トレース＆アナリティクスを阻むIT環境

データウェアハウスによる統合

情報サイロを超えられるか

企業の中で各々の情報システムに入っている情報・データが相互に関連があって、できればこれを「見える化」するシステムを作って解決してゆきたい。このようなお話はよくあります。一方で「情報システムがサイロ化していて縦割りなので大変なのです。」これが最もよく出てくるできない理由です。
ここに経営課題に挙げられていて、システムを作り組織横断して解決してゆかなければならない課題をいくつか挙げてみました。これらは専用にシステムを作るというよりは、すでにある情報・データを有効に活用して業務化することが良いと思われるものです。この課題に立ち向かうことは企業の中で上手くいかない、非常に大変なことなのでしょうか？
もし比較的容易に必要なデータ・情報にビジネスユーザーがアクセスできて、その関連性をスムーズに明らかにできるようになっていれば問題はないですよね。皆さんはこの話を聞かれたら、即座に大丈夫ですと言えますか？・・・無理ですよね、自分のPCでエクセルでやっているよという話はあっても、いくつものシステムに入っている「データ・情報を容易に横断的に取り出して、課題にそった形でデータを追いかけて、分析する。またできればより高度な分析まで、例えば予測などまでも少し頑張ればできる」などということは自然なビジネスの要望ではありますが、これまでのITでは非常に難しいテーマとなっています。

データ統合の難しさ:構造データとIoTデータ

販売/生産/購買/会計といった基幹系の情報統合には、自作アプリケーションを構築するか、ERPを導入する。 データ分析には、DBを統合したり、DWHを導入して基本的なデータ分析ニーズに対応するというのが一般的なアプローチです。これらの基幹業務系の導入とその活用のためのDWHを構築するという取り組みは、導入のために長い期間とコストがかかります。この伝統的な方法で新たな課題となっている業務システムを構築するにはやはり十分な要件定義と設計・構築・・・というステップを必要とします。
これまでのERPやDWHにある情報を対象にして、情報をトレースしたり分析したりする場合には、まずはETLツールなどによって目的に必要な形に整えた上で、データウエアハウスにロードして物理的にデータを統合してから行います。最近ではインメモリーDBなどが普及してきているので、あまり時間がかからずにこの作業がおこなわれ、デスクトップにあるセルフBI(ビジネスインテリジェンス)システムなどによって可視化が行われるという流れが一般的になってきました。ここまでは話は比較的スムーズなのですが・・・さてIoTという話がこれに加わるとどうなるのでしょうか？
IoTの仕組みが単独であればそれはそれとして構築すればいいだけの話なのですが・・・と言っても新しいテクノロジーを我が物にしながら進む必要があります。例えばデータレイクという話ですが、これはこれでそれほどローコストにできる仕組みでもないことが多いはずです。
IoTのメリットは非常に大きくて、新しいデータが比較的安価な仕組みでも、どんどん取得できるようになってきています。これが IoTの基本的な潮流です。(安価でなければ普及はしないでしょう)おまけに詳細な事実がデータとして記録されているIoTデータを効果的にトレース対象として収集し、分析することによって、これまで分からなかったことが明らかになり、経営課題を大きく前進させることができる・・・だろうという直感は誰もが持っています。ただこのことを実現するための有効なITの手段がなかなか見えてこないというのが現状です。

データ統合の難しさ:非構造データとテキスト情報

仮にここで、データベースやDWH構築という物理的な統合ステップで進んで、IoTは例えばデータレイクなどで道筋をつけようということになったとします。ところが一方で、一時期導入が進んだグループウエアやSFAのような仕組みにある情報、活動の記録をなまなましく記述したドキュメントやスライド、エクセルで書かれた報告書、ノウハウ集などなどはファイルサーバーに入ったままだという話は多いのではないでしょうか。このようなドキュメントやオフィスツールなどの非構造情報はデータ統合や情報統合を進めるというお話からは取り残されて進んでしまいます。経営課題に挙げたものに手をつけようとする時にこれで良いのでしょうか？ 扱うものがデータだけというITの世界観で、ここに掲げたような重要課題をサポートできるかということにはやはり疑問が残るのではないかと思います。競争は厳しくなり、顧客からの目線はこれまで以上に注意してゆかなくてはいけないというビジネス環境なんですが。