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商品別粗利、いま答えられますか?ー散在データを経営の武器に変えるパイプライン設計

こんな方におすすめ

  • 月次の予実報告や粗利集計のために、毎月数日間Excel作業に工数を割いている経営管理部門・経理担当の方
  • 「同じ期間のはずなのに、部門によって数字が合わない」というデータの整合性に課題を感じているマネジメント層の方
  • 特定の担当者にしかデータ集計ができない「属人化」を解消し、組織的なデータ活用を進めたいDX推進責任者の方
  • 原材料費や物流費の高騰を受け、SKU別のコスト構造に基づいた「根拠ある値上げ交渉」を早期に実現したい営業・MD部門の方
  • 基幹システム(ERP)とクラウドSaaS(EC・会計)のデータ連携がうまくいかず、横断分析を諦めていた情報システム部門の方

こんなことがわかります

  • ①「商品別粗利」が即答できない根本原因: システム、部門、更新頻度の「3つの壁」がどのようにデータサイロを生み出しているかを整理します 。
    ・データ基盤とTROCCOを活用したデータ統合アーキテクチャ: 既存システムを入れ替えず、散在するデータを自動集約・変換・ロードするパイプライン設計の全体像を提示します 。
    ・大手食品メーカー・小売チェーンの改善事例: 「Excel 100ファイルからの脱却」や「属人化の解消」など、実際の企業がどのように課題を解決したかを紹介します 。
  • ②失敗しないための「段階的な導入ステップ」: 全システムの一括統合を避け、「最も手間がかかっている1つの集計」から着手し、数週間で成果を実感するための進め方を解説します 。
  • ③集計の自動化を超えた「交渉力の強化」: SKU別コスト構造分析や、値上げ影響シミュレーションを可能にする「データの武器化」の具体例を解説します 。

既存システムを活かし、「予実管理」を経営の強力な武器へ。

なぜ今、単なるSaaS導入ではなく「データ基盤」が必要なのか?
本資料では、既存のERPやPOS、ECサイト、会計SaaSを使い続けながら 、データ統合パイプラインを活用して「予実管理や商品別粗利把握の自動化」を実現する方法を解説します。

ポイントは、特定の業務を効率化する「点」の解決ではなく、あらゆるデータをクラウドDWH(BigQuery等)に集約する「データ基盤」を構築することです 。
これにより、担当者の手作業を排除し 、「前年同期と比べて包材費の比率はどう変わったか」「値上げした場合のSKU別利益シミュレーション」といった経営判断に直結する問いに、Excelを100ファイル開くことなく答えられるようになります 。
データ統合を「単なる事務作業の自動化」ではなく、全社的なデータ資産を最大化し、厳しい市場環境を勝ち抜くための「経営インフラ」として再定義する、投資判断の視点を提供します

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