先進企業はどのようにデータ分析の「セルフサービス化」を実現しているのか

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先進企業はどのようにデータ分析の「セルフサービス化」を実現しているのか

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2020/02/21 掲載

先進企業はどのようにデータ分析の「セルフサービス化」を実現しているのか

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現在の企業にとって、データの有効活用こそがビジネス推進を担うのは言うまでもないだろう。ところが、その手前のデータ統合で苦労する企業は少なくない。爆発的に増大するデータ、オンプレミス／クラウドに分散し、サイロ化した既存システムを考えれば、その理由はある程度想像できる。企業におけるデータ統合の課題に対し、さまざまなエンタープライズが採用している解決策を紹介する。ビジネスユーザーが自らデータを分析できる「セルフサービス化」を実現する方法とは。

データ分析がうまくいかない理由は「基盤」にある

（Photo/Getty Images）

データ活用の前に不可欠な「データ統合」を阻む問題とは？

　デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に、必要不可欠なリソースである「データ」。DXまではいかなくても、データを分析してビジネスに活かすことが、現在の企業にとって重要なのは言うまでもない。

　さらに最近は、データ分析にもスピードが求められている。バッチ処理で集めたデータ、もしくは情報部門に依頼して取得したデータについて時間をかけて分析し、レポートにまとめるという“悠長な時代”は終わりつつある。

　システムから最新データをリアルタイムに取得して分析し、迅速にビジネスに反映させることで、「組織全体で」データを活用し、少しでも他社に先んじることが求められているのだ。

　ところが現実には、データ分析以前の段階である「データ統合」で苦労する企業は多い。

　理由の1つは、「システムの分散化」だ。多くの企業システムは、メインフレーム、オンプレミスのデータベース、パブリッククラウド、SaaSアプリケーションを含めた構成を取っている。それぞれに多様な種類、異なるスピードの大量データが蓄積され、かつ新たなデータが日々生み出されている。

　もう1つ理由が、「システムのサイロ化」だ。今や部門ごとにデータを抱え込む時代ではない。企業全体でデータを共有、活用するには、サイロ化されたシステムに横串で刺してデータを抽出し分析するための、「データ統合」の仕組みが必須である。

　分散化、サイロ化したシステムからデータを抽出・統合し、データから価値を生み出すためのデータ統合システムにはどんな要件が必要なのだろうか。スバルなど複数の大手自動車メーカーが「組織全体で」データ活用を推進するために採用した方法とは。

この記事の続き＞＞
・データ統合に求められる2つの要件
・多様なデータを一つの基盤で管理できる価値とは
・複数の大手自動車メーカーが取り組む「ビッグデータ基盤構築」「使い方」