CRM / ERP データの統合ではじめるデータドリブン経営

© 2023 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp
Connect, integrate, and automate
your enterprise data.
“CRM / ERP データの統合ではじめるデータドリブン経営
”
～”前日の業務データが見れていますか？”～
BCN Conference 2023
6/7 セッション1
疋田圭介

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「データ活用＝企業価値の増大」の時代
まずはCRM / ERP データ統合からはじめよう

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今日のメッセージ
• データ活用の仕訳からLTV に至る進化の物語
仕訳→ERP→CRM / MA→LTV 評価への進化するたびに
データ量は大きくなるが企業価値も合わせて増大
• 不可逆的なデータの分散に向き合おう
企業システムのハイブリッドクラウド化、SaaS 利用の進展、
ツールの多様化、企業の管理手法の高度化からデータの分
散は避けられず、不可逆的に分散し続けるデータに正面か
ら向き合う必要がある
• CData Sync でCRM / ERP データを統合
データ連携の中でも分散するシステム→データ分析基盤へ
のデータローディングは別カテゴリに派生。CData Sync は
データパイプライン（ELT）に特化した最適ツール。
• 「毎日の業務データを粒粒で見よう」

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About Speaker
cdata software japan session speaker
疋田圭介
•CData Software Japan 合同会社代表社員
経歴
•業務データ活用一筋10年+
•管理会計、ビジネスプラン、予実管理
•CData Software の日本オペレーションの立ち上げから
•金融機関10年（内、インドネシア5年）
•コンポーネント開発の海外オペレーション
@hornets79
@keisuke.hikita.5
https://qiita.com/jonathanh

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1. About CData Software

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EMPLOYEES
400+
ACTIVE CUSTOMERS
10,000+
OEM PARTNERS
150+
© 2023 CData Software Inc. | www.cdata.com
CData Software
CData Software, Inc.
• 本社：US(NC州), オフィス：日本/欧州/インド/中
国
• データコネクティビティテクノロジーのリーダー
CData Software Japan, LLC
• 宮城県仙台市
• 2016/06 〜

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多様なデータソース、テクノロジー、
プラットフォームに対応した
『データコネクティビティ』製品 250 を超える業界最多のデータソース
100を超えるツールやプログラミング言語、フレーム
ワークから
オンプレ / クラウド / コンテナ / サーバーレス環境にて
ライブラリ / アプリケーション / サービスにてご提供
Any Platform
Any Technology
Any Data Source

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CData Drivers
標準SQLで250を超えるデータソースにアクセスできるライブラリ製品
CData Drivers
テーブル
標準SQL
HTTPリクエスト
Web API
ツール / プログラム言語 /
フレームワーク
データソース
テーブル化標準SQLクエリエンジン標準インタフェース認証・ネットワーキング
SELECT
INSERT
UPDATE
DELETE
• JSON/XMLデータを
テーブル構造にマッピング
• 非構造化データから
スキーマを自動検出
• 標準SQLでのデータアクセス
• フルCRUD
• JOIN / フィルタリング / 集計 /
関数にも対応(ANSI SQL92準拠)
• ODBC / JDBC / ADO.NET /Python
DBI などの標準データアクセスコン
ポーネント
• ExcelやBI (Tableau, Power
BI),ETL(SSIS)などの専用コネクタ
• API毎に異なる認証(OAuth、 APIKeyな
ど)を統一UIで提供
• F/W, Proxy, TLS通信などエンタープラ
イズでのネットワーキングに対応
CRM / ERP データの統合ではじめるデータドリブン経営

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Any Data Source
業界最多の250を超える様々なデータソースへ接続
Big Data & NoSQL Marketing Collaboration CRM & ERP
File & API Accounting E-Commerce RDBMS

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日本および世界中のユーザーが利用

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グローバル・日本に150以上のOEMパートナー
Embedded in the leading BI, ETL, Data Integration, Data Virtualization, and Data Warehousing tools
https://www.cdata.com/jp/company/partners.aspx

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SaaSを中心とする400(API Profile含
む)を超えるデータソース
主要なデータレイク・データベース・
データウェアハウス
CData Sync
400を超えるデータソースのデータをノーコードでデータベースにレプリケーション
シンプルな設定 ETL/ELT 方式高度な差分更新柔軟なジョブ管理
ノーコード、3ステップで
データ統合基盤を構築
標準SQLによるデータ抽出時
での変換、もしくは、データ
ウェアハウスへの取り込み後
の変換どちらにも対応
CDC(ChangeDataCapture)な
どの高度な差分更新メカニズ
ムを搭載
処理負荷を軽減し、日々の
ジョブ実行時間の短縮を実現
オブジェクト（テーブルや項目）、処理方式
（洗い替えor差分など）や条件（一部のレコー
ドのみ）を指定したジョブ作成が可能
作成したジョブはスケジュール、および、Web
APIやコマンドラインで実行可能

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CData Arc
データ連携をひとつのプラットフォームで実現
MFT
EDI
API
DB
File
App
あらゆるデータに接続直感的に使える
ノーコードオートメーション
拡張可能な豊富なコネクタ
オンプレミスやクラウド、組織内外問わず、ファ
イル、データベース、アプリケーション、メッ
セージング、API、プロトコル通信などのあらゆる
データ連携をひとつのプラットフォームで実現
ビジュアルデータフローデザイナを用いてド
ラッグ＆ドロップ操作でデータ連携処理を作
成
多様なビルトインコネク(Core / MFT / EDI /
Database / Application, 約70）に加えてCData
Driversにて250を超える接続先を拡張

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2.データ活用の仕訳からLTV に至る進化の物語

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データ活用の歴史的進化のイメージ（世界初公開）
仕訳 ERP CRM Web/MA LTV
• 内容：簿記の記帳。
いつ、何の取引が、
いくら発生した
• 利用者：経理、財
務諸表にしてよう
やく投資家
• できること：会社
のお金にまつわる
活動把握
• 内容：取引先、製
品、仕入、在庫、
設備、人的リソー
スの情報
• 利用者：企業内全
員
• できること：会社
で起こった経済活
動全般の把握
• 内容：取引先情報、
タッチポイント情
報
• 利用者：経営、営
業
• できること：ナー
チャリング、ファ
ネル管理
• 内容：顧客（含む
見込）のデジタル
タッチポイント情
報
• 利用者：経営、営
業
• できること：ナー
チャリング、ファ
ネル管理
• 内容：すべてを含
んでサブスク企業
としての価値情報
• 利用者：投資家、
経営、営業
• できること：桁違
いに大きいサブス
ク企業の価値の把
握・比較

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仕訳（財務諸表）：企業データの基礎の基礎
• 内容：簿記の記帳。いつ、何の取引が、い
くら発生した、というシンプルなデータ。
そこから作成される財務諸表。
• 利用者：一般社員は紙、そこから経理が作
る。財務諸表にしてようやく投資家v
• できること：会社のお金にまつわる活動把
握
• 難点：複式簿記ができないと読めない。
データ分析に不向き。予測には不向き。

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おまけ：経営責任を持つ＝Account for
Count 語源：お金を支払うために数えること
Account お金の取引を書きつけること、
→転じて「口座」という意味に
Account (for) 口座の帳面を管理し、見せること
→転じて「経営責任を持つこと」
Accounting 「会計」！企業会計の一番のベースは
キャッシュ取引の仕訳帳なんですね。

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ERP(Enterprise Resource Planning)
：企業内で起こった経済活動を把握
• 内容：取引先、製品、仕入、在庫、設備、
人的リソースの情報を管理。データはRDB
的に記録される。優に10倍以上のデータに。
• 利用者：企業内全員がERP に沿って標準化
された業務を実施する。
• できること：会社で起こった経済活動（モ
ノ・カネの動き）全般の把握。活動に合わ
せたリソース管理。
• 難点：マスター管理、標準化、業務をしっ
かりとERP に記録することが重要

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CRM(Customer Relationship Management)
：顧客タッチポイントを把握
• 内容：経済活動が発生しないデータを含め
た取引先情報、タッチポイント情報を記録。
• 利用者：経営、営業担当者
• できること：既存顧客を深耕、幅広い見込
み顧客から成約を狙うファネル管理、数多
いパラメータを使った受注予測
• 難点：受発注以外は経済的には見えない情
報であり、情報把握をいかに組織で定着化
させるか、分析可能な情報（質・量）

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Web、MA(Marketing Automation)
：デジタルタッチポイントデータ
• 内容：顧客（含む見込）のデジタルタッチ
ポイント（ウェブサイト訪問、クリック、
メール開封 etc.）
• 利用者：マーケティング、営業、データを
使ったSales Ops チーム
• できること：自動化されたナーチャリング、
スコアリング、ファネル管理
• 難点：自動化と分析をする前提のデータで
利用にリテラシーが必要。Activity（ロ
グ）レベルのデータが圧倒的に膨大

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LTV(Life Time Value)
：サブスク企業の企業価値計算
（LTV よりも「サブスク企業の価値計算」の意図）
• 内容：仕訳、ERP、CRM、MA などのデータすべ
てを含んでサブスク企業としての価値情報を算出
する。EBITDA→Revenue Multiples（ARR、
チャーン、成長率）で莫大な企業価値評価を実現
• 利用者：投資家、経営
• できること：桁違いに大きいサブスク企業の価値
の把握・比較
• 難点：計算可能なデータの生成と集計

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LTV(Life Time Value)
：サブスク企業の企業価値計算
EBITDA 方式
EBITDA（税・利息・減価償却等償却費
控除前利益）の将来額をDCF して計算
→売上から経費を抜いた「利益」ベース
Revenue Multiples 方式
ARR x Growth Rate x NRR（リテンショ
ン） x 10
→「売上」に数値を掛けてい
数億程度のSaaS でも倍率は5-15倍程度
になりうる
必要な数値を整えることが高い評価に
は必須

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新しいデータを縫合してデータ活用の価値が増大
仕訳
ERP
CRM
Web
MA
LTV
• データ量も圧倒的
に増える
• データ活用が企業
価値に与える影響
も圧倒的に増える

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化石楽しい

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仕訳からはじまって、LTV での企業価値計算
に至るデータ活用の旅はいかがでしたか？
この旅を貴社も歩んでいるのです。

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3.不可逆的なデータの分散に向き合おう

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© 2023 CData Software Inc. | www.cdata.com 27
複数のソフトウェアやファイルにデータが分散している！
オンプレミス（ローカル）も
クラウドもごちゃ混ぜ！
貴社のデータはどこにありますか？

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分散の理由①：SaaS は機能特化のものが急増していく
APIs Continue Growth As SaaS Adoption Becomes More Pervasive
Specialized & Emerging Tech
Smartsheet, Reckon, ExactOnline, MailChimp
Relational / RDBMS
MySQL, SQL, PostgreSQL
Universal SaaS & Cloud Storage
Salesforce, SAP, Dynamics, BigQuery, MongoDB
Vertical Apps & Services
Marketo, Eloqua, Splunk, ServiceNow, HubSpot

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分散の理由②：企業で使うSaaS の数は急増
# of SaaS Apps used in Corporate is increasing
• 1企業で使うSaaS 種類の平均が110種類
• アメリカのトレンドに日本も追従し、現在
は１社10種類程度のSaaS 利用でも、数年
後に数十種類になるのではないか
https://stateofsaasops.bettercloud.com/

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分散の理由③買収や国固有の規制などでERP が乱立

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データの分散は起こるべくして起こっている。
不可逆的であり、正面から対応しなければならない

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現実は：個別システムのレポートだのみ
数字見てま
すよ
数字見てま
すよ
数字見てま
すよ
• 現場だけのデータ
になってしまう

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現実は：月一回のエクセルのリレー
• 月一の頻度
• 粒粒が見えない
• 作業負担
• データの定義がみんな違う

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現実は：財務（仕訳）は連携・連結できてますよ
仕訳
ERP
CRM
Web
MA
LTV
ここだけ
• 仕訳だけではビジネスに
データが足りない

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現実は：凄腕Python 職人の疲弊
API あるか
ら簡単で
しょ
API クセあるし、変更
あるし、システム種類
多すぎだし、データは
何欲しいのか
• 彼がダウンしたら。。。

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API の誤解：多様なAPI 仕様により、連携実装は多岐に
Protocols Data Model
Metadata Authentication Capabilities
SOAP
REST
OData
Static
Dynamics
Hybrid
Relational
NoSQL
Raw Stores
Basic
API Token
OAuth
Filter
Aggregations
Joins

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データソース
データパイプライン
ELT
DWH BI・ビジュアライズ
経営・本社
地域本社
現場
ERP
CRM / MA
RDB
RDB
正面から取り組む方法のひとつはモダンなデータ基盤

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4. CData Sync でCRM / ERP データを統合

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SaaS やファイル、データベースにあるデータを
ノーコードで別のデータベースに複製（レプリケーション）できるツール
（例）データソース同期先
CData Sync

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上記は一例
400超のSaaS、DB、ファイルに対応

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※上記は一例
人気の国産SaaS にも対応

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（DB・DWH・Data Lake）
主要なデータストアに対応

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2
1
4
3
シンプルな設定
ノーコード＆３ステップでデータ分析基盤を構築できます
柔軟なジョブ管理
スケジューリング機能、フィルター機能、マッピング機能、データ変換（SQL）が
簡単に行えます
高度な差分更新
高度な差分更新メカニズム(CDCなど)を搭載、転送量を抑止し転送時間を短縮できます
マルチプラットフォーム対応
オンプレミス・クラウドどちらのプラットフォームにもホスティング可能
Amazon Web Services（AWS）Marketplace からも利用可能です
CData Sync の特徴

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特長｜１．シンプルな設定
• かんたん、３ステップ！
1. データソースと接続 2. 同期先と接続 3. 複製ジョブの設定＆実行
• 管理コンソールにログインし、
400を超えるクラウドアプリケーション、
データベース、データウェアハウスなどの
データソースを選択
• 接続したいデータソースへの接続は通常、
データソースのWeb インターフェースへの
ログインだけで完了！
• データをレプリケーションする同期先
(データレイク・データベース・
データウェアハウス)を選択
• 同期先への接続は通常、
データソースと同様Web インターフェースへのロ
グインだけで完了！
• 同期ジョブの設定にてオブジェクト
（テーブルや項目）、処理方式（洗い替え or
差分など）や条件（一部のレコードのみ）を指
定
• 作成したジョブの実行スケジュール
（日次・月次など）を設定＆実行！

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特長｜２．柔軟なジョブ管理
• スケジューリング、フィルター、マッピング、データ変換（SQL）が簡単に行える
（例）カラムマッピング
カラム単位で同期する／しないを設定可能
（例）カスタムクエリ｜ハッシュ関数
文字列をマスキング可能
HASHBYTES(‘MD5’,[Name]) AS HashedName

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特長｜３．高度な差分更新
• 差分更新で通信量を抑え、スピーディーな同期を実現！
• SaaS 系は最終更新日時を、RDB 系は変更履歴（Change Data Capture）を
使用して
変更のあったレコード（差分）のみを更新！
１回目は”全件” ２回目以降は”差分”
レコード
レコード
レコード
レコード
レコード
レコード
レコード
レコード
更新
レコード
レコード
更新
レコードレコード
レコード
レコード
レコード
データ量が減って
スピードアップ！
API コール数を
削減！

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オンプレ・クラウド OS・実行基盤提供形態
特長｜４．マルチプラットフォーム対応
• オンプレミスもクラウドも、どちらのプラットフォームにもホスティング可能
• オンプレミス
• クラウド
AWS / GCP / Azure etc.
• OS
Windows / Linux / macOS
• 実行基盤
Desktop / Server/ VM /
Container
• インストーラ
• Amazon Web Services
（AWS）Marketplace からも利
用可能

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5. 「毎日の業務データを粒粒で見よう」

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データソース
データパイプライン
ELT
DWH BI・ビジュアライズ
経営・本社
地域本社
現場
ERP
CRM / MA
RDB
RDB
データ収集からダッシュボート構築の全プロセスまでの
構築支援＋自律化支援までをトータルサポート
CData Sync とパートナーがデータ基盤構築をサポート

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グローバルなERP / CRM データ統合で
データ活用を進めましょう

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導入事例｜グロービス経営大学院様
• リーダー育成のビジネス
スクールを展開
• Adobe Marketo Engage(MA)と
Salesforce(CRM)のデータを
CData SyncでAmazon Redshift
に統合
• 経営・スタッフ全員がダッシュ
ボードによるデータ分析を実現
データ分析基盤を再構築し、経営・スタッフ全員がダッシュボードによるデータ分析を実現

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導入事例｜株式会社V and P 様
• 犬猫用、およびヒト用の
サプリメント販売と輸出入事業を
展開
• Shopify で構築された
オンラインショップのデータを
CData Sync を利用して
Azure 上のSQL Databaseへ
• Shopify の標準レポート機能では得
られない切り口での
データ出力や分析を実現
Shopify データをSQL Database に取り込み、データ出力や分析に活用

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今日のメッセージ
• データ活用の仕訳からLTV に至る進化の物語
仕訳→ERP→CRM / MA→LTV 評価への進化するたびに
データ量は大きくなるが企業価値も合わせて増大
• 不可逆的なデータの分散に向き合おう
企業システムのハイブリッドクラウド化、SaaS 利用の進展、
ツールの多様化、企業の管理手法の高度化からデータの分
散は避けられず、不可逆的に分散し続けるデータに正面か
ら向き合う必要がある
• CData Sync でCRM / ERP データを統合
データ連携の中でも分散するシステム→データ分析基盤へ
のデータローディングは別カテゴリに派生。CData Sync は
データパイプライン（ELT）に特化した最適ツール。
• 「毎日の業務データを粒粒で見よう」

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1 Chome-6-27 Chuo, Aoba Ward,
Sendai, Miyagi Prefecture
980-0021, Japan
Tel: 050-5578-7390
CData Japan
600 Market St. #300
Chapel Hill, NC 27516 USA
Tel: (919) 885-0202
Fax: (919) 928-5455
US Headquarters
- United Kingdom
- Central & Eastern Europe
- Central China
Additional Offices
Thank you
www.cdata.com

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CRM / ERP データの統合ではじめるデータドリブン経営

CRM / ERP データの統合ではじめるデータドリブン経営

CData Software Japan

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