データ・サイロとは

現在の組織は、多様なソースから膨大なデータを収集しており、多くの部門や事業単位がそれぞれ独自のデータセットを管理しています。

適切に統合されない場合、これらのデータは、基本的なスプレッドシートからカスタマー・リレーションシップ（CRM）プラットフォームなどの専門的なアプリケーションまで、異なるシステム内に閉じ込められてしまう可能性があります。こうした孤立したデータ・リポジトリーは、システムやチーム間の障壁を生み出し、データ・サイロを形成します。

IBMのデータ差別化によると、企業の82%がデータ・サイロがクリティカルなワークフローを妨げていると報告しており、企業データの68%が未分析のままになっています。

データ・サイロの結果、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扱うことが多くなります。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、すべて影響を受ける可能性があります。

しかし、データ・サイロを解消し、データを適切に統合した組織は、コストを削減し、分析を加速し、意思決定を向上させることができます。

データ・サイロを解消するために、企業は高度なデータ統合およびデータ管理ソリューションを活用し、リアルタイムで異なるデータ・ストアを統合することで、包括的なデータ・ファブリックを構築できます。データ仮想化ツール、メタデータ管理システム、データレイク、データレイクハウス、およびデータウェアハウスは、統合データ・ファブリックの一般的なコンポーネントです。

データ・サイロは、特定の部門、システム、または場所に情報が孤立し、組織がデータ資産を十分に活用できなくなることで形成されます。

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。

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。

最新の統合ツールを活用すれば、これらの環境を統合することが可能ですが、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。

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。

多くの組織は、統合されたデータ・ファブリックを構築することでデータ・サイロに対処しています。これは、さまざまなデータ・パイプラインやクラウド環境のエンドツーエンドの統合を促進するデータ・アーキテクチャーの手法です。

データ・ファブリックを構築するために、組織は多くの場合、次の3つの重要な領域に注力します。

• データ管理のモダナイゼーション
• データ・ガバナンス・フレームワーク
• 組織の変革

データ管理は、組織が企業システム全体でデータを効率的に保管、処理、分析できるようにし、運用の卓越性を推進します。

しかし、データ管理システムが古くなったり、異なるプラットフォーム間でデータを接続するための統合機能が不足したりすると、結果としてデータ・サイロを生み出してしまう可能性があります。

データ管理をモダナイズすることで、システム間の接続性を強化し、データ・フローを最適化し、データ・システムに対するリアルタイムの洞察を提供することで、既存のデータ・サイロを解消し、新たなサイロの発生を防ぐことができます。

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、次のものがあります。

• 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。

データ管理のモダナイズの一例として、金融機関がセキュリティーと効率性の両方を支えるために、どのようにデータ・アーキテクチャーを構築しているかを考えてみましょう。

これらの企業は、多くの場合、ハイブリッドおよびマルチクラウド・アーキテクチャーを実装し、機密性の高い取引データをオンプレミスまたはプライベートクラウド環境に保持しながら、高度な分析のために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活用できるようにしています。

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。

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。

例えば、医療機関では、部門間で患者データを安全に共有できるようにするためのガバナンス・フレームワークを実施することがよくあります。このフレームワークは、自動化された制御や監査証跡を通じて、HIPAAコンプライアンスを維持することを可能にします。

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。

• 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。

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。

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、ビジネス全体で一貫し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。