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Qlik ユーザー事例紹介
～アクティブインテリジェンスによるダイナミッ
クな効率化
AGENDA
1. Mayborn Groupのご紹介
2. Data & Analytics の俗人化から“CoE”への展開ストーリー
3. Data & Analytics に関する方針
4. Data & Analytics に取り組む組織体制
5. MaybornのData & Analytics に対するアプローチと成功要因のま
とめ

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Mayborn Group
Qlik Global Transformation Award2022を受賞
• デジタル変革を全社で推進
• Qlik Data Integration、Qlik Cloud
Analytics、Data Literacy Program
の活用によるアクティブインテリジェ
ンスの実現に向けたプロジェクトを推
進。
• グローバルな分析センター・オブ・エ
クセレンス戦略を推進することで、驚
くほどの効率化と6桁のコスト削減を
実現。
動画：https://youtu.be/hW64xwHTIzs

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【ご案内_オンデマンド】 Qlik World Virtual
Event
ご視聴方法：Mayborn社の講演
↑登録フォームへ
１．上記リンクよりQlik World Virtual Eventへの登録
２．登録後は登録時に設定した宛先に【QlikWorld@Qlik.com】
から
メールが届きます。
３．メール内のURLからQlik World Virtual Event会場へログイン
ください。
４．ログイン後、メニュータブの【設定】 >> 【コンテンツ】をクリッ
５．画面右上の【コンテンツ検索】ボックスに “Mayborn” を入
力し、検索

4.
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Mayborn Group
 Global HQ：ニューカッスルアポンタイン
 # Employees：1100名～
 Sales：2億200万ポンド（330億円）
 Regional Commercial Offices
o 北米
o オーストラリア
o フランス
o 香港
 Manufacturing facilities
o イギリス（マンスフィールド）
o モロッコ（タンジア）
o 中国（広東州）
※ グローバルの流通網（倉庫など）を保有

5.
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Data & Analytics Journey
Qlikを活用したデータ＆アナリティクスの俗人化から“センター・オブ・
エクセレンス”へと発展するまでのストーリー
2018年
2019年
2020年
2021年
2022年
D＆A Journeyの始まり
1. データチーム創設 2名
2. ExcelとCognos BI
Extractを利用
3. まだBIの知識が乏しい状
態
BIモダナイゼーション
1. IBM社からQlikへ
2. Qlik Sense On-premiseを導
入
3. 初期100名への展開
4. データチーム 3名
→ Qlik と Alteryxに注力
展開時の課題に直面
1. ユーザのデータリテラシーに課
題があり、BI展開時の課題に直
面
2. 主要なビジネス部門での展開
（Embed Analytics）
3. データチーム 4名
→全社のマスターデータ管理にも
着手
ユーザ拡大フェーズ
1. 成功体験の蓄積
2. グループ展開開始：275
名
o QSストリーム:7
o Apps:20
3. データチーム 6名
Maybornの重要戦略としてのD&A
1. D&A戦略を管理するエグゼクティブ・
ステアリング・グループの設置
2. グローバルD&Aハブチームの設置
o ソリューション開発
o D&A戦略立案
o 全社DX
o データリテラシー向上

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Data Driven Vision
Data & Analytics 関する考え方とMaybornの方針
D&Aに関する考え方 D&Aに関する方針
o 企業/各事業のパフォーマン
ス測定の手段から顧客価値
創造のための重要な手段と
なっている。
o 今までの経験上、社内ユー
ザの要求の総和を満たすも
のでは不十分で、顧客視点
を取り入れた明確なD&A戦
略が必要
o THINK BIG / 顧客戦略を前
提としたゴール設定
o 主目的は顧客価値創造、副
次的な社内価値
o 全社でD&Aを推進するため
に成功事例をロールアウト

7.
7
Data & Analytics Strategy
どのようにD&A戦略を立案するか
戦略策定における、目的と過程を重
視
D&A戦略と全社事業戦略の関連性を明確に定
義
D&A戦略で当社ビジョンを成功に導く手段を
定義
D&A戦略のValue Propositionの設定
成功までにロードマップを定義

8.
8
成功のための組織化 ～データ戦略とオペレーションモデルのフレーム
ワーク～
オペレーションモデル
戦略実行を成功させるためのオペレーションコンピテンシーと
能力
データ戦略
「How we Succeed」を実現するための全体的なアプロー
チ
機能
ステークホ
ルダーの成
果
データドリ
ブン・ビジ
ョン
バリュープロ
ポジション
人材・文化
デリバリーモ
デル＆ガバナ
ンス
データプラットフ
ォーム
と
アーキテクチャ
戦略的計画
ビジネス・
オブジェク
ティブ＆ド
リブンズ
ミッションとビジ
ョンは、データ駆
動型の開発やプロ
ジェクトが、当社
の戦略的ビジョン
と目標をどのよう
にサポートするか
を明確にするもの
です。
D&A組織、アプローチ
、ビジネス全体のD&A
の役割と責任、データ
プロセスとマスターデ
ータの管理方法につい
て説明します。
so what' what is in
it for meの概要。明
確なステークホルダ
ーのビジネス成果と
提供されるべき目標
。
バリュープロポジションとは、
「提供され、伝達され、認知さ
れる価値の約束」である。D&A
は、1）価値を創造する必要が
ある、2）価値提案に関する見
解が共有されていない、という
2つの重要な条件が満たされな
いと、価値を持たないことにな
ります。
私たちのデータが流れるプ
ラットフォームとアプリケ
ーション、それらをどのよ
うに接続するか、そしてど
のようにデータを集約して
インテリジェンスとインサ
イトを提供するかというこ
とです。
データドリブンのビジョンを
サポートするための人材と文
化の進化。これは、D&Aの実
践、トレーニング、データリ
テラシーの能力および経験の
開発を中心としたものです。
ガートナー社のD&A戦略ツールキットに基づき戦略を
設計

9.
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データに関する基本理念
#1 データは資産である - 私たちがアクセスできる
データを、できるだけ多くの目的のために最大限に
活用することは、メイボーンの責任です。D&Aへの
投資は、それがどれだけの価値をもたらすかに基づ
いて優先順位を付けます。
#2 データは各部門ではなくメイボーンが所有する
- デフォルトのアプローチは、正当な理由がない限
り、データをオープンにすることである。グローバ
ルD&Aハブがカストディアンとなる。
#3 データは保護される必要がある - データポリシ
ー、ルール、法規制の保護は遵守されなければなら
ない。
#4 データは倫理的に利用されるべき - データの利
用はすべてOKというわけではありません。アナリテ
ィクスは中立的なものではありません。やる前に考
えよう。
#5 イニシアティブはメイボーンの目標に貢献する
ものであること - 各イニシアティブはリンクしてい
る必要があり、そのインパクトを測定する必要があ
ります。
#6 データはみんなのもの - データの質はみんな
の責任であり、データの責任ある利用もまた然り
。
#7 データには共通の語彙がある - 可能な限り、組
織全体で共通の理解が得られるようにする。
#8 データは信頼できる - 内部データの品質は監査
され、外部データソースは吟味される。分析結果は
ダブルチェックされています。
#9 データは目的に適合している - データ品質とは
、データが正しいだけでなく、特殊な用途に適合し
ている必要があることを意味します。
#10 あらゆるインタラクション、あらゆる活動は、
データを収集し、利用する機会である - 私たちのす
べての行動において、私たちはどのデータが必要で
あり得るかを自問しています。

10.
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データに関するMayBorn社の基本方針
メイボーンのデータ管理を最適
化し、戦略的優先事項をサポー
トする高品質なデータを容易に
入手・アクセスできるようにし
ます。
データの効果的かつ責任ある利
用を促進するための組織のデー
タリテラシーとトレーニングを
成熟させる。
メイボーンの重要なデータ資産
のオーナーシップとスチュワー
ドシップを定義する。
データおよび品質を管理するた
めの主要な役割とコミッティ/
ワーキンググループを定義（付
加価値のある場合のみ）。
データの探索、加工、可視化に
必要なツールや技術を整備し、
データの利用者・消費者のニー
ズに対応する。
データドリブン文化、あるいは
健全なデータ文化、つまり誰も
がデータを知り、信頼し、語る
ことができる文化を構築し、育
成する。

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データ＆アナリティクスのバリュープロポジション
の紹介
価値提案の概要、種類、課題、提言
私たちは、データとアナリティクスによっ
てビジネスをドライブすることを望んでい
ます。データと分析がなければ、我々は機
会損失に陥ってしまう。
データと分析によって、私たちは事業で毎
日正しい意思決定ができるようにします。
データおよびアナリティクス・プラット
フォームとソリューションは、ゴルフの
ユーティリティのように、すべての人が、
あらゆる目的で、即座に利用できるもので
あるべきです。
ドライバー
イネーブラー
ユーティリティ
データサイエンス「イノベーション」ラボ
グローバルデータ＆アナリティクスハブ グローバルデータ＆アナリティクスハブ
ビジネスファンクション ステークホルダー
グローバルデータ＆アナリティクスハブ
ビジネスファンクション ステークホルダー
3つのコア・バリュー・プロポジションとそれを支える役割
バリュープロポジションとは、"
提供され、伝えられ、認められる
べき価値の約束 "です。成功をも
たらすためには、データ＆アナリ
ティクス、機能、リーダーシップ
、そしてビジネス・ステークホル
ダーが同じ理解を持つことが重要
です。
私たちのバリュープロポジション
は、ビジネス価値を生み出し、イ
ノベーションを推進するためのデ
ータ＆アナリティクス戦略の最前
線でなければなりません。
メイボーンに合った、正しい目
標や目的を達成するための正し
いオペレーションモデルを導き
出す。D&Aのガバナンス、デリ
バリーモデル、資金調達、アー
キテクチャに適用することで、
D&Aのオペレーティングモデル
の評価をサポートし、推進する
。
期待値の相違や誤解から生じる
典型的な対立を回避することが
できる。
データ＆アナリティクスのバリュープロポジショ
ンとは？
ビジネス・ステークホルダーとの 共通認識を明確にし、
理解することが、成功への道 を切り開くことになります。
1 2

12.
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Delivery Model
当社の組織構成
o データとアナリティクスの最適な
組織モデルには、集中型と分散型
の機能のバランスをとることが必
要であることが示唆されています。
o データおよびアナリティクスの
リーダーにとっての課題は、いく
つかの可能なアプローチの中から
1つを選び、それぞれの組織に
とって理想的なバランスを実現す
るハイブリッドな組織モデルを構
築することである。
データ＆アナリティクスの組織デザイ
ンを最大限に活用するために、私たち
のアプローチは、次のようになります。
o ハイブリッドな組織モデル（中心拠
点と各拠点）を構築する。この拠点
は、組織全体のビジネスドメインの
専門家と緊密に連携して業務を行う
「グローバルデータ＆アナリティク
スハブ」を中心に据えたものである。
o データエンジニアリング、アナリ
ティクス、データサイエンスの能力
とビジネスドメインの専門知識を融
合させたクロスファンクショナル
チームと開発グループを、各地のビ

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Hub and Spoke型のデリバリーモデル
集中型アプローチと分散型アプローチにおける主な検討事項と前提条件
グローバル
データ＆アナ
リティクスハ
ブ
データサ
イエンス
ラボ
ビジネス機
能
（複数）
イノベーシ
ョン、チャ
ネル＆コン
シューマー
戦略
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データ＆アナリティクスの中核的な基盤とデータトランスフォーメーシ
ョンをグローバルデータ＆アナリティクスハブに集約 - 中核的な集中機
能
グローバルデータ＆アナリティクスハブは、「ハブ＆スポーク」モード
でビジネス機能の専門家によって増強される - モデルの分散化された側
面。
グローバルデータ＆アナリティクスハブを通じてサポートされるデータサ
イエンス活動などの幅広いデータプログラム（2022年には必要に応じて
外部の専門家を起用することも視野に入れている）を提供
KEY
Point
データ＆アナリティクスの中心的なハブとしての能力と経験を高め
ていくことは、データドリブンな文化を発展させていくための最初
の重要なステップです。
主な設計指針の一部

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ビジネスを支える”データ＆インテリジェンス・プ
ラットフォーム”
アクティブインテリジェンスプラッ
トフォーム
2022年に向けての我々のフェーズ1アーキテクチャ開発には、以下のものが
含まれます。
o データの一元化と管理 ：Qlik Data Integration Platform
o ハイブリッドアナリティクスアクセス：Qlik Sense／Qlik Sense SaaS
（※1）
o レポートの自動化：Qlik Nprinting
※1：Qlik Signature Successを利用してオンプレからマイグレーションを
実施
Qlikは、当社のデータ＆アナリティクスのミッション、ビジョン、目標を達成し、価値創造を促進す
る最新のデータ駆動型組織を目指す上で欠かせない存在となっています。
Vide
o
Press
Release
Watc
h
more Award
Video

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Maybornのアプローチと成功要因のまとめ
"How we Succeed" データ＆ア
ナリティクス戦略は、組織全体の
成功を実現するために、どのよう
にビジネスビジョンを達成するか
を定めたものです。
明確かつ簡潔な「データ目標」で
あり、「ビジネス目標」と整合し
ていなければならない。
適切なタイミングで適切な「技術
」を提供し、ビジネスを巻き込み
、ユーザーを一緒に旅に連れ出す
。
ビジネス価値を生み出し、イノベ
ーションを推進するためには、デ
ータ＆アナリティクス戦略の最前
線に「バリュープロポジション」
がなければなりません。
データエンジニアリング、アナリ
ティクス、データサイエンスの能
力とビジネスドメインの専門知識
を融合した、ビジネス機能コミュ
ニティとのクロスファンクショナ
ルチームおよび開発グループの構
築。

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End