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俊敏性や信頼性を確保--ビジネスに貢献できるこれからのデータアーキテクチャ

データを効果的に活用するためには、どうデータを統制するかという“データマネジメント”が不可欠な要素になる。クニエでデータマネジメント/データガバナンスを担当する小林氏が推進の方法、ポイントなどを解説する。

 各社のサービスやリファレンスアーキテクチャの共通項としては、「バリューチェーンとライフサイクルに従い、データ収集、データ蓄積と統合、データ提供と活用する領域」と、「データを維持、管理するデータ管理領域」を定義し、それぞれの領域を正しく機能させることで、デジタルビジネスを成功に導くという点である。

 ここで重要となるのが、“正しく機能させるための設計”である。下記が、その設計ポイントとなる。

データ収集領域の設計ポイント

  • データハブといわれるような疎結合型アーキテクチャを採用することで、データソースの制約に依存せず、データ利用側の都合にあわせたデータ取得を実現させる。
  • メタデータ管理機能と連携し、データの来歴管理となる“データリネージ”を実施し、データの発生源や加工状況などを把握、データ管理者やデータ活用者に対するデータの信頼性を向上させる。

データ蓄積、統合領域の設計ポイント

  • 各データソースでバラバラに管理されているデータを、汎用的なデータ構造で統合し、さまざまなビジネス要件に対応する。
    1. データ統合には、仮想統合、物理統合などがあり、自社の環境に合わせて検討する。
    2. 非構造化データや外部データを含めてどのように蓄積し、どのようなかたちで抽出、検索するかの観点も含める。
    3. データレイクやデータウェアハウスといったデータ基盤にどのようなデータを投入すべきか、データ統合方針を踏まえる。
  • 全社統合データ、リージョン別統合データ、業務別統合データ、ローデータなど、ビジネス観点でデータを階層化した構造にし、最適なデータ管理とデータ活用を実現する。
  • データの品質状態を常にプロファイルし、格納データを高品質化し、意思決定品質の向上につなげる。

データ提供、活用領域の設計ポイント

  • データ活用者が必要とするデータを抽出したデータマートといわれる環境を構築することで、データ活用者のデータ取得、集計、加工などの作業負担を軽減し、意思決定レスポンスを向上させる。
  • データ種類と活用目的にあわせて、リアルタイム処理やバッチ処理を切り分け、ビジネスタイミングにあわせて提供する。
  • メタデータを管理することでデータの検索、可視化を実現し、ビジネスユーザーのデータ活用を促進させる。

データ管理領域の設計ポイント

  • データ取り扱いルールにあわせてデータを統制し、信頼性の高いデータ提供を実現する。
  • データ所有者、責任者を管理し、データ利用の承認、権限管理などを実現、さまざまなデータリスクを回避させる。
  • 国や地域の法規制、それぞれの企業のコンプライアンスに対応したデータマネジメント施策を立てることで、組織横断的なデータ提供を実現する。

 これらは、一つ一つにさまざまな現状調査や整備が必要となる場合があるため、自社の成熟度に合わせて、推進方法を検討する必要がある。

小林 靖典(こばやし やすのり)
クニエ データマネジメント/データガバナンス担当
マネージャー

ITコンサルタントとして、システム企画、提案依頼書策定、要件定義分野から、データマネジメント/データガバナンス(データアーキテクチャ、MDM、データHUB、DL/DWH/BI、メタデータ管理、データ品質管理、データガバナンス組織構築、制度策定など)の分野で多数の実績を有する。 クニエでは、データマネジメント、データガバナンス分野の専門家として、データ戦略策定、データマネジメント構想策定、データプラットフォーム実現のためのデータマネジメント全般支援、データガバナンス組織構築支援、データマネジメント教育などに携わる。

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