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データドリブン意思決定基盤 UML コンポーネント図

データ基盤 C4モデル

作成日: 2026-03-29 / 作成者: SAS-Sasao

graph TD
    subgraph SRC["データソース"]
        ERP["ERP
会計・販売・在庫"] CRM["CRM
顧客・商談管理"] SKILL["SKILL_HUB
マスタデータ管理 WebApp
RDB+VectorDB 生成AI
SmartHR/Backlog連携"] SP["SharePoint
ドキュメント管理"] RM["Redmine
チケット管理"] end subgraph INT["データ収集・統合"] ETL["ETL / データ連携基盤"] end subgraph STR["データ蓄積"] MDM["MDM
マスタデータ管理"] DWH["DWH
データウェアハウス"] DL["データレイク
Raw/非構造化データ"] end subgraph ANA["分析・活用"] BI["BIツール
ダッシュボード・レポート"] AI["AI/MLエンジン
予測分析・NLP"] end subgraph USR["利用者 データドリブン意思決定"] EXEC["経営者・PM・管理職
KPI・戦略立案"] MKT["マーケティング部
顧客分析・施策最適化"] SALES["営業部
リードスコアリング"] end ERP --> ETL CRM --> ETL SKILL --> ETL SP --> ETL RM --> ETL ETL --> MDM ETL --> DWH ETL --> DL MDM -->|マスタ| DWH DL -->|ETL| DWH DWH -->|構造化データ| BI DWH -->|特徴量| AI DL -->|非構造化データ| AI BI -->|ダッシュボード| EXEC BI -->|レポート| MKT AI -->|顧客分析| MKT AI -->|予測・スコアリング| SALES
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概要

社内の複数システム(ERP、CRM、SKILL_HUB、SharePoint、Redmine)から情報を収集し、 ETL/データ連携基盤を経由してMDM・データレイク・DWHへ蓄積。 BIツールとAI/MLエンジンで分析し、経営者・PM・管理職、マーケティング部、営業部が データドリブンな意思決定を行える仕組みを5層のUMLコンポーネント図として表現。

SKILL_HUB について: 社内のマスタデータ管理Webアプリケーション。SmartHRと連携して社員情報を同期し、 Backlogと連携してプロジェクト管理情報を統合。リレーショナルDB(マスタ管理)と VectorDB(生成AI用途)の2種類のデータストアを使用。

構成要素

レイヤー要素種別説明
データソースERPExternal System会計・販売・在庫データの提供元
CRMExternal System顧客情報・商談データの提供元
SKILL_HUBWebAppマスタデータ管理(RDB+VectorDB)、SmartHR/Backlog連携
SharePointExternal Systemドキュメント・ナレッジの提供元
RedmineExternal Systemチケット・プロジェクト情報の提供元
データ収集・統合ETL/データ連携基盤Integration各ソースからの抽出・変換・ロード処理
データ蓄積MDMMaster Data Mgmtマスタデータの品質管理・ゴールデンレコード生成
DWHData Warehouse構造化データの集約・分析用モデル
データレイクData LakeRaw/非構造化データの一元保管
分析・活用BIツールBI Platformダッシュボード・定型レポートの生成
AI/MLエンジンAI/ML予測分析・自然言語処理・リードスコアリング
利用者経営者・PM・管理職PersonKPIモニタリング・戦略立案
マーケティング部Person顧客分析・施策最適化
営業部Personリードスコアリング・売上予測

設計のポイント

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