データプラットフォームという言葉をご存じでしょうか。データプラットフォームは、「インターネット上に蓄積されたデータを一元管理するプラットフォーム」のことです。企業が扱う膨大なデータを、速やかに処理・分類・加工する役割を担います。本記事では、データプラットフォームの概要やメリット・課題・導入する際のポイントについて解説します。
1.データプラットフォームとは
はじめに、データプラットフォームの概要・メリット・課題について解説します。
データプラットフォームの概要
データプラットフォームとは、組織が持つ膨大なデータを適切に蓄積・加工・分析できるようにする、データ活用の基盤のことです。データの収集や統合による最適化・一元管理・データの分析などに活用できることから、多くのビジネスシーンで注目されています。
実際に、データプラットフォームでデータを有効活用して従来のビジネスモデルを変革し、業績を飛躍的に伸ばしている企業が多くあります。
データプラットフォーム導入のメリット5選
メリット1.多種多様なデータの統合
組織に散在する膨大なデータを統合し、現場部門が速やかにデータを活用できるように整備できます。また、クラウド・オンプレミス・ハイブリッド環境の顧客接点データや基盤システムのデータをノンプログラミングで連携し、データ統合をすることも可能です。データの統合かつ一元管理を行うことで、データの分析・情報の可視化・業務効率化・情報漏洩対策・コスト削減などを実現する基盤を構築できます。
メリット2.膨大なデータの加工
膨大なデータのうち、分析に使用するデータのみを取り出し、最適な形に加工できます。
データを統合・分析する際、データサイズが膨大となってしまったり、データ形式が不統一で分析ができなかったりする場合があるため、データを分析しやすいように加工することは非常に重要です。データプラットフォームを活用すれば、簡単な操作でデータを統合・分析する前準備であるデータの加工が可能となります。
メリット3.高度な処理速度
各社が開発し提供されているデータプラットフォームの多くは、データの処理速度の高速化に向け、日々改善が行われています。そのため、データプラットフォームで処理を行うことで、大幅に業務効率の向上とコストの削減が実現できます。
メリット4.データの分析と課題の洗い出し
データプラットフォームはデータの収集・蓄積・加工・分析の過程を一貫して行うため、必要なときに素早くデータ分析ができます。データの用意やデータの加工・分析前の準備が不要であり、安全性の向上やコストの削減へ繋がります。また、膨大な情報量のデータを、収集から分析まで一貫して行っているため、データ評価の信憑性が高く、正確性のある課題を洗い出すことが可能です。
メリット5.高いセキュリティ
データは組織の大切な資産であり、個人情報も多く含まれます。そのため、各社から提供されているデータプラットフォームは、強固なセキュリティ体制を要すことに徹底し、データの流出や消失を防いでいます。独自の認証システムやセキュリティに関わる機能、安全かつ高パフォーマンスなサービスにより、十分な障害耐性を備えたプラットフォームが構築されています。
データプラットフォーム導入の課題4選
課題1.個人情報漏洩のリスクがある
データプラットフォームが扱う膨大なデータのなかには、個人情報も含まれます。厳重なセキュリティを備えていても、情報システムにリスクはつきものであるため、データプラットフォームを過信せず、データを扱う全員が情報漏洩に対する意識と責任を持つことが必要です。
課題2.最適なデータプラットフォームを選定する難しさ
データプラットフォームは多くの企業が開発しており、それぞれ特徴が異なります。そのため、機能性や予算・使いやすさなど様々な観点で検討して、自社に合うものを導入しなければなりません。また、データプラットフォームは導入自体が複雑なため、初めて導入する場合は、理解するのが難しい点もデメリットです。複数のデータプラットフォームで見積もりと十分なシミュレーションを行い、どのデータプラットフォームを活用するか選定するべきです。
課題3.導入には専門的知見や技術が必要
データプラットフォームを導入するには、専門的知見と技術が必要不可欠です。
そのため、導入経験がない場合、データプラットフォーム導入のノウハウを持つコンサルティング会社を活用する必要があるでしょう。データプラットフォームの導入には複雑な要素が絡み合うため、自社のIT部門で対応すると、後々問題が発生するおそれもあり、注意が必要です。
課題4.データ活用における人材に対する課題
データ活用を推進するためには、データを実際に生成する現場の知識と、データ活用の知識の両者が必要です。しかし、アイデアは持っていても、情報技術を理解している人材が社内にいないケースが多くみられます。現状、データプラットフォームの導入経験のある人材は少ないため、社内の人材の育成をすると同時に、社外のノウハウを持つ人材に依頼する必要があります。
2.データプラットフォームを導入するポイント
データプラットフォームを導入する際のポイントについて解説します。
社内体制の整備
データプラットフォームを活用するにあたり、社内のどの部門が管理し、責任者は誰が担当するのかといった社内整備が必要です。
特に、データプラットフォームは膨大なデータのなかに個人情報が存在し、セキュリティ対策を徹底しなければならないため、社内体制の整備は、最優先かつ最重要事項となります。
データプラットフォーム導入のコストを把握する
データプラットフォームのシステム構築には、初期費用や月額費用が発生します。加えて、データプラットフォーム導入をコンサルティング会社に依頼すると、追加で費用がかかるため、予算に応じてどのデータプラットフォームを導入するか、どのコンサルティング会社に依頼するかを検討する必要があります。また、膨大なデータを取り扱う場合には、データプラットフォームのシステム運用に多くの工数がかかります。導入前には、予算や運用工数を把握しておくことが重要です。
目的に合ったデータプラットフォームを選定する
現在、多くの企業がデータプラットフォームを提供しています。データプラットフォーム導入前に、自社が導入する目的や達成すべき目標、期待する効果や社内ニーズなどを考慮し、最適なデータプラットフォームを選定しましょう。データプラットフォーム導入後に、他のデータプラットフォームに変更しようとすると、追加で多くの費用と工数がかかってしまうため、最初の選定は慎重に行わなければなりません。
データプラットフォームを複数導入することも検討する
データプラットフォームは一つのツールのみではなく、複数のツールを導入することも可能です。データプラットフォームのツールは多機能であり、利便性が高いですが、多機能であるがゆえに、すべての機能を使いこなせない可能性があります。そのため、機能を習得するための工数やコストが発生します。場合によっては、データプラットフォームのツールを使いこなせる人材の確保も必要となるでしょう。
また、一つのデータプラットフォームツールを導入した場合、やり直しがききにくいリスクもあります。そこで、複数のデータプラットフォームツールを組み合わせ導入することで、余分な初期コストの削減や、やり直しのききやすい構造に構築すること、柔軟に機能を拡張することが可能となります。
取り扱うデータの種類や処理方式を検討する
データには様々な種類がありますが、大きく構造化データと非構造化データの2つに分類できます。
構造化データは、ExcelやCSVファイルが代表的で、「列」「行」の概念を持つデータのことです。構造化されていることにより、検索・集計・比較などが行いやすく、データの解析や分析に最適です。
非構造化データは、構造化データのように構造の定義がされていないデータのことです。データベース化ができないために、検索や集計・解析には不向きと言えます。具体的には、日々の業務で生成されるドキュメントやテキストデータ・画像・動画・音声データ・電子メールなどが挙げられます。
データプラットフォームの選定や導入後に運用する上でも、データの種類や処理方式を検討することは重要です。
データプラットフォームの全体像を把握する
データプラットフォームはデータの収集・処理・分析・保管といったステップごとに、どのような機能が必要なのかを考慮し、それらに最適な技術や機能を組み合わせて導入します。
データプラットフォーム導入をコンサルティング会社に依頼する場合であっても、データプラットフォームの全体像を把握しておくことで、導入後の運用がスムーズになるでしょう。
まとめ
膨大なデータの蓄積・加工・分析を一貫して行うデータ分析の基盤として使われるデータプラットフォームは、いまやデータ活用を積極的に推進している企業では一般的です。近年では、分析だけでなくビッグデータやIoTの基盤としての活用も増えています。データプラットフォームを導入する前には、様々なポイントを検討し、自社のニーズに合ったものを選定する必要があります。
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IT市場の競争が激化しているなかで、変化に柔軟に対応し、競争の優位性確立のためには、データプラットフォームの導入に投資を行うべきです。
