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自社専用データベースを構築するメリットとは?Excelやスプレッドシートの次に考えたい業務基盤

顧客情報はExcel、案件管理はGoogleスプレッドシート、問い合わせ履歴はメール、担当者のメモはチャット。

サーバーに業務データが集約されるイメージ
Photo: imgix / Unsplash
データベース化の目的は「システムを作ること」ではない

情報の正しい保存場所を決め、探す・転記する・集計する時間を減らし、あとから自動化やAIへつなげられる状態を作ることが本質です。

会社の規模が小さいうちは、こうした管理方法でも十分に業務を回せます。

しかし事業が続いてデータが増えてくると、

  • 最新の情報がどれか分からない
  • 同じ情報を複数の場所に入力している
  • 過去の案件を探すのに時間がかかる
  • 集計のたびに表を加工している
  • 担当者しか分からない情報が増える

といった問題が少しずつ出てきます。

そこで選択肢になるのが、自社の業務に合わせたデータベースを持つことです。

「データベース」というと大規模なシステムを想像しがちですが、必ずしも高額な基幹システムを導入する必要はありません。

必要な情報を整理し、小さなデータベースから始める方法もあります。

この記事では、自社専用データベースを構築するメリットと、Excelやスプレッドシートとの違いについて解説します。

そもそもデータベースとは?

データベースは、簡単に言えば業務で使う情報を一定のルールで保存し、必要なときに取り出せるようにした仕組みです。

たとえば顧客管理なら、

  • 顧客名
  • 連絡先
  • 問い合わせ日
  • 利用サービス
  • 商談状況
  • 契約日
  • 担当メモ

などを一つのまとまりとして管理します。

案件管理なら、

  • 案件名
  • 顧客
  • ステータス
  • 見積金額
  • 受注日
  • 納期
  • 担当者
  • 作業履歴

といった情報を保存できます。

重要なのは、単に「データを置いておく場所」ではないことです。

情報同士の関係を整理し、検索・更新・集計・自動処理に使える状態にすることが、データベースを持つ大きな意味です。

ExcelやGoogleスプレッドシートではダメなのか?

ExcelやGoogleスプレッドシートは非常に便利です。

一覧をすぐ作れて、計算もでき、特別なシステム開発をしなくても運用を開始できます。

そのため、最初からデータベースを作る必要はありません。

問題になるのは、本来は一つの情報なのに、複数の表やファイルで別々に管理され始めたときです。

たとえば顧客名を、

  • 顧客一覧
  • 売上一覧
  • 問い合わせ一覧
  • 案件管理表

のすべてに入力しているとします。

社名変更や担当者変更があった場合、それぞれを更新しなければなりません。

更新漏れが起きると、同じ顧客なのに表によって情報が違う状態になります。

データベースでは、顧客情報を一か所に保存し、案件や売上など別のデータからその顧客を参照するように設計できます。

つまり、同じ情報を何度も持たない設計がしやすくなります。

自社専用データベースを持つ5つのメリット

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1.情報を一元化できる

最も分かりやすいメリットは、情報の保存場所を整理できることです。

「あの情報はどのファイルだったか」「最新版はどれか」と探す時間を減らせます。

顧客、案件、商品、売上などをそれぞれ整理し、必要な情報同士をつなげることで、会社全体のデータを扱いやすくできます。

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2.入力の重複や転記を減らせる

業務では意外と「同じ内容を別の場所に入力する」作業が発生しています。

問い合わせフォームから届いた内容を顧客一覧へコピーし、案件管理表にもコピーし、受注したら売上一覧にも入力する。

このような転記作業は時間がかかるだけでなく、入力ミスの原因にもなります。

データベースを中心にすると、一度登録した情報を別の画面や処理から再利用しやすくなります。

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3.検索や集計がしやすくなる

「昨年問い合わせがあった顧客だけ見たい」「東京都の案件だけ一覧にしたい」「受注していない案件を確認したい」といった条件で情報を探しやすくなります。

データが一定の形式で保存されているため、月別売上や案件数などの集計にもつなげられます。

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4.業務の自動化につなげやすい

データが整理されると、その先の自動化を作りやすくなります。

たとえば、

  • 問い合わせが来たら自動登録
  • ステータスが変わったら担当者へ通知
  • 毎朝、未対応案件だけ一覧表示
  • 月末に売上を自動集計
  • 契約期限が近い顧客を通知

といった処理です。

自動化そのものより先に、何を正しいデータとして扱うのかを決めることが重要です。

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5.将来AIで活用できるデータになる

AIを業務に使う場合も、元になる情報が整理されているかどうかでできることが変わります。

たとえば自社データが整理されていれば、

  • 過去案件を検索する
  • 顧客対応履歴を要約する
  • 未対応タスクを抽出する
  • 売上傾向を分析する
  • 過去事例をもとに提案内容を作る

といった活用につなげやすくなります。

AIを導入してから情報を整理するのではなく、AIが使える形で業務データを蓄積しておくという考え方も重要です。

自社データベースが向いている会社

次のような状態が増えてきたら、データベース化を検討するタイミングかもしれません。

  • 複数のExcelやスプレッドシートを行き来している
  • 同じ情報を何度も入力している
  • 過去データを探すことが多い
  • 集計作業を毎月繰り返している
  • 担当者によって管理方法が違う
  • システム同士を連携させたい
  • 将来的にAIや自動化を活用したい

逆に、データ量が少なく、一覧表ひとつで問題なく管理できているなら、無理にデータベースを作る必要はありません。

最初から大規模に作る必要はない

データベース構築でありがちな失敗の一つが、最初から会社のすべての業務をシステム化しようとすることです。

必要な項目を大量に決め、すべての部署に合わせようとすると、完成まで時間がかかり、実際の運用と合わなくなることがあります。

小規模な企業なら、一番困っている業務から、小さく作るという方法が現実的です。

たとえば最初は「問い合わせと案件だけを管理する」でも十分です。

実際に使いながら、

  • 見積管理
  • 売上
  • 請求
  • タスク
  • 顧客対応履歴

などを後から追加できます。

大切なのは「データベースを作ること」ではなく「業務を整理すること」

データベースは目的ではありません。

本来の目的は、仕事を分かりやすくし、探す時間や入力する時間を減らし、必要な情報をすぐ使える状態にすることです。

そのため、最初に考えるべきなのは技術ではなく、

  • どんな情報を扱っているのか
  • どこで情報が発生するのか
  • 誰が更新するのか
  • 何に使いたいのか
  • どの情報を正しい情報として扱うのか

といった業務の流れです。

まとめ|自社データは「保存するもの」から「使える資産」へ

会社には、日々の業務を通じて多くのデータが蓄積されています。

しかし、ファイルやチャット、担当者の頭の中に分散していると、そのデータを十分に活用できません。

自社専用データベースを作ることで、

情報を集める
↓
整理する
↓
検索する
↓
集計する
↓
自動化する
↓
AIで活用する

という流れを作りやすくなります。

株式会社アイ・エス・コミュニケーションズでは、必要以上に大規模なシステムを作るのではなく、現在の業務を整理したうえで、必要な部分から小さく仕組み化することを重視しています。

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自社のデータ管理を整理したい

Excelやスプレッドシートで十分なのか、データベース化したほうがいいのかという段階から整理できます。現在の管理方法を見ながら、必要な仕組みを一緒に考えます。

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