クラウド系男子

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SAP ERPを絡めたデータ分析の文献について

はじめに

こんにちは。 SAPアドベントカレンダーの投稿が遅れたことをお詫びします。

DX(デジタルトランスフォーメーション)の注目が高まる中で、データ分析の環境作りに取り組まれるケースが増えていると考えます。 SAPに加えてServiceNowなどのマルチクラウドをデータソースとした場合の環境作りで参考になりそうな文献をリストアップしてみました。 ※著者も勉強中の身なので、考慮漏れがあったらご指摘して貰えると幸いです。

概要

下記の想定システム構成に書いたように、データ分析の環境を作る場合は大まかに以下の観点があると考えます。 それぞれの観点で参考になる文献をご紹介します。

  • 上流システム SAP ERPなどの業務システム(データソース)
  • 蓄積 データ収集してどう蓄積するか
  • 加工と活用 蓄積したデータをどのように加工して活用するか

想定システム構成

この記事での構成はこんな感じでの構成をイメージしています

  • データソース SAP ERP+その他(ServiceNowなど)の業務システム

  • Datalake あらゆるデータを蓄積する低価格で巨大なストレージ

  • DWH/DM

  • BIツール Tableauなどのデータ分析を実際にするツール

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データ分析基盤の構成例

データ蓄積

最近のデータ分析基盤として、あらゆるデータを一元集約する器として Datalake の導入が検討される事が多いと思います。 クラウド・製品ベンダーの文献も参考になりますが、こちらの文献はAWSでの説明がメインではありますが、考え方は他のクラウド・製品にも展開出来ると思います。 Datalake+データ加工を導入する上での考慮点が幅広く書かれているので、入門として良いと考えます。

Datalake

Amazon.co.jp: AWSではじめるデータレイク: クラウドによる統合型データリポジトリ構築入門: 上原 誠, 志村 誠, 下佐粉 昭, 関山 宜孝: 本

SAP ERPのデータ構造

先ずはSAP ERPの伝票フローを抑えておかないと、必要とされるデータがなんなのかを読み解けないと考えます。 入門としてこちらが参考になります。

実際のテーブル名は記載無かったりしますが、概念習得として紹介しました。

図解入門 よくわかる最新SAPの導入と運用 (How-nual図解入門Visual Guide Book) | 村上 均, 渡部 力, 倉持 洋一, 久米 正通, 岡本 一城, 久本 麻美子, 黒子 佳之, 渡真利 潤, 村上 正美, 黒瀬 有美, 池上 裕司 |本 | 通販 | Amazon

データ加工、活用

何の為にどうやって活用するか

私として一番大事に考えて欲しいのが、システム内のデータを何の為にどうやって活用するかという観点です。 目的と手段が入れ替わらないように、なぜやるのかは必ず抑えて欲しいと考えます。

ご紹介した文献はデータを何の為にどうやって生ませて、どう活用するかのフレームワークです。 お堅いところはありますが、データ分析スキルを高めたい方には一読してみて欲しいです。

この本はデータマネジメントのフレームワークがわかりやすく説明されています。

データマネジメント概説書(JDMC版)Ver2.0: ビジネスとITをつなぐ-データマネジメントとは | 一般社団法人 日本データマネジメント・コンソーシアム『データマネジメントの基礎と価値』研究会 | 工学 | Kindleストア | Amazon

こちらはケーススタディなので読みやすいです。

データマネジメント・ケーススタディ トップダウン編: 『顧客満足度向上のための業務横断データ活用』 | 一般社団法人 日本データマネジメント・コンソーシアム『データマネジメントの基礎と価値』研究会 |本 | 通販 | Amazon

データ分析基盤を作るのはそれなりの投資にはなるのと、何らかの示唆を示せるものを作る必要があります。 KPI作りを例に考え方が説明されています。

最高の結果を出すKPI実践ノート | 中尾隆一郎 | メンタリング・コーチング | Kindleストア | Amazon

BIツール

Tableau を例にBIレポート、ダッシュボードを作る上での文献です。 PowerBIでももちろん問題ないですが、ビジュアライゼーションの日本語文献ではTableauが多いようですのでご紹介しました。

データビジュアライゼーションの教科書 | 藤 俊久仁, 渡部 良一 |本 | 通販 | Amazon

Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ~データ加工からダッシュボード作成まで~ | 松島 七衣 |本 | 通販 | Amazon

DWH/DM

よさげな参考文献がまだ見つからず、 クラウド・製品ベンダーのリファレンスやハンズオン的な動画が良いかなと考えます。 ここは見つかったら更新しますね。

まとめ

いかがでしたか? 全てを抑えていないのでそこは恐縮ではありますが、データ分析だけでも抑える範囲が広いと感じます。 これからますます必要とされるスキルなので日々学んで磨いて行きましょう。