「経営会議で出される売上データと、営業現場が日々見ている売上データが微妙に合わない」。DX推進の現場において、このような「数字の食い違い」による不毛な議論に時間を奪われていないでしょうか。
多くの企業がBIツールを導入し、データ可視化を進めていますが、見る人（ターゲット）に合わせた適切な「情報の粒度」と「設計思想」が欠落しているために、かえって混乱を招くケースが散見されます。
経営層は「概況」を知りたいのに細かすぎるデータに埋もれ、現場は「アクション」が必要なのに抽象的なグラフしか与えられない——これでは、データドリブンな意思決定は不可能です。
本記事では、組織の階層（レイヤー）に応じた適切なダッシュボード設計のフレームワークと、組織全体で「正しい数字」を共有するための本質的なデータマネジメントについて解説します。
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多くの企業が陥る最初の罠は、社長から現場担当者まで、全員に同じダッシュボードを見せようとしてしまうことです。しかし、組織の階層によって、求められる「視座（高さ）」と「時間軸」は決定的に異なります。
経営層は、四半期や年単位の「中長期的なトレンド」と「経営目標の達成率」を俯瞰（視座を高く）する必要があります。一方で、現場マネージャーは「今月の着地見込み」を気にし、現場担当者は「今日これから誰にアプローチすべきか」という「リアルタイムのアクション」を求めています。
これらを一つの画面に詰め込めば、経営層にとってはノイズだらけの画面になり、現場にとっては具体性に欠ける使い物にならないツールとなってしまいます。
層ごとにレポートを作り分けようとした結果、各部門がそれぞれの定義でExcel加工を行い、属人化したレポートが乱立する「Excelバケツリレー」もまた、深刻な問題です。
これらの定義（計上基準や締め日など）が微妙に異なる状態で、それぞれの階層向けにレポートが作られると、会議の場は「どの数字が正しいのか」という定義の確認に終始することになります。
重要なのは、「見せ方（View）」は階層ごとに変えつつも、大元となる「データ定義（Model）」は一つであることです。
組織におけるデータ活用を成功させるためには、情報を以下のような3つの階層に分けて設計することが推奨されます。
この層に求められるのは「健全性のモニタリング」と「迅速な意思決定」です。
経営層が見るべきは、膨大な明細データではありません。ビジネスが軌道に乗っているか、どこに投資判断が必要かを瞬時に判断できる「コックピット」であるべきです。
部長や課長クラスに求められるのは「要因分析」と「軌道修正」です。
ここでは、経営層の戦略を現場のアクションに落とし込むための「翻訳」機能が求められます。「なぜ数字が下がったのか」をロジカルに説明できる粒度のデータが必要です。
現場に求められるのは、分析ではなく「直近のアクション」です。
現場にとって優れたダッシュボードとは、それを見れば「今日やるべき仕事が終わる」ツールです。分析を強いるのではなく、行動を促す設計が不可欠です。
前述の通り、階層ごとに見せ方を変えることは重要ですが、それは「バラバラのデータソースを使ってよい」という意味ではありません。
成功している多くの企業では、「Single Source of Truth（SSOT：唯一の真実）」となる統合データベースを構築し、そこから共通の定義に基づいて各階層へのデータを供給しています。
例えば、Google CloudのLookerのようなBIプラットフォームでは、「LookML」という言語を用いてデータの定義（売上の計算式など）を一箇所で管理します。これにより、経営層が見る「全社売上」の内訳をドリルダウンしていけば、必ず現場が見ている「個別の案件売上」の合計と1円単位で一致する状態を作り出せます。
この信頼性こそが、組織全体のデータドリブン文化を醸成します。「データの正しさ」を疑うコストをゼロにし、「データが示す意味」の議論に集中できる環境を作ることが、システム部門やDX推進担当者の真の役割です。
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優れたダッシュボードを作っても、見られなければ意味がありません。導入初期には、以下のような運用ルールをセットで設計することが肝要です。
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階層ごとの適切なダッシュボード設計と、それを支えるデータ基盤の構築は、一朝一夕で実現できるものではありません。しかし、以下のステップを踏むことで着実に前進できます。
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