DXを進める上でデータドリブンの実践に注目が集まる中、オンプレミスやクラウド環境の各システムにおけるデータ連携の重要性は理解していても、
●どのような枠組みで各システムのデータ連携を捉えるか
●どのようなアーキテクチャで実装を検討するか
●どのような要件を満たす必要があるか
●そのために必要となる技術的要素は何か
を体系立てて捉えることは意外と難しいのではないでしょうか。
※ここで「データドリブン」とは、ビジネス活動に関わるすべての人々がデータに基づき業務を推進することと定義します。

本ページでは、DX推進の重要な要素である「データドリブンの実践を加速させるデータ連携・流通の重要性」について上記の観点を踏まえ簡単に解説します。最後にこの内容を説明した動画とその中で使われている資料のダウンロードを用意していますので、ぜひ最後までご覧ください。

データ連携・流通が求められる背景

「データは21世紀の石油」とも呼ばれ、世界各国は、デジタル化の進展、データ量の増大などを背景に、データが国の豊かさや国際競争力の源泉と捉え、データ戦略を策定し強力に推進しています。また民間企業においても、データを中心にした競争優位性確保に向け、自社内整備と最適化や、連携先として政府や民間問わず自由で開かれたデータ流通を通じていつでもデータを連携できる状態にすることの必要性が日増しに高まっています。

データ連携・流通の最適化の必要性

IoT・クラウドやSaaSの普及に伴い、データの源泉と量が急増しています。データの形態や種類、その量も膨大になっており、その集積基盤としてデータレイクも急速に普及し始めています。

この流れの中で、デジタライゼーションを加速し、データドリブンを実践しながらDXを実現していくには、大きく2つの最適化が必要であると考えられます。

1つは「システム間のデータ連携の最適化」です。これは、各業務における作業プロセスや業務プロセスの自動化を目的にバックグランドでのSoEとSoR、オンプレとクラウド等のシステム間の連携や、各システムのマスタデータを常に最新の状態とし、整合性や品質、信頼性を確保するための連携を指します。

もう1つは、「データ活用に向けたデータ流通を最適化する必要性」です。これは、BIツールやダッシュボード等でデータを可視化したり、データを分析し深い洞察を得るためにデータ整備をしたり、AIモデル作成のための学習データを素早く準備するなど、データの活用に向けデータ流通を最適化するものです。

もし仮にデータ連携・流通の最適化が図られないとどうなるでしょうか？

顧客エンゲージメント向上に向けSoEを導入しても、データがそこに留まり、データのサイロ化が進みます。また、SoEとSoRの連携による業務プロセスの自動化が実現せず、CXやEX向上の余地も阻害されます。

更にデータを分析、活用したい時に必要なデータをすぐに利用できず、データ分析・活用・改善の取り組みのスピード感が遅くなり、常に取り組みが遅れてしまうようになります。これらの結果、個別最適で対応が進められることにより、結果として人・時間・機会等の関連コストが増大します。そしてデータの価値最大化への取り組みが阻害され、データ活用への期待も消失し、最終的にデータドリブンの実践に失敗することになり、企業としての競争力を失う要因となります。

データ連携・流通に求められる要件

では、データ連携・流通に求められる要件は、どのようなものがあるでしょうか。いくつか例を挙げて説明します。

• 社内外のシステムと幅広いデータ連携が実現できる
  オンプレからクラウド、オープンデータまでデータの環境や場所に依存することなく、幅広い接続性があること

• 独立性と拡張性が高く周辺システムとの柔軟な連携が可能である
  データ連携する上で、各システムの変更や機能追加の影響を最小化し、高い独立性を維持することで、データ連携の変更や拡張にすぐ対応できること

• 増加するデータ処理に柔軟に拡張できる
  IoTなどデジタル化の進展に伴い急増するデータ量に対して、キャパシティを俊敏に増強し、拡張可能であること

• 高い可用性で安定したデータ連携処理を提供できる
  様々な障害に対して耐障害性があり、高い可用性によりデータ連携・流通がビジネスを止める要因にならないこと

• 高い生産性でデータ連携処理開発ならびに高い保守性を伴う
  データ連携処理開発をローコード、ノーコードで行うことで高い生産性を実現し、高い可読性により保守性も高く、属人化を排除できること

• 活用に向けてデータの品質・使いやすさ・探しやすさ・取得しやすさ・セキュリティが担保される
  データの源泉から活用領域に向け、品質を維持すると共に、利用者にとって使いやすく、探しやすく、取得しやすい状態を実現すると共に、セキュリティ上の懸念も担保されていること

データ連携・流通の最適化における構築のポイント

データ連携・流通の最適化を実現するために、どのようにその仕組みを構築すれば良いでしょうか？いくつかの考え方があるかと思いますが、例えば以下のような視点で企業内のデータ活用を検討してみては如何でしょうか？

●SoRとSoEがつながる
●SoIへつなげる
●データをさがせる
●探したデータをしゅとくできる

• SoRとSoEがつながる
  企業や組織の事業活動そのものに関わる基幹系システム（SoR）から、顧客エンゲージメント向上につなげる各種システム（SoE）のデータをスピーディに連携できることが重要です。多用な接続性、柔軟なインフラ構成、疎結合なシステム連携、そして簡単につなげられることがポイントです。技術要素としては、EAIやデータHUB、APIマネジメントやマイクロサービスアーキテクチャになります。

• SoIへつなげる
  データ活用の促進を図るために低工数・低リードタイム・低コストでSoI領域へデータを統合できる必要性があります。大量データの加工・連携、確実なファイル連携、リアルタイム連携、物理構成に依らないデータ統合（仮想的なデータ統合）、そして今回も簡単につなげられることがポイントです。技術要素としては、ETLやMFT、レプリケーションやストリーミング、データ仮想化等になります。

• データをさがせる
  活用できるデータを把握するために企業内のどこにどのようなデータがあるかを検索できることが必要です。データ所在の可視化、データの来歴の可視化、データへの付加情報の設定、データへの評価、カタログでの探索状況の可視化がポイントとなります。技術要素としては、データカタログになります。

• 探したデータをしゅとくできる
  実際にデータを活用できるようにするために探したデータを簡単に取得できる必要性があります。簡単にダウンロードできる、SQLでインターフェイスがとれる、WebAPIでインターフェイスがとれる、セキュリティを担保できることがポイントとなります。技術要素としては、データ仮想化になります。

「データドリブンを加速させるデータ連携・流通の重要性」資料をプレゼント！

DX推進において重要な要素であるデータドリブンの実践を加速させるデータ連携・流通の重要性について、いくつかの観点で整理して説明してきましたが、いかがでしたでしょうか？この詳細を説明した動画と資料はこちらからご覧いただけますので、興味を持たれた方はぜひ登録の上で見ていただければと思います。

「データドリブンを加速させるデータ連携・流通の重要性」

データドリブンの実践を加速させるためのデータ連携・流通の重要性について、まとめた資料です。図と動画を使って視覚的に説明しておりますので、より詳細な内容が気になる方はぜひダウンロードしてみてください。