データが戦略的資産になる背景では、多くの企業はデータの価値を管理し活用する上で大きな困難に直面している。効果的な処理および管理システムの欠如によって、分析の間違い、不正確な意思決定、および業績の低下につながる可能性がある。以下には企業がデータを管理する際によく直面する5つの主な問題を示す。
- データが分散され一貫性のない： データは様々なシステムに保存されているため、一元化と同期化が難しい。一貫性のあるデータウェアハウスの欠如によって、分析と意思決定が複雑かつ不正確になる。
- データ品質が低い： 生データには多くの間違い、重複、または情報不正という問題がある。これは分析の間違いや不正確な意思決定につながり、経営活動に悪影響を及ぼす。
- リアルタイム分析の欠如： 多くの企業はデータをタイムリーに収集して処理することに苦労している。時代遅れのレポートに依存し、市場やビジネス状況の変化に迅速に対応できていない。
- AIと機械学習の導入の難しさ： 大量のデータを収集したにもかかわらず、企業はより高い価値を生み出すためにAIアルゴリズム、予測分析、データ最適化を導入するための適切なツールとプラットフォームを持っていない。
- データの視覚化の難しさ： データが複雑で大規模という原因で、直感的でわかりやすいレポートに変換することが難しくなる。これにより、管理者の情報へのアクセスが制限され、戦略的な意思決定に影響を与える。
ソリューションの説明
弊社のデータの管理とデータマイニングソリューションには、様々なソースからのデータを統合、保存、処理、分析するための主要なコンポーネントが含まれる。データ統合で入力データをバッチ形式とストリーミング（streaming）形式の両方で収集することを可能にする。データ型には、構造化データ、非構造化データ、および半構造化データがある。
データは統合された後、集中式データウェアハウスに保存され、入力データの特定の要件に応じて、ビッグデータ（Hadoop）またはデータウェアハウス（PostgreSQL）システムを使用できる。データは、ファイル受信、API、データベースサービス（Database Service）、またはESB（エンタープライズサービスバス）という柔軟な接続方法を通じて取得される。主要なデータ統合ツールは、Apache NifiとApache Kafkaであり、安定した正確なデータ転送を確保する。
ウェアハウスに保存されたデータはDBT（Data Build Tools）を使用して（必要に応じて）データのクリーンアップと正規化、およびデータ変換が行われる。処理されたデータはデータマートに取り出され、Power BIやTableauなどのデータ視覚化ツールの入力とし、明確でわかりやすいレポートとデータ分析を提供する。データの一部はオープンデータポータル（CKAN）を通じて共有できるため、企業は情報をステークホルダーに簡単に提供したり情報共有したりすることができる。
また、生データあるいは処理済データを、過去のデータを深く分析したり、将来の傾向を予測したりすることを目的としてAIモデルへの入力として使用することができる。セキュリティと効果的なデータ管理を確保するために、データ管理ツールを使用して、データカタログ（Data Catalog）、メタデータ（Metadata）、データ品質（Data Quality）、認証と一元化された分権化、データ用語集（Data Glossary）、データライフサイクル（Data Lineage）、データの安全性を明確なポリシーに従って管理する。それに、企業内の部門間のデータマイニングの協力もサポートし、すべてのデータ関連プロセスがセキュリティとプライバシーに関するポリシーに準拠していることを確保する。
利点
実装スペシャリスト
お客様
テクノロジー
プロジェクト数
サービスアーキテクチャ
データ統合（Data Integration）：
- 複数のデータソースのサポート：ERPシステム、CRM、データベース、APIおよびファイルなどの様々なソースからのデータ統合を実現する。
- バッチ処理とストリーミングの結合：バッチ処理とリアルタイムデータ処理（streaming）の両方をサポートし、企業の様々なニーズに対応する。
- 強力なツール：Apache NifiやApache Kafkaなどの業界標準ツールを使用して、スムーズで安定したスケーラブルなデータ統合を実現する。
データストレージ（Data Storage）：
- ストレージ・テクノロジーの柔軟性 特定の要件に応じて、Hadoop上の大規模データウェアハウス（Big Data）とPostgreSQL上のリレーショナルデータウェアハウス（Data Warehouse）の両方をサポートする。
- コストとパフォーマンスの最適化： 企業のパフォーマンスのニーズを満たしながら、効率的なストレージを確保し、コストを最適化する。
- データセキュリティ： ストレージシステムには、外部の脅威からデータを保護し、内部アクセス権を管理するための高セキュリティ層が統合される。
データ変換（Data Transformation）：
- データのクリーンアップと正規化：生データのクリーニングを実行し、重複データやエラーを除去し、データが効果的な分析のために正規化されることを確保する。
- ELT（抽出、ロード、変換）：ELTメソッドを使用してデータを抽出、ロード、変換し、従来の方法よりプロセスを柔軟にする。
- DBTのような強力なツール：DBT（Data Build Tools）を使用して、分析およびレポートアプリケーションのデータ変換と最適化プロセスを自動化する。
オープンデータポータル（Open Data Portal）：
- データ管理と公開 ：CKANは包括的なデータ管理を提供し、各組織がオープンデータを簡単に公開、保存、共有できるようにする。データセットはトピック、形式、出所ごとに整理できるため、ユーザーが迅速に検索してアクセスできる。CKANは、CSV、JSON、XMLなどの様々なデータ形式を対応する。
- 強力なAPIと統合機能 ：CKANにはオープンAPIが付属するので、開発者がデータに自動的にアクセス、検索、使用することを可能にする。これにより、CKANを他のデータシステムと統合したり、データ駆動型アプリケーションを構築したりすることが簡単になる。さらに、APIはデータのアップロードとダウンロードの両方も対応し、プラットフォームの使いやすさを拡張する。
- データの視覚化および分析機能 ：CKANは、DataStoreなどのデータ視覚化ツールと統合したり、外部分析ツールと統合したりすることができる。ユーザーはプラットフォーム上でデータセットからダッシュボード、チャート、レポートを直接作成できるため、データマイニングがより簡単になり、戦略的な意思決定を行う際に一層効果的にサポートする。
データの視覚化：
- 強力なツール：Power BI、Tableauなどのデータ視覚化ツールを統合することで、ユーザーが対話型のレポートや分析グラフを簡単に作成できるようにする。
- リアルタイムレポート：リアルタイムデータを使用した視覚的なレポートの作成をサポートし、ユーザーがタイムリーで正確な意思決定を行えるようにする。
- ニーズに合わせたカスタマイズ可能：ダッシュボードとレポートは、特定のビジネス要件に合わせて柔軟にカスタマイズできる。
データガバナンス（Data Governance）：
- データカタログ（Data Catalog）管理：企業内のすべてのデータを保存するための中央リポジトリを提供し、検索、管理、アクセスを容易にする。Data Catalogは、ユーザーが既存のデータを迅速に検索して理解することを可能にするとともに、データが論理的に整理され、簡単にアクセスできるようにする。
- メタデータ管理（Metadata Management）：メタデータは、データのプロパティ、データの出所、データ変換プロセスに関する詳細情報を提供する。メタデータ管理により、データの透明性が確保され、ユーザーがデータセットの性質と履歴を理解できるようになる。
- データ品質（Data Quality）の確保：データ品質を評価および改善するための基準を提供する。監視ツールは、データの整合性、正確性、一貫性におけるエラーを検出して修正することをサポートし、データの信頼性、そしてビジネス上の意思決定の適正を確保する。
- 認証と一元化された分権化：データアクセスを管理し、許可されたユーザーのみが特定の種類のデータにアクセスできるようにする。これにより、セキュリティが強化され、データセキュリティ規制への準拠が確保され、不要なアクセスが制限される。
- データ用語集（Data Glossary)：企業全体でデータ関連の用語を定義および標準化し、皆が一貫した用語を使用できるようにする。Data Glossaryはすべてのメンバーが作業しているデータ用語についての同じ理解を確保する。
- データライフサイクル（Data Lineage）：収集から処理、使用までデータの過程全体を追跡する。Data Lineageは、ユーザーがデータの出所と変更を追跡することをサポートし、データ管理プロセスの監視と分析を提供する。
- セキュリティとプライバシーに関するポリシーの遵守：厳格なセキュリティポリシーによってデータを確実に保護し、企業が法的規制を遵守し、重要なデータを安全に保つことを可能にする。
- データマイニングの協力：データ管理ツールはデータマイニングの協力もサポートする。企業内の各部門やパートナーがデータを効果的に共有および分析できるようにし、あらゆる情報を最大限に活用して戦略的なビジネス上の意思決定をサポートする。
