データ活用基盤とは? 業務を効率化しデータ活用を推進するソリューション

 2022.01.31  株式会社システムエグゼ オラクルクラウドチーム

データ活用がDXの中心的な課題として注目されています。そのためのインフラとして、データの入手・保存・分析を一元的に行えるプラットフォームがデータ活用基盤です。データ活用のためには、必須のソリューションと考えられます。

そもそもデータ活用基盤は、どんな機能を持ち、ビジネス上のどんなメリットがあるのでしょうか。今後データ活用を進めたい企業が、データ活用基盤をどのように有効活用していくのか、構成要素・機能とメリットを中心に解説します。

データ活用基盤とは?

データ活用基盤とは、企業のシステムからデータを収集・蓄積し、分析しやすい形にして保存して、必要時の活用を容易にする基盤・プラットフォームのことを意味します。

データ活用における分析では、Excelのようなスプレッドシートによるグラフ化や、あるいは今までも個別のアプリケーションであるBIツールなどが利用されてきました。ただし、Excelの分析は原始的であり、BIツール単体では分析の工程のみを扱うのにとどまります。

しかしデータ活用基盤では、データ活用に必要な工程の全体を取り扱うので、入手・保存・加工・分析までが一元管理できるのと同時に、今までの単体のツールよりも高度な分析が可能です。多要素・多変数を使った相関分析や仮説の検証データを集めて比較するなど、より高度で、かつビジネスに有効性のあるデータを自社で抽出することを可能にします。

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データ活用基盤の構成要素

データ活用基盤はプラットフォームとしてデータを収集・管理・分析するものですが、個別のアプリケーション・DB等をその機能の中に集約しています。具体的な構成要素は次の通りです。

業務の中でデータを集めるアプリケーション

データを収集するアプリケーションはデータソースと呼ばれますが、プラットフォームには、データソースからデータを集める機能があります。

データソースは、会社の業種、業務などにより様々なものがあります。例えば、従来では一般的であったExcelファイルなどデータを含んだもので、「経理系の各種アプリケーション」「マーケティング用のMAツール」「営業用のSFA」「IoT機器が収集したデータ」などが挙げられます。

データの活用には、これらのデータをプラットフォームに吸い上げ一元的に保管する必要があります。その点データ活用基盤には、データを集める様々なアプリケーションとプラットフォームを連携できる機能があるため、次にご紹介するデータウェアハウス(DWH)での一元管理が可能です。

データを集約し蓄積するDWHとデータレイク

プラットフォームの構成要素として、データを集約し、蓄積するデータウェアハウス(DWH)とデータレイクがあります。主な目的はデータの一元管理です。

データレイクは、ローデータといって加工前のデータを集約・蓄積しておくデータ保管庫ですが、何の目的でデータ収集しているのかは定められていません。

これに対して、DWHは、構造化されたデータの保管庫です。DWHは特定の目的のためにフィルタリング・加工されたデータを集約・蓄積する保管庫、レポジトリのことをいいます。

データ活用基盤には、データレイクと、DWHの双方の構成要素がありますが、データレイクを取り扱うのがデータサイエンティスト、DWHを取り扱うのがビジネスの各部門と考えておくとよいでしょう。一元管理されたデータの活用をそれぞれの立場で考えます。

ローデータ解析・分析がデータ活用としてふさわしい場面であれば、データサイエンティストが分析します。また、データレイクを各部門の分析に役立つよう、加工するためのパラメーター設定等をするのがデータサイエンティストです。

これに対して、ビジネスの各部門は、構造化されたデータから分析のシナリオを考え、ビジネスの活用に指針を与える役割をする、と整理できます。

データの分析を担うBI

データの分析を担うのがBIです。BIは、データを人間にとって意味のある形で提示する機能を持っています。

データ活用には分析や可視化が必要ですが、BIには各種の分析と可視化をするためのグラフィック・ダッシュボード機能があり、データ活用基盤の重要な構成要素です。

BIは、多変数解析・回帰分析・将来予測など高度な分析手法を可能とし、人の手で複雑な関数を計算しなくても、自動で解析・分析・予測してくれるツールです。データの分類など、判断を得意とするAIによる自動化が行われています。

BIの分析・解析・予測に特定の目的を持たせ、意味のあるデータにするのは人の手ですが、処理自体は自動で行うことができるため、ビッグデータと呼ばれる大量のデータであっても取り扱えます。量が大きなデータは、より客観的なビジネス判断や施策の根拠づけのために役立ちます。

これまでにご紹介した構成要素を包括的・一元的に取り扱い、一気通貫でデータを入手・保存・分析・活用可能にするのがデータ活用基盤です。

データ活用の障害となる要素

今まで、データ活用は一般的にそれほど容易ではないとされてきました。難しいといわれる理由としては、以下のような活用の障害になる問題が生じていたことがあげられます。

業務の煩雑化

データ活用の障害となってきたのが、データ入手ないし加工に伴う業務の煩雑化です。データを今まで扱ってきたオンプレミスのレガシーシステムも、それ自体複雑であり、データを取り出すだけでも困難になることもよく見られることです。

また、データ活用を行うのに、一定のデータの形式への変換などの加工が必要になりますが、加工を人の手で行うと非常に時間がかかります。

さらに、RPAなどで加工の自動化を図ったとしても、データを集める役割をするアプリケーションがばらばらであることや入力の多重化により、業務フローが複雑化して理解すら困難になるなど、デメリットが生じてしまいます。

データのサイロ化

データはあるのに、連携が困難でサイロ化してしまうこともデータ活用を今まで妨げてきました。アプリケーションが違うことから形式が異なるので、各データが孤立し、全体の相関関係を見ながらの相互利用まで進められないのです。

データ形式を合わせるために、同じシステムを利用できるようIT投資を行うと、非常に額が大きくなりがちです。

この結果、例えば支社・営業所と本社で見ているデータや把握している数字が異なるなど、不連携による弊害として非常に深刻な結果が出てしまうことも見られがちでした。そこで、報告用の資料を改めて作成、報告することになり、膨大な業務時間を費やす原因になってきました。

分析と活用そのものの難しさ

データの分析・活用にはスキルのある人材が必要です。例えばデータサイエンティストのようなビジネスサイドでもデータの使い方を理解しているスキルを有する人材が、本格的にデータ活用に取り組む会社には不可欠といえます。

しかし、実際にはこうしたスキルを持つ人材はどこの会社にもいるものではありません。そのため、データをどう活用していったらよいのか、具体的にはどんな方法があるのか、社内で提示できる人材がいない会社もいまだに少なくありません。

後ほどご紹介するように、基盤があればアウトソーシングによる人材のカバーも可能ですが、そもそもデータの入手が難しいなど課題が多い状況では、アウトソーシングも機能しにくい面がありました。

クラウド導入によるデータ活用基盤整備

クラウド導入によるデータ活用基盤を利用すると、今までご紹介したような障害は比較的に低コストで克服でき、一気にデータ活用を進められます。

Oracle Cloudでは、データの入手段階でサーバごとクラウド移行を行う、API連携を行うなどでオンプレミスもクラウドもシステム構成とデータをそのまま基盤に移行できます。クラウドなので導入に手間がかからず、しかもデータマイグレーションを大規模に行う時間とコストも必要がありません。

移行されたデータは、同一の形式に加工する必要がなく、クラウド上の統合により一定の形式で保管・蓄積されます。

こうしてデータの入手・保管・一元管理を行えるだけでなく、分析についてもBIツールやAI機能により高度なレベルのものまでこなせますので、自在にビジネスに必要なデータ分析を行えます。

BIツールやAI機能は使いこなすのに一定のスキルが必要ですが、「次世代データ分析サービス」によるアウトソーシングサービスを利用すると、スペシャリストから分析手法・データ活用法の提案を受けることが可能です。時間をかけずにOracle Cloudを十分に活用できます。

基盤を導入しアウトソーシングを利用することにより、データ活用は早期に効果をあげることが可能です。ぜひデータ活用を経営戦略に組み込んでください。

まとめ

データ活用には、アプリケーションの多様さやデータの一元管理の困難さ・データ加工にかける膨大な時間・スキルある人材の不足により、今まで困難を伴ってきました。しかしデータ活用基盤を導入することで、これらの課題が克服しやすくなります。

特に、Oracle Cloudに次世代データ分析サービスを組み合わせると、データ活用を短期間で一気に進められます。データ活用は、基盤と次世代分析サービスの利用により、どの企業にも困難な課題ではなくなっていますので、ぜひ導入をご検討ください。

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