「データドリブン経営」に向けたデータ活用の課題と、解決策の「データ連携」をノーコードで行うポイント

DXに向け企業におけるデータ活用のニーズは高まる

新型コロナウィルス感染症のパンデミックや、国際紛争、環境問題など、ビジネスを取り巻く環境は不透明さを増し、変化のスピードが高まっています。ビジネス環境の変化に柔軟に対応するため、デジタルトランスフォーメーション（DX）の実現が企業の大きな経営課題となっています。

デジタル化するビジネス活動を通じて、企業が保有するデータ量はますます増大し、それらを利活用してDXを推進するニーズが高まっています。そして、データを分析した結果に基づき、経営の意思決定を行う「データドリブン経営」を行うことが、DX実現のテーマの一つとなっています。

日本企業におけるデータ活用の現状と課題とは

国内企業におけるデジタルデータの活用の現状について、「令和2年版 情報通信白書」では、日本と米国、ドイツとの比較を行っています。

これによると、データ収集、データ蓄積、データ処理の導入を「導入済み」と回答した割合は日本が2割程度であるのに対し、米国やドイツではデータ収集については5割、データ蓄積については4割、データ処理については3割を超える企業が導入済みと回答しています。

このように国内企業のデータ活用はあまり進んでいない現状があるようです。その背景として、次のような課題が考えられます。

課題1：クラウドサービスの乱立などにより、社内の各所にデータが散在している

企業は複数のITシステムを同時に運用しています。最近ではシステム基盤がオンプレミス、クラウドと多様化しており、システムごとに別々の場所にデータが保管されている場合があります。データ分析を行う際に、データが別々の場所に散在している状態では、効率的な分析を行うことができません。

課題2：データ分析のための準備にコストがかかるほか、多重入力などのリスクがある

データが一元管理されていないことでシステム間の連携がとれていないサイロ化された状態となり、システムごとに同じようなデータを多重入力するような問題が発生します。その結果、分析に必要なデータのフォーマットが統一されず、分析可能な状態に加工するための時間や手間などのコストがかかるなどの問題が発生します。

課題3：長期間のデータを分析したいときにデータがない

基幹系システムなどでは、業務遂行に必要なデータ以外は、ディスクスペースの確保や処理速度維持などの理由から削除されるケースがあり、長期間のデータを分析したいというときに、該当期間のデータがないという可能性があります。

データ利活用を進めるのに重要な「データ活用基盤」

こうした課題を解決するのに有効なのがデータ活用基盤の整備です。たとえば、データウェアハウス（DWH）は、複数のシステムから集めた多くのデータが分析しやすいように整理されており、データ分析をサポートするためのメソッドやテクニック、ツールの集合体です。

また、様々なデータソースから収集したデータを格納する「データレイク」や、DWHのように整理されたデータ群で、用途がより細分化された「データマート」もデータ分析基盤の一つです。

DWHとデータベース、データレイク、データマートの違いについてはこちらで詳しく解説しています。

最近では、クラウド事業者からサービスとして提供されるクラウドDWHも増えてきています。クラウドDWHとは何かについてはこちらの記事を参照してください。

データ分析基盤との「データ連携」が重要

データ活用基盤としてのクラウドDWHは、従来のオンプレミスのデメリットともいえる、ハードウェアを中心としたサイジングの複雑さや初期投資の大きさを解消し、初期投資を抑えながらすぐにDWHを構築（利用）できる点がメリットとなり、クラウドDWHを導入する企業が増えています。

そして、クラウドDWHを始め、DWHを上手に活用するのに重要なポイントは「データ連携」です。データ利活用に必要なデータは、クラウド上にある業務システムやサービス、既存のオンプレミスの業務システムなどに蓄積されているからです。

そこで、クラウドDWHにデータを統合するために、様々なシステム、サービス間を連携する「データ連携ツール」を利用することが重要なポイントとなります。

「ASTERIA Warp」は、特定の業務システムのデータ連携をノーコードで容易に行うことができるようにパッケージされており、基幹業務システムや、各種業務アプリケーションなど、100種類以上のデータソース間の複雑な連携やデータ変換をノーコードで実現することが可能です。

また、主要なクラウドDWHとの連携を容易に行えるアダプターも用意されています。「Google BigQueryアダプター」は、グーグル社が提供する「Google BigQuery」とのデータ連携を実現するもので、「Salesforce」や「Microsoft Dynamics 365」といったSFA/CRM、「Tableau」や「Dr.Sum」といったBIツールなどともシームレスなデータ連携をASTERIA Warpを介してノーコードで実現することが可能です。

そして、「Snowflakeアダプター」は、Snowflake Inc.が提供するクラウドDWH「Snowflake」とのデータ連携を実現するアダプター。これにより、社内に分散した膨大な情報資産を分析・活用していくための情報基盤を、クラウドDWHのSnowflake上にノーコードで構築することが可能です。

2つの連携ユースケースを紹介

連携アダプターを活用することにより、たとえば、BIツールと連携することで膨大な情報資産を可視化したり、AIと連携することで予測精度を向上させることが可能になります。

実際のユースケースとして、サイバーエージェントの事例があります。同社は、インターネット広告事業において、各サービスの売上データを分析、成長していく環境を整備していますが、DX推進の一環として、データ連携におけるさらなるデータ活用の強化を検討していました。そこで、ASTERIA Warpを活用し、Oracle、MySQLなどのデータベースやGoogleスプレッドシート、Google BigQueryなどのクラウドサービスを含む多様なシステムから売上データを収集し統合する売上管理システムを3日で構築することができました。

さらに、リモートワークの拡大によるVPNやビデオ会議ツールの利用率などの分析環境をSnowflakeと連携することでスピーディに構築し、リモートワークの分析にも活用しています。

また、ハンドメイドコスメを製造・販売する化粧品メーカー、ラッシュジャパンは、社内システムをクラウド（Google Cloud Platform）へ移行。EU本社で運用する注文情報管理をGoogle BigQuery上に移行したことで、会計や在庫といった国内システムとの連携が急務となりました。

そこで、ASTERIA Warpを採用。Google BigQueryとの連携アダプターにより、ノーコードで、スムーズな開発を実現し、各連携処理を数日で作成することができました。

まとめ

ASTERIA WarpとクラウドDWHの連携アダプターの活用により、データ連携基盤の整備をノーコードで、内製化することが可能になります。

サイロ化した企業の情報資産を有効に活用する仕組みを整備することで、データドリブン経営の推進によるDXを実現してみてはいかがでしょうか。

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