データ・サイロとは

現代の組織は、多様な情報源から、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、膨大な量の企業データを収集しています。異なる部門や事業部門が独自のデータセットを維持することもあります。

適切に統合しないと、このデータは、基本的なスプレッドシートから顧客関係管理 (CRM)プラットフォームなどの特殊なアプリケーションに至るまで、異種のシステムに閉じ込められる可能性があります。こうした孤立したデータリポジトリは、システム間やチーム間での情報共有を阻害し、データサイロを形成します。

データ・サイロにより、チームは古い、断片化された、または一貫性のないデータを使用して作業することになります。その結果、データ品質が低下し、重複したワークフローや冗長なデータ・ストレージによって運用上の非効率性が生じます。ビッグデータ、機械学習（ML）および人工知能（AI）の取り組みも影響を受ける可能性があります。

IBM Institute for Business Valueの調査によると、回答者の約77%が、データ・サイロが組織のリアルタイム分析およびデータ駆動型意思決定の能力を妨げていることに同意または強く同意しています。¹83%が、データ・サイロは部門間のアイデアの共有を妨げ、イノベーションを妨げると考えています。

組織はさまざまな戦略を使用してデータ・サイロを解消できます。その一つは、高度なデータ統合とデータ管理機能を用いて、異種のデータ・ストアをリアルタイムで統合する包括的な データ・ファブリックアーキテクチャを実装することです。その他の方法としては、データガバナンスの強化や、部門横断的なコラボレーションを促進するための組織文化の改善などが挙げられます。

データサイロとは、情報が特定の部門、システム、または場所に孤立してしまう状態であり、組織がデータ資産を十分に活用することを妨げ、情報に基づいた意思決定を行う能力を制限します。

データ・サイロの形成には、いくつかの要因が関与します。

• 組織構造
• ITの複雑性
• 企業文化
• リソースによる制約
• 規制要件
• ビジネスの成長

多くの組織では、異なるチームや事業単位が独自のツールやワークフローを使用して企業データを管理しています。例えば、マーケティング・チームは高度な分析プラットフォームを使用し、一方で営業チームはSalesforceのCRMシステムなどの専門的なアプリに依存しています。

適切なデータ統合ストラテジーがないと、これらの異なるシステム間でデータが流通せず、包括的なデータ分析やデータ共有の障壁が生じます。時間が経つにつれて、この分断はチーム間の洞察を調整することを困難にし、オペレーションに影響を及ぼす可能性があります。

企業組織は通常、複数のコンピューティング環境を維持しており、それぞれが独自のデータ・ストレージ手法を採用しています。

現代的な統合ツールはこれらの環境を統合するのに役立ちますが、古いデータベース、スプレッドシート、カスタムアプリケーションなどのレガシーシステムの中には、新しいテクノロジーと適切に連携できないものもあり、その結果としてデータ・サイロが生じます。

これらのシステムを適切に統合しない場合、組織はデータ・エコシステムの分断を招き、洞察や分析の精度が損なわれるリスクを抱えることになります。将来のデータアーキテクチャもスケーラビリティが低下する可能性があります。

企業文化によって、部門が自分たちのデータを企業全体のリソースではなく独自の資産と見なす場合、データ・サイロが強化されることがあります。チームは、データへのアクセスを制限することで競争優位性を維持できると考えることもあります。

このような手法は、重複データの発生や不要なデータ・ストレージ・コストの増加を招くだけでなく、部門横断的な洞察を得る機会を逃す原因にもなり得ます。

限られた予算、専門知識、時間が原因で、適切なデータ統合ソリューションの導入が困難になることがあります。その結果、多くの組織は統合されたデータ・プラットフォームへの投資を避け、分断されたシステムを使い続けています。

こうしたリソースの制約により、場当たり的なソリューションが生まれやすくなり、特にデータ量が増加するにつれて管理がますます困難になります。

一般データ保護規則（GDPR）やCalifornia Consumer Privacy Act（CCPA）などのデータ保護法は、厳格なデータ・セキュリティーおよびプライバシー管理を規定しており、企業のデータ・ストレージやアクセスの管理方法に影響を与えています。

これらの規制は特定のストレージの場所を義務付けてはいませんが、企業はコンプライアンスのためにデータ・ストラテジーを調整することが多く、その過程で意図せずデータ・サイロを生み出してしまうことがあります。例えば、地域ごとに顧客データを分けて保管すると、システムが分断され、チーム間でのアクセスやデータの一貫性が制限される可能性があります。

急速なビジネスの成長はデータ・サイロを引き起こす要因となることがあります。特に、企業の合併や買収（M&A）では、互換性のないデータベースシステムが新しいIT環境に統合されることで、サイロが生じやすくなります。

慎重な統合計画がなければ、これらの技術的な違いが恒久的なデータ・サイロを生む原因となる可能性があります。特に、統合される組織が異なるデータ・アーキテクチャーを持ち、データ・ソース、形式、標準を統一できない場合、そのリスクはさらに高まります。

データ・サイロは、日々のオペレーションから戦略的な計画に至るまで、企業の成功に対する重大な障壁となり得ます。各部門が効果的に情報を共有できず、統一されたデータ・エコシステムを維持できない場合、組織全体に悪影響を及ぼします。

主な課題には次のようなものがあります。

• 運用上の非効率性
• データ価値の低減
• 意思決定の質の低下
• データ品質の低下
• イノベーションの障害
• 顧客体験のギャップ
• コンプライアンスの複雑性

さまざまな兆候から、データが孤立したりアクセスが困難になったりしている可能性が示唆され、これはデータサイロの初期兆候です。一般的なパターンには、次のようなものがあります。

• システム間でデータに不整合や重複が見られる
• 情報のアクセスや集計に遅延が生じている
• 顧客、業務、またはパフォーマンスに関する洞察が断片化している
• システム間の連携がうまくいかない
• データの定義や基準にばらつきがある

さまざまなツールやプラットフォームで情報が表示される方法の違いは、チームが共有ソースに基づいて作業するのではなく、シャドー・データセットなどの個別のデータセットを維持していることを示している可能性があります。

チームが頻繁に複数の場所から手動でデータを収集したり、他者からのデータ提供を待ったりしている場合、組織全体で情報が円滑に流れていないことを示している可能性があります。

異なる部門間で得られた洞察に相違があったり、整合性が取れていなかったりする場合、その背景には、基礎となるデータが相互に連携していないシステムに分散して保存されていることがあり、その結果、顧客やプロセスに関する全体像を把握することが困難になっていることがよくあります。

レガシー・アプリケーション、互換性のない形式、または特殊なツールによって発生する技術的なギャップにより、データ共有が制限される自然な境界が生じる可能性があります。

メトリクスや用語が部門間で異なる場合、それは一元化されたデータ・ガバナンスの欠如とサイロ化されたリポジトリの存在を示している可能性があります。

多くの組織は、AI、分析、企業全体の安全なアクセスをサポートするために、最新のデータ・アーキテクチャー、ガバナンス、運用モデルを整合させた総合的で協調的な戦略でデータ・サイロに対処しています。組織は通常、次の3つの主要領域に注力します。

• クラウドとAIのためにデータ管理をモダナイズする
• 安全なデータ共有のためのデータ・ガバナンス・フレームワークを確立する
• データ駆動型の組織文化を育む

データ管理テクノロジーとプロセスをモダナイズすることで、既存のデータ・サイロを解消し、新たなデータ・サイロの発生を防ぐことができます。これは、システムの接続性を強化し、データ・フローを最適化し、データ環境に関するリアルタイムの洞察を提供することによって実現します。

データ管理のモダナイゼーションにおける主要なコンポーネントには、以下を採用することが含まれます。

• 抽出、変換、ロード（ETL）または抽出、ロード、変換（ELT）パイプラインを通じて、安全なデータ移動を自動化するデータ統合ツール。

• 低コストでの未加工データ・ストレージを目的としたデータレイク、高性能なクエリー処理を実現するデータウェアハウス、そしてストレージと分析を統合したデータレイクハウスなどの効果的なデータ処理ソリューション。

• AI、分析、およびBusiness Intelligence（BI）ソリューションの柔軟なデプロイメントを可能にするクラウドベースのデータ・アーキテクチャー。
• Data Replication、ストリーミング・データ・パイプライン、およびイベント駆動型アーキテクチャーを活用したリアルタイム同期により、システム間の一貫性を確保。

例えば、金融機関の多くはハイブリッドクラウドやマルチクラウドのアーキテクチャを導入しています。このアプローチにより、機密性の高い取引データはオンプレミス環境またはプライベートクラウド環境に保持しつつ、クラウドベースのデータウェアハウスやデータレイクハウスを高度な分析に利用することが可能になります。一連のアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）およびコネクターにより、これらのシステム間で安全なリアルタイムのデータ・アクセスとデータ共有が可能になります。オープンソースのテクノロジーもこのモダナイゼーションをサポートできます。これらのツールは、構造化データと非構造化データの統合、スケーラブルなデータパイプラインの構築、および多様なシステム間の相互運用性の向上のための追加オプションを提供します。

オープンソース・テクノロジーの例としては、リアルタイム・イベント・ストリーミング用のApache Kafka、大規模データ処理用のApache Spark、リレーショナル・データ管理用のPostgreSQL、複雑なデータ・パイプラインのオーケストレーション用のApache Airflowなどがあります。

データ・ガバナンスフレームワークは、データの収集、所有、保管、処理、および利用に関するポリシー、標準、手順を提供します。これらのフレームワークは、コンプライアンスやデータ・セキュリティー要件を満たしながら、組織全体でデータを共有するための正式な計画を提供することで、データのサイロ化を解消するのに役立ちます。

たとえば、医療組織は多くの場合、自動化された制御と監査証跡を通じて医療保険の相互運用性と責任説明法案 (HIPAA) へのコンプライアンスを維持しながら、部門間で患者データを安全に共有できるガバナンスフレームワークを実装しています。

データ・ガバナンス・フレームワークのクリティカルな要素には、以下のようなものがあります。

• ロールベースのアクセス制御（RBAC）は、機密データを保護しつつ、認可されたユーザーとの適切な共有を可能にします。

• データの一貫性を確保するための標準化されたデータ品質プロトコル。

• 情報の流れを管理するための明確なデータ管理ポリシー。

• 規制基準を遵守するための自動化されたコンプライアンス制御。

組織は、データの所有モデルをサイロ化した状態から協調的なデータ共有文化へと移行するよう意図的に取り組むことで、文化的なレベルでデータのサイロ化に対処することができます。

このトランスフォーメーションにより、チームがより効果的に連携できるよう促されるとともに、不要な重複を削減し、データの正確性を向上させ、ストレージ・コストを削減することができます。

例えば、製造業の企業では、生産、品質管理、サプライチェーン分析を統合するオペレーション・チームを編成することがよくあります。これらのチームは、統合されたデータ・プラットフォームを活用し、すべての運用上の意思決定において信頼できる唯一の情報源を確立します。

多くの組織にとって、組織変革を推進するためには、次の取り組みが含まれます。

• ビジネス領域の知識と技術・分析の専門知識を組み合わせた部門横断的なチームの確立。

• 明確な所有権と管理責任を定義したデータ・ガバナンス・フレームワークの実施。
  
  
• データ・リテラシーのスキルを養い、従業員がより情報に基づいたデータ主導の意思決定を行えるようにする。
  

• 部門間での安全なデータ共有のための標準化されたプロトコルの策定。

• データ管理のベスト・プラクティスを推進し、イノベーションを促進するためのセンター・オブ・エクセレンスの設立。

データのサイロ化を解消することで、いくつかの重要なメリットが得られます。最も重要なものは、次のようなものがあります。

• 信頼できる唯一の情報源の確立。
• 業務効率の向上
• データ駆動型の包括的な意思決定
• データ・セキュリティーの強化
• 顧客体験の向上

統合されたデータ・システムにより、組織全体のユーザーがデータを包括的に把握できるようになります。分散したデータセットを基に作業するのではなく、利害関係者が信頼できる唯一の情報源を共有することで、分析、AI、戦略的意思決定のためにデータ資産を効果的に活用できるようになります。

例えば、Lockheed Martin社は、複数のデータレイクと、数十の分断されている分析、ビジネス・インテリジェンス・システムを、統一されたスケーラブルな環境に統合しました。このユースケースにより、高品質のデータへの一貫したアクセスが可能になり、より強力なAIエコシステムの開発が促進されました。

データのサイロ化を解消することで、ワークフローを効率化し、リソースの最適化を図ることで、運用効率を大幅に向上させることができます。チームは関連データにリアルタイムでアクセスできるようになり、システム間でのデータ移動や利用準備のために必要だった時間のかかる手作業を削減できます。

意思決定者が完全な情報にアクセスできると、最も的確な選択を行うことができます。例えば、統合されたビジネス・メトリクスの集約データは、特定の事業単位に限定された部分的なメトリクスよりも、組織全体の業績をより明確に把握するのに役立ちます。

統合されたデータ・エコシステムにより、一貫したデータ・セキュリティー制御の実施、アクセス・ポリシーの適用、および異なる部門や事業単位にわたるデータリスクの監視が容易になります。組織は、システムごとに異なる制御を適用するのではなく、ビジネス全体で標準化されたセキュリティー対策を実施することができます。

統合された顧客データを活用することで、組織はあらゆる接点において統一された顧客像を確立できます。チームは、完全な顧客プロファイルにアクセスし、ニーズに迅速に対応し、AI駆動型洞察を活用してパーソナライズされた対応を行うことができます。これにより、より強固な関係構築、的確な提案の提供、そして顧客満足度の向上につながります。