ライオンが社内組織主導で内製したデータ基盤、経営判断をリアルタイム化

企画・構築・運用の全工程を社内のクラウドCoE（専門知見を集約する中核組織）が主導する体制を選んだことが、この取り組みの土台になっていると考えられます。データ基盤は作って終わる性質のものではなく、事業の変化に合わせてデータの持ち方や指標の定義を絶えず組み替え続ける必要があります。外部に委ねると、その都度の仕様調整が発注と納品のサイクルに乗ってしまい、判断のスピードが基盤の更新速度に縛られてしまう。知見を社内に残す設計が、アジリティとコストの両面に効いている理由はここにあるでしょう。

統合の出発点にERPの販売・会計・生産データを据えた点も、優先順位の付け方として合理的です。周辺の細かなデータから積み上げるのではなく、経営が最も頻繁に参照する中核の数字から束ねていく順序をとれば、基盤が形になった時点で経営判断に直結する価値が生まれます。データ統合の取り組みが「集めたが使われない」状態に陥りやすいことを踏まえると、使い道が最初から確定している領域を先に押さえた選択は理にかなっています。

可視化と分析を特定の担当者に閉じ込めない設計も見逃せません。BigQueryのスケーラビリティを前提に、Lookerによる可視化とGemini in BigQueryを組み合わせることで、データを扱える人の裾野を広げる方向に舵が切られています。基盤の価値は問いを立てる人の数に比例して増えるため、分析の民主化を初期から織り込んだ構えが、基盤を単なる保管庫で終わらせない支えになっているはずです。