お客様は、業務に必要なデータを複数のシステムやExcelで管理していたため、経営や現場の状況を把握する際に毎回集計作業が必要でした。担当者ごとに集計方法が異なると、同じテーマを見ていても数値の意味や対象期間がそろわず、確認や調整に時間がかかります。

また、レポートが手作業中心になると、更新頻度が下がり、必要なタイミングで最新の状況を確認しにくくなります。特に、売上、営業、在庫、会計など複数部門にまたがる指標は、一覧で見られないこと自体が判断の遅れにつながります。

そのため、単にグラフを増やすのではなく、分散データを整理し、管理に必要な指標を同じ基準で見られる仕組みが求められていました。

本プロジェクトの目的は、複数のデータソースに分かれた情報を整理し、必要なKPIを一元的に把握できるダッシュボード環境を整えることでした。

あわせて、手作業によるレポート作成の負荷を減らし、部門ごとに異なっていた見方や集計基準をそろえることで、より速く判断しやすい情報基盤をつくることを目指しました。

SMILEは、対象となるデータソースの確認、KPI設計、data model整理、ETLジョブの構築、API実装、ダッシュボード画面の開発、フィルター設計、権限制御の実装までを担当しました。

単なる画面作成にとどまらず、どの数値を何の目的で見るのかを整理しながら、管理層や各部門が使いやすい形へ情報を再構成しています。

今回の取り組みで重要だったのは、見た目のよいダッシュボードを作ることではなく、分散したデータを管理に使える形へ整えることでした。元データの形式や更新タイミングが異なるまま可視化しても、現場では活用しにくくなります。

そこでSMILEは、まず各データソースの性質を整理し、どの指標を共通基準で管理すべきかを明確にしました。そのうえで、KPIごとの定義、必要な集計単位、閲覧対象、フィルター条件を設計し、業務で見たい情報へ短時間でたどり着ける構成を整えています。

また、ダッシュボードは一部の担当者だけでなく、役割の異なる利用者が使うことを想定し、権限に応じて見える情報を分けることも重視しました。これにより、経営判断に必要な全体像と、現場が見るべき詳細情報の両方を扱いやすくしています。

本件で難しかったのは、複数のデータソースにまたがる情報を、そのまま見せるのではなく、同じ意味で比較できる指標へ整理することでした。元データの形式や粒度が異なる場合、見た目は似た数値でも、集計条件がずれると判断を誤る可能性があります。

また、ダッシュボードは利用者によって見たい情報が異なるため、経営層向けの全体指標と、部門担当者向けの詳細指標をどう分けるかも重要な論点でした。情報量を増やしすぎると使いにくくなり、逆に絞りすぎると実務で不足します。

SMILEでは、対象データとKPI定義を先に整理し、必要な集計単位と利用者視点を明確にしたうえで、フィルターや権限の設計を進めました。これにより、単なるグラフ集ではなく、管理判断に使えるダッシュボード構成を目指しています。

本プロジェクトでは、複数のファイルやシステムを行き来しながら報告を作る負荷を減らし、必要な指標を一つの画面で確認しやすい状態を整えました。データの自動集約と可視化により、分散していた情報をまとめて把握しやすくなり、レポート作成の手間軽減と判断スピードの向上が期待できます。

また、KPI定義と表示基準を整理したことで、数値の解釈が担当者ごとにぶれにくくなり、部門横断で同じ前提で会話しやすくなる点も大きな価値です。

BIダッシュボード案件では、画面実装だけでなく、指標定義、データ構造の理解、利用者ごとの閲覧要件整理が重要になります。SMILEでは、日本側とベトナム側が連携しながら、何を見せるべきか、どの粒度で集計するべきかをすり合わせ、設計と実装を進めています。

BrSEを介した要件整理、日越間の進捗共有、レビュー、テスト観点の調整を行うことで、複数部門の要件が混在しやすいダッシュボード案件でも認識差を抑えながら進めやすくしています。

BIダッシュボードの価値は、グラフを並べることではなく、分散したデータを管理判断に使える形へ整理することにあります。本事例では、SMILEがデータソースの確認からKPI設計、ETL、API、ダッシュボード構築、権限制御までを一貫して担当し、意思決定を支える情報基盤づくりを進めました。

複数部門のデータがばらばらに管理されており、レポート作成や状況把握に時間がかかっている企業にとって、こうしたBI基盤の整備は有効な選択肢の一つです。