SAPデータ活用基盤を構築するには？解決すべき課題も紹介

SAPに蓄積されたデータは、企業の経営判断を支える情報資産です。その価値を最大限に引き出すには、基盤の整備や運用設計など、いくつかのポイントを押さえる必要があります。本記事では、SAPデータを活用するための基本ステップと、企業が直面しやすい課題について解説します。

SAPデータ活用基盤を構築するためのステップ

SAPに蓄積された膨大なデータを、経営判断に直結する価値ある情報資産へと転換するには、戦略的な基盤づくりが欠かせません。まずは、経営の視点から押さえておくべき基盤構築の主要ステップについて、順を追って解説します。

データソースの特定

企業がデータ活用を進めるための第一歩は、必要な情報がどこに存在し、どのような形式で管理されているのかを正確に把握することです。SAP ERP（S/4HANAやECC）に蓄積されたデータだけでなく、SalesforceなどのCRM、各部門に散在するExcelファイル、IoT機器など、周辺システムまで視野を広げてデータを洗い出しましょう。

さらに、社外の統計データや市場レポートを組み合わせることで、経営分析の精度を一段と高めることが可能です。SAP ERPや周辺システム、社外データなど、洗い出したすべてのデータを整理し、自社にとって真に活用すべきデータを見極めることが、データ基盤設計の出発点となります。

SAPデータの連携や変換・加工

SAP特有の複雑なテーブル構造はそのままでは扱いづらいため、分析に適した形式へ整えるETL/ELTプロセスが欠かせません。整形したデータはDWHと連携させることで、必要な情報へ迅速にアクセスできる環境が構築できます。

ETL/ELTによるデータ整形とDWHとの連携により、販売と財務を横断した分析や、CRM・Web行動データを組み合わせた顧客理解の深化、長期データを活用したトレンド予測、さらにはサプライチェーン全体の最適化など、多角的なデータ活用が可能に。加えて、不正検知や法規制対応といったリスク管理にも寄与し、企業全体の意思決定の精度を高めます。

BIツールなどによる可視化

BIツールは、企業内に散在するデータを可視化・分析し、迅速な経営判断を支えるための基盤となる存在です。単に数値をグラフ化するだけではなく、経営層や現場担当者が「次に何をすべきか」を直感的に判断できるよう設計されている点にこそ、本来の価値があります。

中でもダッシュボード設計では、情報の配置や色の使い方、視線の流れといったUI/UXの工夫が欠かせません。必要な指標を一目で把握でき、さらに詳細を確認したいときには迷わず深掘りできる構造にすることで、利用者はデータを眺めるだけでなく、素早く行動へ移せるようになります。こうした見やすさと操作性を両立したデザインが、意思決定の質とスピードを高める鍵となります。

運用と定期的な監視

データ基盤を安定して運用するには、データパイプラインが失敗した際に迅速に復旧できる仕組みと、欠損値や異常値を継続的に検知するデータガバナンスが不可欠です。具体的には、ジョブのエラー通知やデータ鮮度テストを組み合わせ、問題を早期に把握できる監視体制を整えることが求められます。

さらに、ビジネス環境は常に変化するため、抽出項目やダッシュボードの定義は作って終わりではありません。実際の利用状況や現場からのフィードバックを踏まえ、定期的な内容の見直しが必要です。定期的な見直しと改善サイクルを継続することで、データ活用の質や意思決定の精度を長期的に高められます。

SAPデータを活用して実現できること

SAPに蓄積されたデータを統合的に活用することで、企業は「勘と経験」に依存した運営から脱却し、より精度の高い経営判断を目指せるようになります。具体的には、次のような効果が期待できます。

データが「点」ではなく「流れ」としてつながることで、企業全体の判断スピードと精度が大きく向上します。

SAPのデータを活用する際に解決するべき課題

SAPに蓄積されたデータは、企業にとって貴重な経営資源です。しかし、十分に活用するためには、いくつかの課題を乗り越える必要があります。ここでは、SAPデータ活用を進める際に企業が直面しやすい主な課題を紹介します。

データのブラックボックス化や複雑化

SAPにはBSEG、BKPF、MARAといった標準テーブルが数万単位で存在し、それぞれが複雑に結び付いています。しかし、十分な知識がなければ必要な情報へ到達しづらく、結果として部門やシステムごとにデータが閉じてしまう「データのサイロ化」を招くことも。さらに、ABAP（アドオン開発）によってカスタマイズされた領域は、システムの更新に伴い解析が困難になる可能性も否定できません。

こうしたブラックボックス化が進むと、SAPとNon-SAPを横断したデータ統合やクレンジングの作業が重くなり、データ活用基盤の整備が組織にとって大きな課題となります。

従来型DWH（データウェアハウス）のコストの高さや硬直性

従来型のオンプレミスDWHは、サーバー調達やデータベース製品のライセンス取得など初期投資が大きく、導入時点から企業にとって重い負担となります。さらに、事前に定義したスキーマに強く依存するため、データ構造を変更する際には大規模な改修が避けられず、時間もコストも発生します。そのため、ビジネス部門から寄せられる新たな分析ニーズに迅速に応えることが難しく、システム全体が硬直化しがちです。

加えて、大量のデータを扱う運用・保守にも継続的なコストが発生するため、柔軟性よりも変更・維持コストが大きな負担となります。

SAPのデータを活用、分析できる人材の不足

SAPデータを扱える人材が不足する背景には、ABAPと呼ばれるSAP独自の言語を扱える熟練者の減少が挙げられます。長年SAPを支えてきた技術者は高齢化が進んでおり、さらに2027年末にはSAP ERP6.0の標準サポートが終了予定です。延長保守を利用すれば2030年末まで継続可能ですが、S/4HANA移行の需要が増加しています。

新たなアーキテクチャでは従来とは異なるスキルが求められ、クラウドやハイブリッドITへの理解も欠かせません。しかしABAPは学習環境が限られ、習得にも時間を要するため、経験豊富なSAP人材の確保が難しい状況が続いています。

AWSで解決するSAPデータ活用

SAPに蓄積された膨大なデータを活用したいものの、既存DWHの制約やコスト、さらに専門人材の不足が障壁となり、思うように分析基盤を整えられない企業は少なくありません。こうした課題に対し、AWSを基盤としたアプローチは有効です。複雑なSAPデータもAWS Glueを活用することで、データ整理・連携のプロセスを効率化し、個別開発への依存度を大幅に低減できます。

さらに、クラウドの柔軟な拡張性と従量課金モデルにより、従来のオンプレミス型SAP BIツールのような高額な初期投資を避けつつ、必要な分析環境を迅速に構築できます。加えて、AmazonQが自然言語での分析を支援するため、データ分析の専門スキルを持たない担当者でも、より迅速に洞察を得やすくなるのも大きな利点です。

株式会社BeeXのソリューションを組み合わせれば、SAPとAWSをシームレスにつなぎ、企業ごとの課題に最適化した拡張性の高いデータ活用を実現できます。

まとめ

SAPに蓄積されたデータを真のビジネス資産へと転換するためには、単にツールを導入するだけでは不十分であり、全社で活用できる基盤づくりが必要です。しかし、SAP特有の複雑な構造や既存のDWHの制約、データ抽出の難易度などが障壁となります。AWSを活用すれば、柔軟な拡張性と高いコスト効率を保ちながら、分析環境を素早く整備することが可能です。また、外部データの統合や高度な分析も容易に実現できるでしょう。

SAPとAWSの両方に精通した株式会社BeeXの支援により、技術的な困難を効率的に乗り越え、データドリブン経営への移行を力強く推進できます。