社内データの所在と取得手順を一元化し分析着手までの待ち時間を数週間から数日に短縮する方法

企業の中でデータ分析の重要性が高まる一方、分析を始める前の段階でつまずくケースが増えています。分析の目的や要件が固まっても、必要なデータがどのシステムにあるのか、誰が管理しているのか、どの粒度で取り出せるのかが分からず、データの調達だけで数週間かかってしまう。この待ち時間が経営判断のタイミングを逃す原因になっています。

この記事は、従業員100〜1,000名規模の企業で、データ分析の依頼を受ける情報システム部門の担当者や、自らデータを探して分析を行う経営企画・事業企画の担当者を想定しています。読み終えると、社内のデータがどこにあるかを素早く検索し、取得手順を確認し、分析に着手するまでの一連の流れを自分で組み立てられるようになります。なお、数万人規模のエンタープライズ向けの全社データガバナンス構築や、個別ツールの網羅的なレビューは扱いません。

本記事で紹介するツールの組み合わせは代表的な一例です。同じ役割を果たす別の製品でも、同様のワークフローを構築できます。

読み終えた時点で、データカタログの初期構築からデータ取得・分析着手までの3ステップのワークフローと、各ステップで使うツールの設定方針が手元に揃います。

Workflow at a glance: 社内データの所在と取得手順を一元化し分析着手までの待ち時間を数週間から数日に短縮する方法

• Step 1: データカタログを構築・検索する (Notion) (ナレッジマネジメントツール)
• Step 2: IT資産とデータ連携状況を可視化する (LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版) (IT資産管理ツール)
• Step 3: データを取得し分析に着手する (Tableau) (BIツール)

なぜ分析に必要なデータの調達だけで数週間もかかるのか

データの所在情報が人の頭の中にしかない

多くの企業では、売上データは基幹システム、顧客情報はCRM、Webアクセスログは分析ツール、在庫データは倉庫管理システムと、データが複数のシステムに散らばっています。問題は、どのシステムにどんなデータがあるかという情報が、各システムの管理者の頭の中や、個人のメモにしか残っていないことです。分析者はまず、誰に聞けばよいかを探すところから始めなければなりません。

データ項目の定義が統一されていない

同じ売上という言葉でも、税込みなのか税抜きなのか、返品を含むのか含まないのか、システムごとに定義が異なります。この定義の違いを把握するには、各システムの担当者に個別に確認する必要があり、メールやチャットでのやり取りが何往復も発生します。定義のずれに気づかないまま分析を進めてしまうと、結果の信頼性が損なわれ、やり直しになるリスクもあります。

取得権限と手続きが不透明

データを見つけても、そのデータを取り出す権限が自分にあるのか、申請が必要なのか、申請先はどこなのかが分かりません。個人情報を含むデータであれば社内の承認フローを通す必要がありますが、そのフローの存在自体を知らない分析者も多いのが実情です。結果として、権限の確認と申請だけで1〜2週間が過ぎてしまいます。

重要な考え方：データを探す時間をゼロに近づけるにはデータの地図を先に作る

分析のたびにデータを探し回る状態を解消するには、分析の前段階として、社内のデータ資産の一覧、つまりデータの地図を整備しておくことが不可欠です。

完璧を目指さず使える状態を先に作る

データカタログ（社内にあるデータの一覧表）を作ろうとすると、全システムの全テーブルを網羅しなければと考えがちです。しかし、完璧を目指すと構築に半年以上かかり、その間も分析の遅延は続きます。まずは分析依頼の頻度が高いデータ、たとえば売上、顧客、商品、在庫といった主要なデータから登録を始め、使いながら育てていく方針が現実的です。

所在・定義・取得手順の3点セットで記録する

データの地図に必要な情報は3つです。1つ目はデータがどのシステムのどのテーブルにあるかという所在情報。2つ目は各データ項目が何を意味するかという定義情報。3つ目はそのデータを取得するために誰に申請し、どんな手順を踏むかという取得手順です。この3つが揃って初めて、分析者が自力でデータにたどり着けるようになります。

3ステップで回すデータ調達ワークフロー

ステップ 1：データカタログを構築・検索する（Notion）

最初のステップは、社内のデータ資産を一覧化したデータカタログをNotionのデータベース機能で構築することです。

情報システム部門の担当者が中心となり、主要システムごとにページを作成します。各ページには、システム名、管理者名、主要なデータ項目とその定義、データの粒度（日次・月次・トランザクション単位など）、取得方法（APIがあるか、CSVで出力できるか、データベースに直接接続できるか）、取得に必要な申請手順と申請先を記載します。

Notionのデータベースビューを使えば、データ項目名やシステム名で絞り込み検索ができるため、分析者は必要なデータの所在をすぐに見つけられます。最初は主要な5〜10システムの登録から始め、分析依頼が来るたびに新しいシステムの情報を追加していく運用にします。更新の担当は各システムの管理者とし、四半期に1回の棚卸しタイミングで内容の正確性を確認します。

ステップ 2：IT資産とデータ連携状況を可視化する（LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版）

データカタログの情報を正確に保つには、そもそも社内にどんなシステムやソフトウェアが稼働しているかを把握する必要があります。LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版を使い、社内のIT資産を自動的に収集・管理します。

情報システム部門がLANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版で管理しているソフトウェア一覧やサーバー情報を定期的に確認し、新しいシステムが導入された場合や既存システムが廃止された場合に、ステップ1のNotionのデータカタログに反映します。この連携により、データカタログが実態と乖離することを防ぎます。

具体的には、月次でLANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版のソフトウェア管理レポートをCSVで出力し、前月との差分を確認します。新規に検出されたシステムがあれば、そのシステムの管理者にデータ項目と取得手順のヒアリングを行い、Notionに追加します。この作業は月1回、30分程度で完了します。

ステップ 3：データを取得し分析に着手する（Tableau）

データの所在と取得手順が分かったら、実際にデータを取得して分析環境に取り込みます。Tableauを分析基盤として使用し、各システムからデータを接続・統合します。

分析者はNotionのデータカタログで必要なデータの所在と取得方法を確認した後、Tableauのデータ接続機能を使って対象システムに接続します。Tableauはデータベースへの直接接続、CSVファイルの読み込み、Excel取り込みなど多様な接続方法に対応しているため、データカタログに記載された取得方法に応じて最適な接続方式を選べます。

複数システムのデータを組み合わせる場合は、Tableauのデータ結合機能を使います。たとえば売上データと顧客データを顧客IDで結合し、顧客セグメント別の売上分析を行うといった操作が、SQLを書かなくても画面上の操作で実現できます。

分析結果はTableauのダッシュボードとして保存し、関係者に共有します。分析の過程で新たに必要になったデータがあれば、その情報をNotionのデータカタログに追記し、次回以降の分析で再利用できるようにします。

この組み合わせが機能する理由

Notion：検索性と更新しやすさの両立

データカタログの構築先としてNotionを選ぶ理由は、データベース機能による構造化と、Wiki的な自由記述の両方ができる点にあります。データ項目名やシステム名はデータベースのプロパティとして構造化し、定義の補足説明や取得手順の詳細はページ本文に自由に書けます。この柔軟性が、現場の担当者にとって更新のハードルを下げます。

一方で、Notionはあくまで情報管理ツールであり、データベースに直接接続してメタデータを自動収集するような機能はありません。データカタログの内容は人手で入力・更新する必要があるため、更新ルールと担当者を明確に決めておかないと、情報が古くなるリスクがあります。

LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版：IT資産の実態把握

データカタログの前提となるシステム一覧を正確に保つために、LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版が役立ちます。端末にインストールされたソフトウェアやネットワーク上のデバイスを自動で検出・管理できるため、情報システム部門が把握していないシステムの存在にも気づけます。いわゆるシャドーIT（部門が独自に導入したツール）の発見にもつながります。

注意点として、LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版はIT資産の管理が主目的であり、各システム内のデータ項目の定義や粒度までは自動で取得できません。あくまでシステムの存在を把握するための土台として位置づけ、データの詳細情報はNotionで管理するという役割分担が重要です。

Tableau：多様なデータソースへの接続と可視化

Tableauの強みは、データベース、CSV、Excel、クラウドサービスなど多様なデータソースに接続でき、取得したデータをドラッグ&ドロップの操作で可視化できる点です。分析者がSQLやプログラミングの知識を持っていなくても、データの結合や集計、グラフ作成が画面上で完結します。

コスト面では、Tableauはユーザーあたりの月額課金であり、分析者の人数が増えるとコストも増加します。閲覧のみのユーザーにはViewer（閲覧者向け）ライセンスを割り当てるなど、ライセンスの使い分けでコストを抑える工夫が必要です。また、大量のデータを扱う場合はTableau Serverやクラウド版のTableau Cloudの導入が必要になり、初期構築の手間とコストが上がる点も考慮してください。

Recommended tool list

結論：データの地図を作ることが分析スピードを変える第一歩

データ分析の遅延は、分析スキルの問題ではなく、データの所在が分からないという情報整理の問題であることがほとんどです。Notionでデータカタログを構築し、LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版でシステム一覧の正確性を担保し、Tableauでデータ取得から分析までをつなぐ。この3ステップのワークフローにより、データ調達にかかる時間を大幅に短縮できます。

まずは、社内で最も分析依頼の多いデータを3つ選び、Notionにそのデータの所在・定義・取得手順を登録するところから始めてください。1時間あれば最初のページは作れます。その小さな一歩が、分析チーム全体の生産性を変える起点になります。

Mentioned apps: Notion, LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版, Tableau

Related categories: BIツール, IT資産管理ツール, ナレッジマネジメントツール

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