データマネタイゼーション調査レポート
データマネタイゼーション事業立ち上げ経験者300名を対象に実施した定量調査に加え、20社以上へのインタビューとコンサルティング現場での経験を踏まえ、データマネタイゼーション事業の成功に向けたポイントを解説します。

「SAP Business Technology Platform(SAP BTP)」はSAP S/4HANAなどによるデジタル・トランスフォーメーションを推進するために必要であるプラットフォームです。
多くのユーザーが検討段階であり、これは「SAP BTP」を十分に理解し、適切にアプローチできるパートナーが少ないからであり、また成功事例の情報不足などが挙げられます。
「SAP BTP」による多くの成功事例を積み重ね、クラウド、AI、IoTなどの技術と実績で証明され、お客様のビジネスに貢献できるのが、フォーティエンスの「SAP BTP コンサルティングサービス」です。
国内優秀パートナーのみが表彰される「SAP AWARD OF EXCELLENCE 」に連続表彰、BTPチャンピオン及びBTPアンバサダーが在籍、2020年には、SAP Innovation Awards 2020 においてグローバル300事例から選出され、その成果が認められました。イノベーションリーダーシップを実現し、成果を創出した事例に贈られる「Technology Disruptor Category」を受賞しました。
POINT 1
基幹システムの改革には、変化に強いDXが必須です。
フォーティエンスでは、SAP Clean CoreとBTPを活用し、3ヶ月でPoCからROI試算までを支援。
柔軟な拡張:BTPで変化に対応しつつ、基幹システムはクリーンに維持
迅速な検証:潜在ニーズをAI分析で発見、短期間で効果を測定
持続可能:標準機能を活かし、アップデート耐性を確保
Clean Coreで基幹システムの安定性と革新性を両立。 フォーティエンスの高速PoCで確実なDXを実現します。
POINT 2
デジタル化を高品質かつ迅速に実現するには、クラウドサービスの効果的な活用が鍵となります。フォーティエンスは、NTTデータグループのIT基盤構築フレームワーク(デザインパターン)を活用し、ユースケース・目的・予算に応じた最適なアーキテクチャを提供します。
最適なIT基盤設計のプロセス
ビジネス要求のヒアリング:お客様の「ありたいIT基盤像」を仮説ベースで定義し、進化を支える理想的な基盤を明確化。
基本要件の整理と適合性評価:機能・構成・スペックを整理し、デザインパターンとの適合性を評価し最適なクラウド構成を提案。
トライアル構築による実証:適合性の高いデザインパターンを基にトライアル環境を構築し、実際の運用を検証。
POINT 3
フォーティエンスは、SAP BTP領域で豊富な実績を持ち、製造・小売・金融・官公庁など100社以上に導入・支援を提供してきました。SAPのベストプラクティスに基づくコンサルティングと伴走型支援を強みとし、システム構築から運用・拡張、内製化まで一貫してサポート。SAPとNon-SAPの互換性課題を解消し、安定した導入を実現します。さらに、デジタル戦略策定からAI・IoT・RPAなどの最新技術活用、データマネジメントや可視化にも強みを持ち、企業のDXを加速。業界・業種を問わず、ビジネスの成長と変革を支援する当社のSAP BTPサービスをご活用ください。
データマネタイゼーション事業立ち上げ経験者300名を対象に実施した定量調査に加え、20社以上へのインタビューとコンサルティング現場での経験を踏まえ、データマネタイゼーション事業の成功に向けたポイントを解説します。
~企業内の最後の暗黒大陸、調達購買業務の見える化を進める~
企業のDXが進むなか、調達購買業務のDX、なかでも購買取引に関するデータの収集・分析・活用は、ほとんどの企業ができていません。 なぜ調達購買業務のDXは進まないのでしょうか? 多くの企業の調達購買業務DXに関する現状と、共通する課題を掘り下げ、今後の調達購買業務DXの進め方について解説します。
事業化に向けたメタバースビジネスの検討に携わったことのある経験者500名への調査と、20名へのインタビューをもとに「事業化に失敗するメタバース13の特徴」を導出、事業化成功に向けたノウハウを解説します。
なぜ91%のサブスクは失敗するのか?
サブスク事業経験者500名への定量調査から判明した、「失敗するサブスク 17の特徴」について解説します。 コンサルティング現場での経験を踏まえ、サブスク事業の成功・失敗に関わるノウハウを「フォーティエンスの提言」として提示。
SAP NOW AI Tour Tokyo & JSUG Conference
事業価値を高めるデータ活用施策実現に必要な考え方とは
パブリッククラウド型基幹システム導入成功に導く4つの事前検討
ローコード×AIで変わる要件定義──エンジニアと業務の新しい関係
すぐに役立つPDFの読み込みから、データモデルの初歩まで
Python in ExcelとPower Queryで実現する効率的なデータ処理
Power Queryを活用した基本事項点検のススメ
業務標準化に向けた基幹システム刷新手順
データ統合に不可欠なIT部門の推進力
押さえるべきAIマネジメントフレームワークと小売企業におけるAIマネジメント導入事例
クラウド業務改革EXPO
ソフトウェア&アプリ開発展
検討時に立ちはだかる「デバイス」「コスト」「ROI」の壁を乗り越えるために
プロジェクトを成功させるために知っておきたいプロジェクト推進側と導入ベンダー側の「意識の差」
【第7回】成果を生むAIを導入するためには(特別編)
【第3回】企業におけるChatGPT活用の最新ユースケース
【第2回】ChatGPTの社会的インパクトと可能性
【第1回】人工知能/大規模言語モデルの発展と社会への影響
倉庫業務をEnd to Endで可視化するアプローチと実現に向けたポイント
SAP標準機能を最大限に活用し短期間・低リスク・低コストを達成するために
【第3回】デザインアプローチで導出する「DXに取り組むべき理由」
ERP導入を検討する際に、はじめに実施すべきブループリントフェーズ
サステナブル企業が取り組んでいるSDGsテックの考察
【第6回】DXを加速するデータドリブンカスタマージャーニー
情報間の構造を明らかにし、情報の価値を高める
【第4回】Withコロナ/AfterコロナのDX・デジタル技術活用とは
【第3回】成果を生むAIを導入するためには(後編)
【第2回】成果を生むAIを導入するためには(前編)
【第1回】変革に必要な真のデジタル技術活用とは