BIツールは導入したけど、結局宝の持ち腐れに…
日々の業務に生かすための、継続活用できるデータ分析基盤の作り方

　企業内には様々な業務システムがあり、その中では日々新たなデータが生まれ、そして蓄積され続けている。これらのデータをうまく活用し、業務に生かしたいと考えている人は決して少なくない。また、あらゆるものがインターネットにつながるIoT時代に備えて、膨大なデータを効果的に活用するためのデータ分析基盤を整備するよう上司から命ぜられている人もいることだろう。今や蓄積された情報を分析し活用することが、大きなトレンドの1つとなっていることは間違いない。

　そこでよく話題になるのが、BIツールだ。BIツールを入れることで、膨大なデータの中から求める答えがきっと得られると考えている人が少なくない。分析に必要な仕組み＝BIツールということを念頭に、まずはBIツールの検討から入ってしまうというケースが後を絶たないのだ。しかし実際に導入しても、なかなか使いこなすことができず、結局うまくいかなかった経験をお持ちの方もいらっしゃることだろう。それはなぜなのか。

　そもそも“データ分析”にはレベルがあり、分析を行う目的が必ず存在するはずだ。データ分析の仕組みは魔法のツールではないため、「BIツールを導入すれば何かがわかる」といったあいまいなことではうまくいくはずもない。まずはデータ分析のレベルとその目的に合致した仕組みを検討する必要がある。こちらのホワイトペーパー「継続して業務に生かすデータ分析基盤づくりのススメ」では、そもそもデータ分析とはどんなものがあるのか、どういったレベルで考えるべきなのかという基本的な視点から解説を始めている。

　また、BIツールによる分析を可能にするためには、データ収集のためのETLやデータ分析の基盤となるDWHなども含めたデータ分析基盤が必要になるが、分析作業を日々の業務に乗せていくためには、当然ながら継続して分析できるような仕組みを整備していく必要がある。しかし実際は、一過性のものになりがちで、データ分析のプロセスごとに考慮すべき視点を欠いてしまっていることが実に多い。それゆえ、なかなかデータ分析の運用が継続することが難しくなり、結局整備したはいいが使われない仕組みになってしまうのだ。

　そこで、データ分析プロセスとして考えるべき「データ収集」「データ蓄積」「データ分析・業務活用」3つのプロセスにおける課題を改めて整理したうえで、そのために必要な基盤や仕組みは何なのか、どういった観点に注意して運用すべきなのか、といった疑問についても、「継続して業務に生かすデータ分析基盤づくりのススメ）」内で分かりやすく紹介している。

　なお、一般的な業務を運用していく際にPDCAサイクルを回していくことが求められるが、最近ではObserve(観察) Orient(状況判断) Decide(決断) Act(実行)の頭文字をとって「OODAループ」を念頭に考えていくことが話題になっている。つまり、事前の計画重視ではなく “臨機応変”に対応することが重要だという考え方の運用サイクルだ。この臨機応変な対応を可能にする基盤づくりとしては、クラウド上のサービスを利用するのが最適であり、性能強化もクラウドサービスであればインフラを容易に拡張することで、性能強化につなげていくことができるようになる。

　そこでデータ分析の領域で話題になっているのが、クラウド上に展開されたDWHサービス「Amazon Redshift」だ。従来のDWHアプライアンスに比べて安価なコストで利用することができ、しかもハードウェアの保守やメンテナンスが不要なクラウドサービスだけに、検討している企業が増えているのだ。実は「Amazon Redshift」を利用する際には、ちょっとしたコツが必要になるが、そんな使い方の勘所についてもホワイトペーパー内で触れている。

　きちんと運用に乗る継続したデータ分析基盤の作り方、ぜひご一読いただければ幸いだ。