製造業大手のSiemensは、一元化したデータレイクを創設した当初は会社がこれほどの恩恵を受けるとは想像していなかった。分散していたERPや会計システムのデータを1カ所に集めることにしたのは、コンプライアンスが主な理由だった。そのために2008年から「Oracle Database」、2012年からは「SAP HANA」を使っていた。
しかし2014年には、リスク回避や会計報告を支援する以上に、より多くのことがデータでできると認識し始める。同社は「プロセスマイニング」と呼ばれる技術を使って、サプライヤーへの支払いや物流の管理、注文から現金化までのプロセス運営における非効率性を洗い出し、数千万ユーロのコスト削減を実現した。
アナリストによると、Siemensの成功は主に、ソフトウェアプロバイダーCelonisのツールを使ったことによるものだという。これによってロボットプロセス自動化（RPA）の基盤が確立され、同技術の応用を拡大する道が開けた。
Siemens ITのプロセスマイニング責任者、ラーズ・ラインケマイアー氏は言う。「データレイクのためのグローバルインフラ構築は大掛かりな投資だった。同時に、主にコンプライアンスにとって良い投資でもあった。今ではさらに多くのことにこれを活用しており、大きな見返りを得ている」
「プロセスマイニング用Celonisの追加コストもうまく使われており、われわれが複雑性に関する理解を深めて、ビジネスプロセスを設計・管理する一助となっている。だがそれは全て、このインフラを構築して活用していることに尽きる」
SiemensがCelonisの分析・可視化ツールを使い始めたのは、サプライヤーへの支払いがどれだけ早くできているかを把握するためだった。一部のサプライヤーは早期の支払いに対する割引制度を設けているが、Siemensは支払いが遅れてそうした制度を活用できていないことがあった。
その理由を調べるためには会計やERP、決済承認システムからデータを集める必要があった。Siemensは顧客の注文を受け付けてから代金が支払われるまでのプロセスにおける非効率性に対応するために、このプログラムを拡大した。
SAP HANAのデータレイクは30TB以上に拡大し、60を超すERPと複数のエンタープライズアプリケーションからデータを引き出している。「これはユーザーから見るとシームレスに見える」とラインケマイアー氏は言う。「しかし情報は事業部を横断するさまざまなソースから来ている。われわれは全プロセスを通じたエンドツーエンドの可視化ができ、ユーザーはどこにボトルネックがあるかを見極める」
課題は顧客から受け付けた注文を追跡し、支払いを受けるまでの全段階を網羅することにある。Siemensの受注数は年間数百万件に上る。注文を受けてから代金が支払われるまでには約70のプロセスが発生する。同社は
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