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
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。
・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」
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