データ分析基盤の基礎知識・構築するポイントを解説!

データ分析基盤の基礎知識・構築するポイントを解説!

情報通信技術の発達によって、ビジネスを取り巻く環境は凄まじいスピードで変化し、驚異的な発展を遂げました。現代の企業経営には、膨大なデータの活用による新たな市場価値の創造が求められます。
そこで、今回はデータ分析基盤の基礎知識や構築時のポイントについて解説していきます。

データ分析基盤の基礎知識・構築するポイントを解説!

データ分析基盤とは?

情報通信技術の発達が進むにつれ、膨大な情報を活用するデータトリブンやデータインフォームドが重要な経営課題となっています。ITの進歩によって市場環境が大きく変化するなか、企業が競争優位性を確保するためにはデータ分析基盤の活用が不可欠です。データ分析基盤とは、膨大な量と種類の情報を、管理・分析して最適化することによってビジネスを効率化するためのITソリューションを指します。そのシステム構成は、データレイク、データウェアハウス、データマートの3層構造をとることが一般的です。

IT化の恩恵によってさまざまな産業が大きな発展を遂げました。しかし、それと同時に市場の競争性は激化の一途を辿り、消費者ニーズも高度化かつ多様化しています。劇的な速さで変化する社会情勢や顧客ニーズに応えていくためには、企業経営やビジネスモデルの在り方そのものに対する変革が必要です。これからの時代は高度な情報分析に基づいた、論理的かつ創造的な経営戦略が求められます。

近年の技術革新によって多量かつ多様な情報を、企業経営に応用可能な領域に到達しました。膨大な情報分析が可能になったことで、定量的な分析に基づいた顧客の需要予測や、市場の未来予測が可能になります。データ分析基盤はビジネス市場のみならず、医療分野における遺伝子情報の解析や教育分野でのビッグデータ基盤としても活用されている技術です。

データ分析基盤の構成

データ分析基盤は主に3つの機能によって構成されるITソリューションです。ここではデータ分析基盤を構成する3つの構造について解説します。

データレイク

データレイクとは、構造化データと非構造化データを保存可能な一元化されたリポジトリです。情報の規模に関わらず一切の加工を加えない、生の情報(ローデータ)を保管します。「data(情報)」+「lake(湖)」を語源とする名称の通り、未加工の状態で流れ込む膨大な情報を扱いやすいように泳がせておくイメージです。情報分析は用途に合わせて情報を加工する場合と、加工前の情報を使用する場合が存在します。情報に不可逆な加工処理を施してしまうと、その後の分析に問題が生じるケースがあります。生の情報をそのまま保存することにより、さまざまな分析手法に対してフレキシブルな対応が可能です。

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のみを格納するリポジトリです。「data(情報)」+「warehouse(倉庫)」を語源とし、収集された情報に加工や変換を施して構造化し、分析しやすい状態で保管する倉庫の役割を担います。加工済みの構造化データを保管しておくことで、各種分析を迅速かつ円滑に進めることが可能です。ビッグデータ分析には通常、多大な時間を要します。データウェアハウスによって情報を構造化し、目的別に整理・統合して再構築することで、情報量の削減や分析の高速化に寄与します。

データマート

データマートとは、特定の用途や目的に合わせた構造化データのみを格納するリポジトリです。名称の語源は「data(情報)」+「mart(小売店)」であり、売上分析や顧客行動分析などに用いられる情報が集約される領域といえます。データレイクは生の情報の保管場所、データウェアハウスは情報を構造化する領域であり、データマートは各種分析に必要な情報を用途に応じて保管するリポジトリだといえるでしょう。

また、データマートは各種分析に必要な情報のみを取り扱うため、検索や分析が高速化されるというメリットがあります。情報分析の目的が限定的な場合は、データマートのみで分析基盤を構築する事例も存在します。情報が限定的になるというデメリットがあるものの、分析領域をピンポイントに絞り込み、コストを抑えた分析基盤の構築が可能です。

データ分析基盤を構築するポイント

新たな市場価値を創出するためには、データ分析基盤の導入が不可欠です。ここではデータ分析基盤を構築する際に踏まえておきたいポイントについて解説します。

ユースケースの確保

データ分析の目的は膨大な情報を再利用し、新たな市場価値を創出することです。そこで重要となるのがユースケースの明確化です。データ分析に限らず、どのようなビジネスにおいても目標設定は非常に重要なウェイトを占めます。目標とするゴールに到達するためには、そこに至るまでの明確な目標設定が欠かせません。データ分析をより効率的に利用し、コストの最適化を図るためにも、求められる用途を事前に洗い出して明確化し、必要十分な情報を円滑に取り出せるような分析基盤の運用が求められます。

集めるデータの選定

データ分析において「情報量」は重要な要素ではあるものの、それ以上に求められるのが「情報の質」です。どれほど優れた分析基盤を用いても、分析対象となる情報の品質が低ければ、十分な分析結果を得ることはできません。反対に品質に優れた情報であれば、多くの情報量を必要とせずに高い分析結果が望めるでしょう。データ分析において最もヒューマンエラーが起こりやすいのが情報の抽出です。したがって、信頼性と正確性に優れるデータ分析を用いるためには、いかに高品質な情報を選定し、自動連携の可否確認をするなどといった仕組み化が重要な要素といえます。

データの流れは一方通行に

データ分析を最適化するためには、ソースの収集から活用までに至る流れを一方通行にするのが理想的です。分析フローが逆方向に進んでしまうと、構造の管理やエラーへの対処が困難かつ複雑化します。それによって人為ミスを引き起こしたり、復旧が困難になったりといった事態を招く原因となるでしょう。したがって、情報の収集から活用へと至るフローは、常に一方通行になるような仕組み化が必要です。このようなデータ分析の流れを人的リソースで最適化するのは困難なため、自動化できるITソリューションの活用が求められます。

Azure関連の分析製品一覧

近年、推進されている「DX(デジタルトランスフォーメーション)」を実現するためには、優れたITソリューションの導入が不可欠です。オンプレミス環境でのITインフラ強化はサーバー機器の増設や管理施設の拡充が必須であり、膨大なコストを要します。一方、クラウド環境であれば社内システムの拡充が不要なため、導入や管理におけるコスト削減が可能です。
このような背景から、クラウド環境への移行を契機として「Microsoft Azure」(以下Azure)を導入する企業が増加しています。

Azureの導入を検討している企業におすすめしたいのが、「日本ビジネスシステムズ株式会社」(以下JBS社)が提供するAzure関連サービスの利用です。JBS社はマイクロソフト社が認定する「CSP」(クラウドソリューションプロバイダー)として「JBSクラウドソリューションサービス」を提供する企業です。たとえば、Azureの導入を総合的にサポートする「Microsoft Azure ソリューション」や、データ分析基盤を構築する「SAP Surround Data for Insight」などが挙げられます。

ほかにも、AzureとPower BIを組み合わせた「データ活用・分析ソリューション」や、ビッグデータ分析の基盤構築をサポートする「Cloudera on Azure for ビッグデータ PoC」など、マイクロソフト社とJBS社独自のサービスを組み合わせて提供しています。
Azureは汎用性に優れるサービスであり、データ分析基盤として大きな可能性を秘めたクラウドインフラストラクチャーです。システム環境のクラウド移行を効率的・効果的に実施したいと考えている企業は、JBS社のサービスを活用したAzure導入を検討することをおすすめします。

まとめ

情報技術を取り巻く環境変化が加速しつづけている現在、企業が競争優位性を確保するためには、定量的な分析に基づく需要予測や市場予測が欠かせません。そのためには、データ分析基盤の導入により、ビッグデータを可能な限り有効活用することが求められます。データ活用による新たな価値創造を実現するためにも、Azureの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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