刻々と変化する市場や多様化する顧客ニーズに対応するためには、定量的なデータ分析に基づく経営戦略が求められます。そこで重要となるのが、膨大な経営データの収集・加工・分析に特化した「データ分析基盤」の活用です。本記事では、データ分析基盤の基本的な機能や用途を解説するとともに、おすすすめのソリューションを紹介します。
データ分析基盤とは
「データ分析基盤」とは、多種多様なデータを収集して統合的に管理し、用途に応じて情報を加工・分析するソリューションです。近年、デジタル技術は驚異的なスピードで進歩しており、その恩恵を受けてさまざまな産業が発展を遂げました。
現代は情報爆発社会と呼ばれるようになり、デジタル技術の進歩に比例して、企業が生み出すデータ量は加速度的に増加しています。この事業活動によって創出される膨大な経営データを事業戦略に活用すべく、情報の収集・加工・分析を実行するのが、データ分析基盤の役割です。
データ分析基盤を構成する3つの機能
データ分析基盤は、大きく分けて以下の3層レイヤーにより構成されています。これらはそれぞれ特有の機能と役割があり、ビッグデータ分析を実行するうえで欠かせない要素です。
データを貯める（データレイク）
「データレイク」は、構造化・非構造化といった形式を問わず、あらゆるフォーマットのデータを一元的に管理できるリポジトリです。一般的に、企業の業務データは各部門の情報システムによって個別管理されています。部門によって取り扱うデータ形式もさまざまで、ExcelやCSVなどの構造化データ、XMLのような半構造化データ、画像ファイルや音声ファイルといった非構造化データなど、多種多様なデータが各部署の情報システムに保管されています。
データ分析を実行するには、こうした部門ごとに個別管理されている情報を一元化しなくてはなりません。そこで用いられるのが、さまざまなフォーマットのデータを集積するデータレイクです。未加工の生データを管理できる点が最大の特徴であり、膨大な情報を泳がせておくように管理することから「Data Lake（情報の湖）」と呼ばれています。
データを加工する（データウェアハウス）
「データウェアハウス」は、定義された構造化データを格納するリポジトリです。データレイクに蓄積された情報を分析するには、データに加工や変換を施さなくてはなりません。データの保持形式などを定義することで情報の処理速度が高速化し、データの抽出や分析をより効率的に実行できるためです。このような、データのフォーマットを統一したり、エラーを取り除いたりする工程を「前処理」と呼びます。
データウェアハウスは、分析しやすいよう加工された構造化データを保管するものです。一般的なデータベースシステムとの違いは、情報を整理して構造化し、検索性を高めてデータ分析を高速化する点にあります。より高速かつ高度なデータ分析が実行できるよう、情報を整理して保管するという特徴から「Data Warehouse（情報の倉庫）」と呼ばれます。
データを保管する（データマート）
「データマート」は、データウェアハウスに保管されている構造化データから、特定の目的に特化した情報だけを取り出して保管するリポジトリです。巨大化・複雑化したデータウェアハウスから1つのセグメントだけを取り出し、一点特化型の狭く深いデータセットによって、より高速なデータ分析が可能になります。組織全体のデータから一部のみを取り出すという特徴が、「Data Mart（データの小売店）」と呼ばれる所以です。
データマートで取り出されたデータはBIツールに提供され、データマイニングやビジネス分析、データビジュアライゼーションといった手法を用いて分析・可視化されます。データレイクに集積された情報をデータウェアハウスで加工し、データマートによる必要なデータの抽出を経て、BIツールを用いて分析・可視化するという流れが、データ分析の基本的なプロセスです。
データ分析基盤の主な用途
ここからは、データ分析基盤の基本的な用途について見ていきましょう。
レポーティング/分析
情報の収集・加工・分析というプロセスの実行後は、BIツールがデータを可視化し、分析結果に基づいてレポートを出力するのが一般的な流れです。そして、データサイエンティストやデータアナリストが統計解析や情報科学を用いて分析結果をまとめ、事業戦略やマーケティング戦略の策定を支援します。多種多様なデータを数値やグラフなどに落とし込むことで、経営状況が可視化され、定量的なデータ分析に基づくロジカルな事業戦略の立案につながります。
機械学習・AI
機械学習やAI、ディープラーニングなどを活用するうえで、データ分析基盤は必須といっても過言ではありません。例えば、製造工場にAIの画像認識技術を用いた検査・検品や設備保全を導入すると仮定しましょう。製造工場のさまざまなデータをデータ分析基盤に集約することで、AIが自律的に学習し、画像認識技術の精度向上や製造ラインのオートメーション化に貢献します。
データ分析基盤を構築するメリット
データ分析基盤を構築するメリットとして挙げられるのが、「データベースを分離できる」「データを一元管理できる」の2つです。以下でそれぞれ詳しく解説します。
データベースを分離できる
データベースシステムとデータ分析基盤は、どちらも組織のデータを管理するソリューションではあるものの、その役割には明確な違いがあります。データベースは、ヒト・モノ・カネに次ぐ第4の経営資源である情報を整理・保管するためのシステムです。一方で、データ分析基盤は組織のデータを集約・分析し、戦略的な経営判断を支援するソリューションです。
そこでデータベースシステムとデータ分析基盤とを、層として分けることで、分析に用いるデータソース数やデータフォーマットなどの変化に対応させます。またこれにより、層間のパフォーマンス変動が、相互に影響を与えてしまうことも防げます。
データを一元管理できる
データ分析基盤を構築することで、各部門に散在しているデータを一元化できるため、全社横断的な情報共有と業務連携が可能になります。全部門が最新のデータを共有できるため、作業の重複が発生したり、部門間のデータに矛盾が生じたりといった事態を防げる点も大きなメリットです。情報が一元化されることで、データ分析の準備が効率化され、結果として分析精度の向上につながるでしょう。
「Azure」「Databricks」でデータ分析するならナレコムへ
データ分析基盤を構築するためには、プラットフォームとなるソリューションを導入しなくてはなりません。データ分析基盤のプラットフォームとしておすすめしたいのが「Microsoft Azure」です。Azureは複数のソリューションによって構成されるIaaS/PaaS型のクラウドサービスで、データ分析に必要なさまざまなシステムを搭載しています。
また、ビッグデータ分析基盤の構築にあたっては、Databricks社の統合データ分析プラットフォーム「Databricks」の活用がおすすめです。Databricksを活用することで、高度なビッグデータ分析基盤の構築とデプロイが可能となります。Azure上にDatabricksを構築する「Azure Databricks」というサービスもリリースされています。
データ分析基盤の構築、あるいはAzureの導入を検討している企業は、Knowledge Communication社が提供する導入支援サービス「ナレコムクラウド」の利用がおすすめです。同社はクラウド事業・AI/ロボット事業・ラーニング事業の分野を専門としており、システムの設計・構築・運用における総合支援を得意とする企業です。Databricksの導入支援サービスも提供しているため、データ分析基盤構築を目指す場合は、ぜひ相談してみてはいかがでしょうか。
まとめ
変化の加速する現代市場を勝ち抜くためには、データと理論に基づく確かな経営戦略の策定が求められます。そのためには、組織の経営データを収集・分析するデータ分析基盤の構築が不可欠です。データ分析基盤を構築することで経営状況が可視化され、意思決定の迅速化と組織力の強化につながるでしょう。
