一筋縄ではいかない「データ利活用」、成功企業に学ぶ「データ仮想化」の手法とは？
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不確実なビジネス環境の中で企業が成長していくには、データに基づいて迅速に行動を起こし、変化に柔軟に対応することが重要だ。しかし、企業内のデータはいたるところに散在し、一元管理にはコストも時間もかかる。それを解消するのが「データ仮想化」のアプローチだ。その内容・メリットと製造業での具体的な活用事例を紹介する。
（Photo/Shutterstock.com）
多様化・サイロ化したデータ管理の手間が、データ利活用の妨げに
ビジネス環境の変化に素早く対応するには、デジタル技術の活用やデータに基づく戦略策定、意思決定が重要となる。しかし、データ利活用は一筋縄ではいかない。部門ごとにサイロ化されたシステムや、オンプレミスから各種クラウドに散在するデータなど、多種多様なデータが日々増大しているからだ。データ管理を担うIT部門はさまざまな依頼を受けて負担が生じており、活用以前のデータ整理にコストや時間を要することが課題となっている。
このような課題を解消するには、開発と運用が緊密に連携して短いサイクルでシステム開発を行うDevOpsの手法をデータ活用にも応用したい。データ管理者とデータ利用者がともに協力してデータ利活用を継続的に推進する手法、すなわちDataOpsだ。
多様でサイロ化されたデータを俊敏かつ柔軟に活用し、次の事業戦略に生かしていくDataOpsの要件を満たすのが、仮想的にデータを連携できる「データ仮想化」の技術だ。ある製造業グループが一体となって営業活動を改善した事例などを通してそのメリットを見てみよう。
このような課題を解消するには、開発と運用が緊密に連携して短いサイクルでシステム開発を行うDevOpsの手法をデータ活用にも応用したい。データ管理者とデータ利用者がともに協力してデータ利活用を継続的に推進する手法、すなわちDataOpsだ。
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・データ利活用には、スモールスタートして拡張できる環境が必要
・柔軟性、ガバナンス、コスト最適化をもたらすデータ仮想化
・製造業におけるデータ仮想化事例―グループ一体の営業戦略の実現
・業務のためのIT基盤から、グループシナジーを創り出すプラットフォームへ
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