DataSpider Servistaを利用した業務効率化のご提案

2021年8月27日 第一版
Newton Information Technology Ltd.

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Confidential目次
1. 日系企業海外拠点様におけるデータ処理業務の想定課題
2. DataSpider Servista 製品紹介
3. DataSpider Servistaを利用した業務効率化例

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Confidential-1-１. 日系企業海外拠点様におけるデータ処理業務の想定課題

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Confidential-2-

１.日系企業海外拠点様におけるデータ処理業務の想定課題
課題

解決策

駐在員の定期的な異動により、データ利活用ナレッジの継承が難しい

データ利活用手段の可視化と、これによる効率的なデータの集積・分析による意思決定の速度の向上

付加価値領域に注力するための時間を創出するためには業務効率化は必須

定型データ処理の省力化により、付加価値領域に注力するための時間を創出する

グローバルな経営環境においては、本社と比較し経営資源が限定される海外拠点においても、本社と同等の業務品質確保が必要正確性のあるデータを迅速に収集・作成できる仕組みの構築

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Confidential-3-

１.日系企業海外拠点様におけるデータ処理業務の想定課題

データ処理業務の課題解決にはの利用が効果的です

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Confidential-4-２. DataSpider Servista 製品紹介

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Confidential-5-

２. DataSpider Servista 製品紹介 【システム間データ連携基盤】

従来方式でのシステム間連携

DataSpider によるシステム間連携営業支援

営業支援

データ連携をDataSpiderに集約しプログラミングが不要にすべてのシステム間連携にプログラム開発が必要

個別
プログラム

販売管理

個別
プログラム

発注処理

在庫管理

販売管理

在庫管理

発注処理

個別
プログラム

ERP連携、BI連携、ポータル連携
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Confidential-6-

２. DataSpider Servista 製品紹介 【ノンプログラミング開発】
ドラッグ&ドロップによる直感的な操作／ノンプログラミング
固定長の受注ファイルを受け取り、製品マスター照合し、SQL Serverへ格納、完了報告をメールを送信する処理

Javaで開発1万4000ステップのコーディング

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DataSpiderで開発

13個のアイコンだけでプログラミングスキル不要

Confidential-7-２. DataSpider Servista 製品紹介 【GUIでの視覚的な開発】

GUIと開発イメージ

アダプタ

入力

コンバータ

変換アダプタ

出力アダプタ群

一連の処理の流れ＝スクリプトAll Rights Reserved, Copyright © 2021 Newton Information Technology Ltd.

Confidential-8-２. DataSpider Servista 製品紹介 【豊富なアダプタ】
クラウドからビッグデータまで様々なシステムに接続可能
データベースクラウド■ Microsoft Access ■ JDBC
■ Amazon Web Services ■ Tegaki■ ODBC■ DB2■ G Suite■ Salesforce
・Log Manager for Salesforce■MongoDB■ DB2 for i■ Microsoft Azure■GAEデータストア ※1■ NeoCore■ MySQL■ kintone■ Thunderbus■ Oracle（DBエージェントアダプタ）■ PostgreSQL
グループウェア
■ Microsoft SQL Server■ IBM Domino■ IBM Notes

アプリケーション■ DataSpider BPM■ Thunderbusコネクタ■ SAP■ HULFT■ Microsoft Dynamics AX ※3■ Sedue■ Dr.Sum■ Tableau■ SVF■ StraForm-X（ｺﾈｸﾀ） ■ List Creator■ DataRobot■ 勘定奉行V ERP ※4■ Dynamics 365 for Customer Engagement■ 商蔵奉行V ERP ※4（旧名称：Microsoft Dynamics CRM）

※1：開発・販売元は㈱ティ・シー・エフです。セゾン情報システムズより代理販売によってご提供いたします。
※2：開発・販売元はSCSK㈱です。セゾン情報システムズより代理販売によってご提供いたします。

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ファイル
■ CSV
■ Microsoft Excel■ PDF（画像変換）■ HTML■ XML
■ 固定長
■ 可変長
■ ファイル操作■ ファイルシステム

ネットワーク■ FTP■ JMS
ビッグデータ■ Apache™ Hadoop® ■ REST（Hadoop HDFS）■ Web■ Webサービス
SDK■ メール■ 追加アダプタ開発■ Active Directory※3：開発・販売元はFITEC㈱です。セゾン情報システムズより代理販売によってご提供いたします。
※4：開発・販売元は日本電通㈱です。セゾン情報システムズより代理販売によってご提供いたします。

Confidential-9-２. DataSpider Servista 製品紹介 【トリガーで自動起動】
スケジュールトリガー
日次、週次、月次、年次でスクリプトを作成

毎週日曜日23:00にバッチ連携を実行

HTTPトリガー
ブラウザ画面のボタンクリック時にスクリプトを起動クリック

データ更新

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インターバルトリガー
一定間隔でスクリプトを起動（最小単位1秒）（起動する期間の指定も可能）

10秒ごとに追加/更新フラグを確認必要なスクリプトを起動

ファイルトリガー
ファイルキャッシュ領域にファイルが配置されたときに起動

データ更新

Confidential-10-

２. DataSpider Servista 製品紹介 【顧客評価】

顧客満足度 No.１
データ連携ソフトウエアDataSpider Servista は、2020年7月に実施した日経BPコンサルティングによる「データ連携に関するアンケート調査」にて、７年連続で「総合満足度1位」の評価をいただきました。

同調査において、主要なデータ連携ツール（製品）を「導入済み」とする各企業を対象にした製品導入後の「総合的な満足度」で高評価をいただき、導入済みのうち DataSpider Servista 製品を導入していると回答したのは24.8％で全製品の中で最も高い比率でした。
●2020年7月実施 日経BPコンサルティング 「データ連携に関するアンケート調査」 ニュースリリース
https://consult.nikkeibp.co.jp/info/news/2020/0902wb/

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Confidential-11-

２. DataSpider Servista 製品紹介 【導入実績】
（社数）

3,000

DataSpider Servista 導入実績 3000社以上

2,500※2019年8月末現在 累積社数

2,000

1,500

1,000500100

10月出荷開始

業種別分布

出荷開始
2001

2005
12月末

2006

2007

2008

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2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Confidential-12-3. DataSpider Servistaを利用した業務効率化例

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Confidential-13-

３-１.(Step1) データ利活用手段の可視化及び意思決定速度の向上
課題

解決策

駐在員の定期的な異動により、データ利活用ナレッジの継承が難しいデータ利活用手段の可視化と、これによる効率的なデータの集積・分析による意思決定の速度の向上

Step1

Step2
付加価値領域に注力するための時間を創出するためには業務効率化は必須

定型データ処理の省力化により、付加価値領域に注力するための時間を創出する

Step3
グローバルな経営環境においては、本社と比較し経営資源が限定される海外拠点においても、本社と同等の業務品質確保が必要

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正確性のあるデータを迅速に収集・作成できる仕組みの構築

Confidential-14-

３-１.(Step1) データ利活用手段の可視化及び意思決定速度の向上

例）営業案件情報から、売上分析用データや活動報告書を作成する

Excelマクロで変換
営業案件情報
営業担当者

営業活動情報All Rights Reserved, Copyright © 2021 Newton Information Technology Ltd.

Sub 分析データ作成()
Dim i As Long
i=2
Do While Cells(i, 1) <> ""Cells(i, 3) = Cells(i, 1) *Sub 活動報告書作成()
Cells(i,2)Long
Dim i Asi = 2i = i + 1
DoLoop
While Cells(i, 1) <> ""EndCells(i,Sub 3) = Cells(i, 1) *Cells(i, 2)
i=i+1
LoopEnd Sub

フォーマット変更
売上分析用データ

活動報告書

Confidential-15-

３-１.(Step1) データ利活用手段の可視化及び意思決定速度の向上
例）営業案件情報から、売上分析用データや活動報告書を作成する

Excelマクロの処理内容が分からない・・・

・マクロの文法の調査・処理内容の理解
・フォーマット変更→

理解に長時間を要する？
営業担当者

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「可視化」してわかりやすく！
Confidential-16-

３-１.(Step1) データ利活用手段の可視化及び意思決定速度の向上

Step1

Excelアダプタ

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Confidential-17-

３-１.(Step1) データ利活用手段の可視化及び意思決定速度の向上
例）営業案件情報から、売上分析用データや活動報告書を作成する処理内容をアイコンで可視化

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Confidential-18-

３-１.(Step1) データ利活用手段の可視化及び意思決定速度の向上
例）営業案件情報から、売上分析用データや活動報告書を作成する

入出力・加工内容をマッピングで可視化

出力項目

入力項目

加工処理
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３-１.(Step1) データ利活用手段の可視化及び意思決定速度の向上

データ管理の可視化

効率的なデータ管理

売上日
8/3/2020
8/5/2020
8/7/2020
8/12/2020
8/17/2020
8/20/2020
8/21/2020

売上金額

意思決定の速度や精度の向上

売上先

120.00 Ogawa Foods
200.00 Tanaka.Ltd
80.00 Tanaka Industry.Ltd.
300.00 Tanaka.Ltd
100.00 Tanaka.Ltd
300.00 Tanaka.Ltd
300.00 Tamagawa Co.

データ管理の改善により企業の意思決定を効率化

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３-２.(Step2) データ処理の省力化により、付加価値領域への注力時間を創出
課題

解決策

駐在員の定期的な異動により、データ利活用ナレッジの継承が難しい

データ利活用手段の可視化と、これによる効率的なデータの集積・分析による意思決定の速度の向上

Step1

Step2
付加価値領域に注力するための時間を創出するためには業務効率化は必須

定型データ処理の省力化により、付加価値領域に注力するための時間を創出する

Step3
グローバルな経営環境においては、本社と比較し経営資源が限定される海外拠点においても、本社と同等の業務品質確保が必要

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正確性のあるデータを迅速に収集・作成できる仕組みの構築

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３-２.(Step2) データ処理の省力化により、付加価値領域への注力時間を創出
例）銀行の入金データをもとに売掛金の消込を行う
売掛金の消込
会計システム

銀行

入金データ

✔

売掛金一覧

伝票番号

顧客名

0001852
00018630001837
0001870000187700018790001882

Ogawa Foods
Tanaka.Ltd
Tanaka Industry.Ltd.
Tanaka.Ltd
Tanaka.Ltd
Tanaka.Ltd
Tamagawa Co.

売上金額
120.00200.0080.00
300.00100.00300.00300.00

支払期限

売上日

2020/9/30
2020/9/30
2020/9/30
2020/9/30
2020/9/30
2020/9/30
2020/9/30

2020/8/3
2020/8/5
2020/8/7
2020/8/12
2020/8/17
2020/8/20
2020/8/21

経理担当者

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Confidential-22-３-２.(Step2) データ処理の省力化により、付加価値領域への注力時間を創出
例）銀行の入金データをもとに売掛金の消込を行う①入金データ（銀行から入手）
振込日

振込金額

9/30/2020
9/30/2020
9/30/2020
9/30/2020
10/1/2020

600.00140.00550.00120.00
15.00

口座番号

口座名義

22890953 Tanaka.Ltd
82103922 Hashimoto Mortors
55553391 Ogawa Foods
63012302 Tanaka Industry
56126671 Tamagawa Foods

照合②売掛金データ（会計システム）✔

売上日
8/3/2020
8/5/2020
8/7/2020
8/12/2020
8/17/2020
8/20/2020
8/21/2020

売上金額

売上先

120.00 Ogawa Foods
200.00 Tanaka.Ltd
80.00 Tanaka Industry.Ltd.
300.00 Tanaka.Ltd
100.00 Tanaka.Ltd
300.00 Tanaka.Ltd
300.00 Tamagawa Co.

伝票番号

支払期限

0001852
00018630001837
0001870000187700018790001882

9/30/2020
9/30/2020
9/30/2020
9/30/2020
9/30/2020
9/30/2020
9/30/2020③顧客口座情報（顧客マスタ）
顧客
顧客会社名
口座番号
口座名義
コード
5983 Tanaka Industry Ltd.
63012302 Tanaka Industry
5984 Tanaka Ltd.
22890953 Tanaka.Ltd.
5985 Tamagawa Foods Ltd.
56126671 TamagawaFoods④販売明細データ（受注システム）
伝票番号 商品コード 品名 数量
単価
金額
0001870 AQ003288 商品A
180.0080.00
0001870 AB007521 商品B
250.00100.000001870 AF005827 商品C
1
120.00120.00
合計
300.00照合

突合せをDataSpiderで行い、目視の照合を最小限に！
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３-２.(Step2) データ処理の省力化により、付加価値領域への注力時間を創出

Step1

Excelアダプタ
Step2

DBアダプタAll Rights Reserved, Copyright © 2021 Newton Information Technology Ltd.

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３-２.(Step2) データ処理の省力化により、付加価値領域への注力時間を創出
例）銀行の入金データをもとに売掛金の消込を行う

照合未完のものだけ
支払明細書と照合⇒対応する情報を集約し並べて表示し、照合を容易に
入金情報

売掛金データ（会計システム）
照合結果✔

案件番号 伝票番号

振込日

顧客名（顧客マスタ）

振込金額

2020/9/30

株式会社井上モータース275,000

○

129

1855

275,000 AC089911 商品D

2020/9/30

株式会社田中商会

600,000

支払明細書照合要

118

1863

支払明細書照合要

124

1870

支払明細書照合要支払明細書照合要

売掛金額

販売明細(受注システム）
商品コード 商品名

数量単価

金額

1275,000

275,000

100,000 AB007521 商品B

2100,000

200,000

300,000 AQ003288 商品A

1300,000

300,000

AB007521 商品B

250,000

100,000

AF005827

商品C

1120,000

120,000

支払明細書照合要

137

1869

300,000 AB007521 商品B

650,000300,000

550,000 AB000712 商品F

2200,000

400,000

AA907501 商品J

1150,000

150,000

2020/9/30

株式会社玉川食品

550,000○126

689

2020/9/30

渡辺株式会社

220,000

○139

1872

2020/9/30

ヨシダ工業株式会社

480,000○150

書式設定により、
1875
480,000 AB851020 商品G
1 480,000 480,000
データの区切りや強調表現が可能
220,000 AX201881 商品P

1220,000

220,000

作業時間 ３日／月 ⇒ 数時間に短縮！

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Confidential-25-

３-３.(Step3) 正確性のあるデータを迅速に収集・作成できる仕組みの構築
課題

解決策

駐在員の定期的な異動により、データ利活用ナレッジの継承が難しい

データ利活用手段の可視化と、これによる効率的なデータの集積・分析による意思決定の速度の向上

Step1

Step2
付加価値領域に注力するための時間を創出するためには業務効率化は必須

定型データ処理の省力化により、付加価値領域に注力するための時間を創出する

Step3
グローバルな経営環境においては、本社と比較し経営資源が限定される海外拠点においても、本社と同等の業務品質確保が必要

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正確性のあるデータを迅速に収集・作成できる仕組みの構築

Confidential-26-

３-３.(Step3) 正確性のあるデータを迅速に収集・作成できる仕組みの構築
例）受注情報から請求書を作成し、メールで顧客に送付する

受注情報

請求書作成

メール送信
忙しいとミスが多い・・・

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Confidential-27-

３-３.(Step3) 正確性のあるデータを迅速に収集・作成できる仕組みの構築
例）受注情報から請求書を作成し、メールで顧客に送付する①対象案件を検索

条件設定ミスによる対象誤り②請求書を作成

パスワード誤り
設定漏れ③パスワード設定

④メール
作成

宛先誤り
文面誤り

⑤メール
送信

添付ファイル誤り

DataSpiderで隙間なく連動させ、マニュアル作業が介在しない形に！

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Confidential-28-

３-３.(Step3) 正確性のあるデータを迅速に収集・作成できる仕組みの構築

Step1

Excelアダプタ

Step2
DBアダプタ
Step3
メールアダプタ

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Confidential-29-

３-３.(Step3) 正確性のあるデータを迅速に収集・作成できる仕組みの構築
例）受注情報から請求書を作成し、メールで顧客に送付する処理全体を連動し、手作業を排除

抽出パスワード設定
メールアドレス、本文、添付ファ
イルを変数にて自動設定

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３-３.(Step3) 正確性のあるデータを迅速に収集・作成できる仕組みの構築

例）受注情報から請求書を作成し、メールで顧客に送付する①対象案件を検索

条件設定ミスによる対象誤り②請求書を作成③パスワード設定

パスワード誤り
設定漏れ

④メール
作成

アドレス誤り宛名誤り⑤メール送信添付ファイル
誤りシステム連携により、ミスの無い正確なデータ収集・作成

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DataSpider Servistaを利用した業務効率化のご提案
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Email: sales@newtonit.com

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