急速に進展するデジタル社会に対応するため、企業は今、「デジタル変革(デジタル・トランスフォーメーション)」を迫られています。
IoTやSNSなど社内外に溢れるビッグデータ、そして、AI、機械学習といった最先端のデジタル・テクノロジーを駆使してビジネスを変革していく力こそが、勝ち組企業の新たな条件となりつつあります。

デジタル変革を成功に導くデータ基盤

デジタル変革の重要な鍵を握るのがデータです。第4の資源とも言われるデータを上手に活用してゆくには、全社レベルでのデータ活用環境の整備が必要となります。組織の誰もが必要な時に必要なデータに自律的にアクセスし、データから得たインサイトをスピーディーに業務に活かせる状況の実現が、デジタル変革の大前提となります。

社内外のデータを適材適所に「蓄積」し、いつでも使えるように「整備」した、信頼できるデータ基盤があって初めて、ビジネスを飛躍させる「分析」を進めることができます。この、整備・統合されたデータ基盤として、今注目されているのが「データレイク」です。

IBM は、データの「蓄積」「整備」「分析」をトータルにサポートし、貴社のデジタル変革を成功へと導きます。

データレイクとは?

ビッグデータ時代の到来により、データ分析の対象が多様化しそのボリュームも爆発的に増加しました。IoTセンサー、モバイル端末、ソーシャルネットワーク(SNS) などから日々膨大なデータが得られるようになり、その形態も、画像や音声など、従来の範囲を超える半構造化・非構造化データに拡大しています。

従来は、IT部門が、データ分析の要件にもとづいてデータウェアハウス(DWH)を構築し、利用目的ごとにデータマートを作成していましたが、多種・大量なデータのアジャイルな活用が求められる近年では、あらかじめ分析の視点やデータ構造を決定しておくことはほぼ不可能となりました。

そこで生まれたのが「データレイク」です。生成されたデータを、まずはそのままの形で蓄積し、いつでも必要な構造で取り出せるようにするという考え方です。

ビッグデータ分析を高度化するデータレイクー3つの成功の鍵とは(1分41秒)

デジタル変革のためのビッグデータ活用基盤、データ蓄積とデータ整備 を説明する図

デジタル変革のためのビッグデータ活用基盤、データ蓄積とデータ整備 を説明する図

デジタル変革のためのビッグデータ活用基盤、データ蓄積とデータ整備

データ蓄積

あらゆるデータを活用するためには、データの種類やワークロードに応じて適切にデータを蓄積し、すべてのデータを統合的に管理する必要があります。

データ基盤に求められる要件

  • 保管場所: クラウドとオンプレミスの両方を利用したい
  • 発生源: 社内のデータから社外の公開データまで様々なものを組み合わせたい
  • 検索方法: 従来のSQL(RDBの検索言語)とキーワードやGUIで検索できるNoSQLの両方を、共通化された方法で利用したい
  • データ構造: 構造化データと非構造化データの両方を処理したい

これらの要件、全てに応えるのが「ハイブリッド・データ・マネジメント」です。

データ整備

データレイクは、巨大なデータ・レポジトリーであると考えられがちですが、ただ単にデータを蓄積するだけでは、使えないデータの沼地(データスワンプ)になってしまいます。データを整理・可視化しながら蓄積、利用しやすい状態に統合し、澄み切った湖(データレイク)にしておくことにより、データをビジネス資源として活用できるようになります。

IBMのデータレイクでは、下記2つのデータ整備機能により、組織の誰もが必要な時に必要なデータに自律的にアクセスし、データから得たインサイトをスピーディーに業務に活かす世界を実現します。

データ活用お客様事例

株式会社バローホールディングス

100億件超の販売データ分析基盤をクラウドに移行

東海、北陸地方を中心にスーパーマーケットやホームセンター等の小売店舗を展開するバローホールディングス。同社は、激化する競争の中で顧客のデータ分析、活用に基づくさらなるエンゲージメント強化が課題でした。そこで、保守期限が近づいたデータウェア基盤を刷新し、オンプレミスで運用してきた100億件超の販売履歴データを分析、活用する基盤をクラウド上に構築することを決断。
本資料では、さまざまなパブリッククラウド上で運用するデータウェア基盤の選び方を解説。保守・運用管理の負荷軽減、24時間365日体制のサポートといったサービス選定の決め手となるポイントや、クラウド上でもデータをインメモリで処理し、データ検索や集計のパフォーマンス向上を実現した導入効果、AIや機械学習などを応用したデータ分析の自動化といった付加価値の詳細がご参照いただけます。

写真:株式会社バローホールディングス


米ケーブルテレビ(CATV)局 AMC Networks Inc.

“ビッグデータの本当の価値を活用できるようになった今、より良いコンテンツを、
より効率的なマーケティングで、より多くの視聴者に届けることができるようになりました”
-- Vitaly Tsivin, SVP Business Intelligence

“どのような人々が我々の番組に何を求めているのか。どうしたら彼らが注目しつづけてくれるのか。
データから紐解く必要がある” -- Vitaly Tsivin, SVP Business Intelligence

ブレイキング・バッド、マッドメンやウォーキング・デッドなど、数々の人気番組を制作し、過去10年で驚異的な成長を遂げたAMC Networks。

より魅力的なコンテンツ制作、効果的なコンテンツ提供の実現を目指し、さまざまなチャネルから得られる多種多様かつ大量の視聴データを迅速に分析・活用するために、データ基盤、整備、分析・BI、横断的にIBM ソリューションを導入

お客様事例 AMC Networks 参考写真

データ蓄積:視聴率と視聴者のデータをつきあわせてデータを蓄積。データ整備:分析やセルフ・サービスBIで使いやすいようにデータを整備。データ分析/活用:成功する番組とその放映時間、どの広告をどのようなマーケットで用いるかを予測。

データ活用でお悩みではありませんか?

「社内外の膨大なデータを蓄積する仕組みを検討したいが、どのような環境が自社には適しているのか」
「とりあえずデータをためてみたものの、必要なデータがどこにあるかわからず、結局活用できていない」
「初心者にもわかりやすいデータ分析ツールを探している」

など、データ活用にまつわる課題をお持ちではありませんか?
IBMはデータ活用のための多様なソリューションを幅広く揃え、ご要望にお応えします。
データ活用に関するご検討・ご相談がございましたら、お気軽にエキスパートにお問い合わせください。

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