概要

概要

変化の激しい市場経済において、デジタル変革を遂げた事業は成長を続けています。業績を伸ばせるかどうかの鍵はデータが握っています。データは効率性、製品、サービスのイノベーション、顧客満足度の向上のための重要な要素です。データによって、新しいビジネス・モデル全体が決定づけられます。

企業がデジタル変革を戦略のトップに掲げ、競争力をつけるための新たな洞察を求めてデータ、分析、AIに投資をシフトするのも当然のことと言えます。

しかし、多額の投資にもかかわらず、その結果は期待外れに終わることも少なくありません。NewVantage Partnersによる最近のビッグデータ関連のエグゼクティブ調査では、Fortune 1000企業の経営幹部のうち73%が「投資の結果が数字に表れている」と回答しましたが、「結果がデジタル変革やイノベーションと密接に関係している」と答えたのはわずか24%でした。

データからより高い価値を引き出すというゴールを実現には、3つの基本的な課題、「データのアクセスしやすさ」、「データの品質」、および「人材不足」の改善に取り組むことが必要です。また進展をつづける各種法制度に対応していく必要もあります。

これらの課題を解決することが、重要事案に対する意思決定やAI活用に役立つ、信頼できるデータ基盤を構築するための足掛かりとなります。これにより、さまざまなデータから、より戦略的な変革のための深い洞察を得ることができます。

データ・アクセスにおけるスピードと機動力の実現

データ・アクセスにおけるスピードと機動力の実現

データによりアクセスしやすくする

モバイル、ソーシャル、およびIoTソースから入手するデータは、従来のトランザクション・データとは比較にならない勢いで増加しています。これら多様なデータを結合し、顧客情報、行動、履歴などに関する情報を入手することで、予期していなかった貴重な洞察を得ることができます。ただしそれには、ソースとなるデータの量や多様性の両方を管理し、データへのアクセシビリティーを確保する必要があります。

企業はこれまで、データウェアハウスを使用して分析用にデータを統合していました。データウェアハウスでは、分析エンジンで素早く照会できるようデータを加工・体系化する役割を担っており、トランザクション・データに対してはうまく機能していました。一方で、非構造化データや半構造化データの急増を受け、拡張が容易で費用対効果の高いさまざまなソリューションが登場してきました。その中で最も注目すべき例がデータレイクです。データレイクは大量のデータをコスト効率よくネイティブ・フォーマットで保存でき、特にデータ探索に適した機能を提供します。

データレイクはデータウェアハウスの代替品ではありません。

両者はそれぞれに固有の長所があり、目的とするワークロードを基準にして慎重に評価する必要があります。

実際、多くの企業がデータウェアハウスとデータレイクの両方を採用しています。データウェアハウスは、あらかじめひと塊に統合されたビジネス・トランザクション・データから、時系列の動向を明示することが可能です。データレイクは、新しいデータ・ソースから分析情報を個別に出力します。

データ・ストアが何であろうと、データがオンプレミスとクラウドに、またシステムや部門を超えて分散していることを考慮する必要があります。データがサイロに分断した状況では、データ・アクセスは制限され、洞察を得るスピードは低下してしまいます。

柔軟で拡張性の高いデータ管理アーキテクチャーがあれば、データの所在に関係なく、サイロを横断してデータにアクセスできるようになります。

オンプレミス、クラウドのどちらにあろうと、適切なハイブリッド・データ管理アーキテクチャーを備えることで、データ利用者は整備された環境下で大量のデータのアクセス、統合、照会を迅速に実行でき、有意義かつ意味のある洞察を引き出すことができます。こうしたデータのスピードと機動力によって、競争優位性がもたらされます。

どのようにお考えですか?

ファイアウォールの内側と外側にあるすべてのデータにアクセスし、分析することができる。

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はい

素晴らしい! すべてのクラウドとオンプレミスのITに渡り、速やかにデータにアクセスできれば、競争の先頭に立つことができます。次の課題はデータ品質の確保です。

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いいえ

多くの企業も同じ状況です。これからは、オン プレミスとマルチクラウド・インフラストラクチャーを横断して、あらゆるソースと種類のデータにアクセスできるアーキテクチャーの時代です。 - 完了

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組織は、低品質のデータによって年平均1,500万ドルのコストがかかるうえに、評判の低下、機会喪失、収入の連続的減少など、その影響は長期にわたると考えています。

図表: 特定のワークロードとパブリック・クラウド、プライベート・クラウド、または既存のオンプレミス環境との適合性

高品質なデータによる確信できる意思決定

高品質なデータによる確信できる意思決定

データは企業にとって戦略的資産になり得ますが、それはそのデータが信頼できる場合に限ります。

企業が大量のデータを多数の外部ソースから収集し、「ダイヤの原石が見つかる」ことを願いつつ、収集した長年に渡るデータを大事に保管している現状において、データの品質と整合性は非常に重要です。

信頼できる分析基盤を構築するには、重複しているデータを削除し、データを標準化し、間違ったデータや不完全なデータを除外し、複数のシステム間でデータを整備する必要があります。このとき重要な役割を果たすのが、マスター・データ管理です。

データから自動的に洞察を引き出しリコメンドを生成するAIテクノロジーへの関心と投資が増え、組織を超えたデータ利用者が増える中、データの正確性はきわめて重要です。

だからこそ、データを整備し、データの誤使用を防止するための明確な戦略を持つことが、データ戦略にとって必要不可欠な要素なのです。

平均的な企業の場合、コンプライアンスにかかるコストは約547万ドルです。一方、課徴金、事業の中断、生産性や収入の損失などコンプライアンス以外のコストは、そのほぼ3倍の約1,482万ドルです。

平均的な企業の場合、コンプライアンスにかかるコストは約547万ドルです。一方、課徴金、事業の中断、生産性や収入の損失などコンプライアンス以外のコストは、そのほぼ3倍の約1,482万ドルです。

どのようにお考えですか?

データ・ガバナンスの状況を的確に把握しており、自社のデータはすべて信頼できる。

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はい

素晴らしい! 統一されたデータ・ ガバナンスが機能していれば、お客様のデータはいつでもビジネスの変革に役立ちます。次のステップは、データ主導型文化の構築です。

最新のビジネス構想を強化するために、戦略的なハイブリッドクラウド環境の実現に向けた5つのステップとロードマップを解説します 続きを読む

いいえ

統一されたデータ・ガバナンスが欠如していると、データに基づいた洞察を信頼することはできません。

データの信頼性を確保する方法を説明します。 続きを読む
データの流れを見える化し活用しやすくするには?資料をダウンロード

Fortune 1000企業の経営幹部に対するNewVantage Partnersの調査では、回答者の98.6%が必達目標としてデータ主導型の文化の構築を挙げました。明確な障壁としてはテクノロジーを挙げており、これは各社の課題の19%を占めています。

Fortune 1000企業の経営幹部に対するNewVantage Partnersの調査では、回答者の98.6%が必達目標としてデータ主導型の文化の構築を挙げました。明確な障壁としてはテクノロジーを挙げており、これは各社の課題の19%を占めています。

自立したデータ主導型の文化の醸成

自立したデータ主導型の文化の醸成

人材不足や、データから迅速に洞察を得て行動しなければならないという要求に直面している企業は、より広く協業可能なデータ主導型の文化を醸成し、実現する必要があります。

セルフサービス分析ツールは、データの利活用の促進および分析の活性化に役立ちます。このツールによって、有能なデータ・サイエンティストは、その専門知識を必要とする特定の重要プロジェクトに専念できるようになります。また、組織内の他のメンバーも、データ主導型の意思決定と活動へシフトすることが可能になります。

セルフサービスを自己解決型の分析と混同しないでください。自己解決型の分析とは、高品質で正確な、整備されたデータに簡単にアクセスでき、さらに機械学習によって、高度な分析技術を持たない一般社員にも洞察が提供されるような形態を指します。

セルフサービスは、専門的技量に関係なく、すべてのユーザーに生データを提供するのに対し、自己解決型では、熟練のユーザーには最新の高品質な生データを提供し、意欲的ではあるが高い専門知識を持たないユーザーにはガイド付きのデータを提供します。

セルフサービス・ツールは多数ありますが、信頼できる分析基盤が整備されていなければ、疑わしいデータしか入手できないこともあります。

どのようにお考えですか?

自社の経営陣はセルフサービス分析による強化を実施している。

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はい

データ分析を民主化することで、有意義な洞察を得るためのボトルネックは排除されています。AIを活用する準備はできていますか?

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いいえ

セルフサービス・ツールを採用することは非常に大きな影響を及ぼします。WestJetでは意思決定を改善し、変革を加速するために、運行状況をほぼリアルタイムで表示できるダッシュボードをユーザーに提供しています。

AIの準備

AIの準備

最終的には、適切なデータ・アーキテクチャーこそがAIの強固な基盤となって、業務プロセスの改善や上質の顧客体験の提供、そして新たな収入源へとつながります。

この準備ができてはじめて、機械学習とディープ・ラーニングを活用して、いつでも事業の中で広くAIの利用が可能になります。まず、データ・サイエンティストが最善のオープンソース・ツールを活用してモデルを構築、試験、デプロイできるようにします。次に、データ・サイエンティスト、アプリケーション開発者、および対象分野の専門家が連携することで、分析モデルを調整・改良し、それらを新しいアプリケーションに迅速かつ大規模にデプロイします。

まとめ

まとめ

変革の過程で生じる新しい機会や脅威に対し、企業がデータを使用して機敏に対応すれば、そのデータは戦略的資産となり、企業の成長を促し、競争優位性を得ることができます。

  • 保管場所に関係なく、多様なデータに簡単にアクセスできるようにしてください。
  • コンプライアンス、セキュリティーに対応した高品質なデータを提供できるデータ基盤を確立してください。
  • 全社にわたるデータ主導型の文化を醸成してください。

先駆者企業では、あらゆる自社データと連動するクラウド・アーキテクチャーを活用し、AIへの準備を整えています。

クラウド・ネイティブかつ安全なアーキテクチャー上で、価値あるデータ・サービスを、単一のプラットフォームで提供するデータ主導型の利点をさらに以下から学んでください。

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IBMはデータ活用のための多様なソリューションを備え、ご要望にお応えします。データ活用に関するご相談・お悩みがございましたら、お気軽にお問い合わせください。

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