EYとは、アーンスト・アンド・ヤング・グローバル・リミテッドのグローバルネットワークであり、単体、もしくは複数のメンバーファームを指し、各メンバーファームは法的に独立した組織です。アーンスト・アンド・ヤング・グローバル・リミテッドは、英国の保証有限責任会社であり、顧客サービスは提供していません。
企業にアナリティクスに関する問題はありません。企業が有しているのはアナリティクスで対処できるビジネスの課題です。EYは、クライアントをインテリジェントなデータ駆動型組織へと導きます。役員会議室から最前線の現場に至るまで日常業務にファクトベースの意思決定が組み込まれ、その結果、より優れた過程と結果が生まれます。
EYはアナリティクス言語を分かりやすくし、確信の持てるファクトベースの意思決定がいかに役立つかを実証します。データを戦略的資産に転換するための構造とプロセスの構築をサポートし、組織内の重要なワークストリーム内でデータ収集とアナリティクスを調和させます。また、オペレーション、カスタマーエクスペリエンス、人材・人事、マーケティングなど、従来型、非従来型データ関連部門での隠れたパフォーマンス推進要因を識別します。
人工知能(AI)、オートメーション、予測機能を活用し、プロセスを合理化して、将来に向けた進路を定めるとともに、全体像を捉えた判断や新しい考え方を提供し、その結果、課題を解決し、チャンスを捉え、画期的成長を引き起こすことができます。
次々と現れるテクノロジーや新規市場参入者、変化し続ける顧客のニーズと行動、急激に増え続けるデータ。どれもが変化の必要性を生み出しています。その一方で多くのファイナンス部門は、いまだ複雑で非能率的なプロセス、ばらばらのシステム、異種混在の構造に苦戦しています。
アナリティクスが課題解決を次のような点で助けます。
アナリティクスは、企業や消費者などに大きなメリットをもたらしてきた一方、リスクも伴います。機密データや個人情報の保護、データ品質の管理はデータの大小にかかわらず必須ですが、ビッグデータだからこそ生まれるリスクがあり、この場合、企業にはアナリティクスを活用しながらその落とし穴を回避するための包括的な戦略が必要です。
アナリティクスが課題解決を次のような点で助けます。
テクノロジーは消費者に知識や手段を与え、その結果、消費者はこれまでにも増して賢く、多くの情報を持ち、その要求度は高まる一方です。情報の取捨選択に長け、チャネル間を難なく動き回り、支払金額に見合った価値と品質を期待し、自分のニーズにぴったり合うパーソナライズされた製品やサービスを求めます。どのセクターでも企業は厳しい競争にさらされています。機械学習アルゴリズムは、販売データを顧客レベルで分析し、それを競合他社情報やマーケット事象と組み合わせることによって、顧客の行動パターンに関する隠れた洞察を明らかにし、ポジショニングの変更や構造改革を可能にし、収益や成長をシャープに取り組むことができます。
アナリティクスが課題解決を次のような点で助けます。
高度なモデリング・レポーティングツールを導入することによって、人材配置に関するデータに基づく最適な意思決定と、将来のサービス需要予測が可能になります。アナリティクスなら、リソースプランニングを最適化でき、従業員に関する理解も深まります。その結果、コストを抑えながら、さらに上の成果が実現可能になります。
アナリティクスが課題解決を次のような点で助けます。
従来のサプライチェーンモデルは変化の最中にあり、対応が求められています。最適なパフォーマンスの推進、より精度の高い業務上の意思決定、リスク監視、ディスラプションの予測、サプライチェーン戦略の一環としていち早い復旧サポートのために高度なコネクテッドツールを必要とする世界です。結果として、企業は一連のバリューチェーンのオペレーションを効率化し、顧客ニーズに対応するためにアナリティクスの視覚化をベースとする高度なツールを積極的に導入する必要があります。
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EYクライアントテクノロジープラットフォームは、市場をリードする独自のテクノロジーと高度なアナリティクス機能、詳細な業界知識の融合から生まれました。このプラットフォーム上で稼働するソリューションは、主要業界基準に準拠し、厳格なセキュリティ・規制要件に対応しています。データはデータプライバシーポリシーに従い、クラウド上で安全に保管されます。プラットフォームは拡張性のあるインフラとして、オペレーション、カスタマーエクスペリエンス、人材・人事、マーケティングなど、従来型、非従来型データ関連部門のニーズに対応できます。
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