データ分析は今やビジネスの核心部分を占めていますが、データのサイロ化は依然として大きな課題となっています。その解決策として注目されているのがデータクラウドです。

本記事では、データクラウドとは具体的にどのようなものかの概要やそのメリット、また、データクラウドを実現するための手段や注意点を解説します。データの価値を最大化し、データ分析を円滑に行うための新たな一歩を踏み出す参考となれば幸いです。

データサイロの問題とデータクラウドへのシフトの重要性

現代においてデータ分析は事業を成功させる重要な鍵であり、競争力の源となっています。しかし、社内ではデータが部門やシステムごとに分断されがちなので、その結果データサイロ化と呼ばれる問題が生じることが多いです。

データのサイロ化とは、組織内のシステムや部門が独立して連携が取れない状態のことです。サイロ化が生じるとデータが閉じられた状態になり、異なる部門やシステム間での情報共有が難しくなることによって、社内での意思決定の遅れや情報の不正確性などの問題を引き起こします。

データサイロ化が起きる主な理由は2つあります。まず1つ目の理由は、組織が縦割り構造であることです。組織内の各部門はそれぞれの業務を効率的に行うため独立して機能していますが、その結果としてデータの分断が起きることもあります。

2つ目の理由は、ツールやシステムのアーキテクチャ設計に起因します。新しい取り組みや業務プロセスの改善に伴い、多様なツールやシステムが導入されることがあります。しかしこのような新たに導入するツールやシステムと既存のシステムとの連携がうまくいかなかった場合、結果としてサイロ化を引き起こすことがあります。

データサイロ化は多くの問題を誘発します。まず、データが分断されているため、情報にアクセスするのに時間がかかり事業の方針決定のスピードが遅れることや正確性が担保できなくなることが挙げられます。また、業務効率が悪化し、データの再入力やミスが発生する場合があります。さらに、ビッグデータの活用やDX推進を妨げる要因にもなります。

このようなサイロ化の解消方法として、データクラウドへのシフトは非常に有用です。データクラウドはデータの統合と共有を可能にし、データの可視性と利用性を向上させることによって異なる部門やシステム間でのデータの共有や連携をスムーズにします。その結果、事業の方針策定のスピードが向上し、正確な情報に基づいた判断が行えるようになります。そのほかにも、ビッグデータの活用やDX推進を円滑にする効果もあります。

データクラウドとは

データクラウドとは、企業組織向けの革新的なデータ管理環境のことです。複数のデータソースやデータストア、クラウドサービスを統合し、データの収集・処理・保存・分析・共有を容易にするために設計されています。

データクラウドの導入によって異なる部門やシステム間でのデータの連携や共有が容易になり、組織全体でのデータの一貫性と信頼性が確保されます。その結果、データ駆動型のアプローチが強化され、効率的なビジネスプロセスや方針策定が可能となります。

データクラウドの特性はさまざまありますが、その1つはアクセシビリティと共有性の向上をもたらすことです。社内メンバーやステークホルダーは、信頼できるただ一つの情報源としてデータクラウド上の共有データセットにアクセスできます。複数のデータソースやデータ形式に制約されることなしにデータを扱うことができるため、迅速かつ綿密なデータ分析が可能となります。

もう1つは、セキュリティの面において高い信頼性を誇ることです。データクラウドなら、組織がセキュリティポリシーや保護手段を一元的に適用し、機密データの保護と不正アクセスの防止の強化を行うことが可能です。その結果、システム内で信頼性の高いデータ環境を構築し、顧客の信頼獲得につながります。

データクラウドはビジネスにおいて多くの変革をもたらします。まず、データの一元管理を実践することによって、データソースやデータ形式にとらわれることなくデータの収集・処理・保存・分析が可能となります。その結果、データのガバナンスとコントロールが改善され、組織全体でのスムーズなデータ活用が促進されます。それ以外にも、データのアクセシビリティと共有性が向上するので効率的なデータ連携が実現でき、ビジネスプロセスの改善や意思決定の迅速化につながります。

データクラウドのメリット

データ量の増加に対応できる

現代においてデータ量は驚異的なスピードで増加しています。従来のデータ管理プロセスではこの急速な増加に対応することは困難でしたが、データクラウドはスケーラブルな構造をしているためデータが増大しても問題なく保存が可能です。このようにスケーラビリティに富むおかげで、将来的にデータが増大する場合にも対応でき、スムーズな事業拡大を支援します。

場所やデバイスに依存せずにデータにアクセスできる

データクラウドならインターネットを介して場所やデバイスに依存せずデータにアクセスできるので、社内メンバーはオフィス内外を問わない柔軟な働き方や共同作業ができるようになります。それにより非同期的な作業の効率化が図れます。

高速かつ効果的な分析ができる

データの検索やクエリの実行が迅速に行えること、機械学習モデル・AI技術との統合も容易に行えることなどから、需要予測分析や顧客動向の分析など、より高度な分析が可能となり、その結果迅速な事業の方針策定をサポートします。

データの漏洩や損失リスクを軽減できる

データの暗号化、アクセス制御、監査機能などの厳格なセキュリティメカニズムを備えていることによってデータの漏洩や不正アクセスのリスクを軽減し、顧客情報や事業の重要情報の保護が期待できます。

データクラウドを実現するアーキテクチャの例

データメッシュ

データメッシュとは、分散されたデータソースやデータストレージを結びつけ、データをシームレスに共有するアーキテクチャのことです。データメッシュの実行によってビジネスドメインごとにデータを編成し、各ドメインがデータの所有権とガバナンスを持つことが可能になり、社内のDX推進とデータドリブンな意思決定に貢献します。

データレイク

データレイクとは、様々な種類のデータをそのまま保存する大容量のデータストレージのことです。生データをそのまま格納するという特徴があるため、データを事前に構造化する手間が要りません。それによってビッグデータ処理やリアルタイム分析などの柔軟なデータ解析やデータマイニングが可能となります。

データウェアハウス

データウェアハウスとは、組織内の多様なデータソースからデータを収集し、統合して保存するデータのメインとなるリポジトリのことを指します。データの整合性と一貫性を重視し、厳密なスキーマやデータモデルを持つという特徴から、ビジネスインテリジェンスやレポート作成などの分析に最適です。

データレイクハウス

データレイクハウスとは、データレイクとデータウェアハウスそれぞれのメリットを折衷し、データの柔軟性と分析効率を両立させるアーキテクチャのことです。データレイクの柔軟性とデータウェアハウスの構造化データ管理手法を組み合わせられるので、ビジネスインテリジェンスクエリを実行する際に大変役立ちます。

データ分析基盤

データ分析基盤とは、データの収集・保存・処理・分析を一元化するためのプラットフォームです。データ収集から可視化までの全体的なデータパイプラインを提供することによって効率的なデータ分析と運用管理を実現し、属人化の解消につながります。

データ分析基盤構築にはデータ収集・データ蓄積・データの加工処理・データの可視化と分析と大まかに4つのステップが必要となり、そのステップをスムーズに行うには専門的な知識を必要とします。そのためハイスキルで現場慣れしているエンジニアの手助けが必要となるのが一般的ですが、trocco®であれば非エンジニアでも簡単に基盤構築が可能です。trocco®によって数多くの企業が業務効率化やコスト削減に成功しています。trocco®の効果に興味のある方はぜひ以下の導入事例をお読みください。

データクラウド構築の注意点

セキュリティ対策

データクラウドは企業や組織にとって重要な顧客情報や事業データを保管する場所となります。そのため、データのセキュリティ対策は譲れない最優先事項です。特にオンプレミスからクラウドへの移行を行う際には、データの暗号化やアクセス制御、監査機能などの堅牢なセキュリティメカニズムを備えているクラウドを導入することが重要です。そのため、導入検討の際にはクラウドプロバイダーがセキュリティ対策に十分な力を入れていることや、データの暗号化やアクセス管理を適切に行っているか確認しましょう。

また、導入するクラウドがサイバー攻撃対策を行なっているかのチェックも重要なポイントです。たとえば、強固なユーザー認証・アクセス制御の機能が導入されていれば、不正アクセスや情報漏洩のリスクを回避できます。そのほかにも、セキュアなアプリケーションやOSの構築、定期的な脆弱性スキャンとパッチ適用、データの保管場所の明確化と暗号化・バックアップも定期的に実施しましょう。

スケールに伴うコスト管理

データクラウドはスケーラビリティに富むためデータの増加に柔軟に対応できるというメリットがありますが、スケールアップに伴うコスト管理には注意しましょう。多くのクラウドサービスでは従量課金制を採用しているため、データの増大に伴い無尽蔵にクラウド料金が増大してしまったというパターンを回避するためにも、適切なコスト予算の計画立案やリソースの効率的な管理を行い、スケールに伴う負担を最小限に抑える必要があります。

メタデータの管理

データの検索と統合のためにメタデータの管理も重要なポイントとなります。メタデータはデータの意味や関係性、品質情報などを記録するための情報です。適切にメタデータを記録しメタデータカタログを維持することでデータの発見性と統合性が向上し、多くの作業が効率化されます。このことから、クラウド構築時には、メタデータの管理プロセスを設計するフェーズとメタデータ管理ツールの導入が必須となります。

データガバナンスの実施

データクラウドではデータガバナンスの実施も重要となります。データガバナンスとは、組織内のデータを有効活用できるように統制することです。たとえば、データの品質・整合性・規制やコンプライアンスの要件の管理ポリシーや規約を策定することで、データの信頼性と活用する際の安全性が確保できます。データガバナンス実施時には社内のデータスチュワードやガバナンスチームの役割の設定も必須となります。

データガバナンスと似ている概念としてデータマネジメントがありますが、データガバナンスとはデータマネジメントを遵守させるための取り組みのことであり、データマネジメントはデータガバナンスに基づいて活用するための行動という違いがあります。

まとめ

データクラウドを採用することによってデータサイロ化の問題を解消し、データの可視性と利用性の向上が図れます。しかしデータクラウド構築にはセキュリティ対策やコスト管理、メタデータの管理、データガバナンスの実施など専門的な知識が必要となる工程が重要であり、そのいずれかをおろそかにすると将来的に大きな問題が発生するリスクがあります。

trocco®を活用することによってこのようなデータクラウド構築も非常にスムーズに行うことができます。trocco®は多岐にわたる業界の企業に採用されているツールです。

trocco®では、クレジットカード不要のフリープランをご案内しています。自社のデータの統合やデータ分析基盤の構築を考えている方は、ぜひこの機会にお試しください。

trocco® ライター

trocco®ブログの記事ライター データマネジメント関連、trocco®の活用記事などを広めていきます！