データ分析基盤とは?構築成功のポイントを解説

データ分析基盤とは?構築成功のポイントを解説

自社でデータ分析基盤の構築するため、データ分析基盤の基礎知識を知りたいと考えているIT部門担当者の方は多いことでしょう。本記事ではそのような方々に向けて、データ分析基盤の概要やメリット、構築のポイントについて解説します。併せて、構築支援サービスに関する情報も紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

データ分析基盤とは?構築成功のポイントを解説

データ分析基盤とは

「データ分析基盤」とは、社会のあらゆるデータを蓄積・加工・分析し、それを活用するためのシステムです。莫大な量のビックデータをビジネスで有効活用するためには、なくてはならない技術基盤と言えるでしょう。

限られた量のデータ分析であれば、ExcelやCSVファイルを利用することも可能です。しかし、大量の情報を分析する場合や、複数の担当者で分担して効率よく分析を行いたい場合などには、Excel やCSVファイルではなく、基盤の構築が必要と言えます。

なお、この基盤は一般的に、収集した情報を加工せずにそのまま集約する「データレイク」、元データにドメイン知識を反映させた「データウェアハウス」、特定の目的に応じて必要なデータを抽出・加工したデータベース「データマート」の3層で構成されます。

データ分析基盤の要素

データ分析基盤は、データを「集める」「加工する」「分析する」という3つの機能を持ちます。それぞれ詳しく見ていきましょう。

データを集める

まずは、企業で利用されている業務システムやデータベースから得られるもの、リアルタイムで得られるものなど、さまざまな情報源から得た事柄をデータレイクに集めます。ここで集められるあらゆる情報は、何も加工されていない状態のものです。

もちろん収集したデータには、さまざまな加工を施すこともあります。しかしそうした際にしばしば、データを加工前の状態へ戻す必要も生じるのです。このとき、加工前のデータがなければ、作業は詰まってしまうでしょう。つまりデータレイクに未加工のデータを保管しておくことで、収集後の作業での遅延を減らせるのです。例えば「一度削除してしまった箇所の情報がほしい」といった場合も、容易に取得し直すことができるので、加工に慎重になりすぎる必要がなくなります。

データソースから再収集すると、収集に時間がかかるだけでなく、データソースに負担がかかる懸念もあるでしょう。そのような事態を防ぐために、データソースから加工用の情報を分離する役割も果たしています。ほかにも、多くの情報の中から必要な情報だけを収集する機能も備わっています。

データを加工する

膨大な量の情報を集めたあとは、目的や用途など、必要に応じてそこからデータを抽出して最適な形式に変換し、集計や統合などの加工を行って分析しやすいデータにします。加工したものは「データマート」と呼ばれ、複数のデータソースから構造化された形式で再構成したデータ保存が行われているデータウェアハウスと比べて、扱われているデータのサイズやソースの数は限定的です。

なお、データ分析にかかる時間の約8割は、このデータ加工に費やされると言われています。データが集まり次第、自動で加工される仕組みを作れば、分析全体の時間短縮としても大きな効果が期待できるでしょう。

データを分析する

データマートは集めたデータを加工したものですが、数値の羅列になっているため、人が見てもあまり参考にできません。そのため、この段階でグラフやチャートを用いて、わかりやすいように情報をまとめる作業を行います。

なお、分析された結果には、データ処理の方法も記載しておき、「分析によって導き出された結果がどのようなプロセスを経たのか」を検証できるようにするとよいでしょう。

データ分析基盤のメリット

続いて、データ分析基盤を構築するメリットについて紹介します。

経営情報などを可視化できる

企業がデータ分析基盤を構築し、統合されたあらゆる情報を分析することで、経営状況が可視化されます。経営情報をはじめとして、営業・マーケティング・生産など、さまざまなビジネスシーンでタイムリーに情報が可視化されるため、経営改善策のスムーズな具体化などへもつながるでしょう。

また、この基盤を活用することで、組織で横断した分析が実現します。これまでは難しいとされていた複合的な観点での検討が可能になり、事業展開の参考にもなるでしょう。

データを一元管理するため、質を担保できる

データ分析基盤を活用し、さまざまな場所から集められた情報を一元管理して、わかりやすく可視化することで、データの質を一定に保つことが可能です。一元管理により、部署ごとによって異なる最新情報についての取り込み漏れや取り込みミスを防げるほか、管理するデータについての表記揺れも修正できるでしょう。

「質のよいデータ」というのは具体的に、正確性が高いものや完全性・一貫性があるものだけでなく、精度や妥当性、有効性などが一定の基準に達しているデータです。自社でデータ管理を行う場合は、これらの評価基準のうち、どのレベルまで担保すべきかをあらかじめ明確にしておくとよいでしょう。

情報管理コストを削減できる

部署ごとにシステムを分けて情報を個別管理し作業すると、効率が悪くコストもかかってしまいます。その点、データ分析基盤を構築しデータの統合が実現できれば、情報管理コストの削減につなげられます。管理作業にかかわる担当者の人数を減らせるほか、作業の手間も少なくなり、結果的にデータ分析にリソースを費やすことが可能になるのです。また、組織全体で見たときに、データを効率的に再利用できるメリットもあります。

データ分析基盤構築のポイント

このようにメリットの多いデータ分析基盤ですが、構築の際はいくつか気をつけるべきポイントもあります。以下のポイントを踏まえたうえで検討しましょう。

属人化を防ぐ

一般的に、データ分析基盤の構築には高い専門性が必要になるため、専門知識を持ったエンジニアのみが利用しがちになる傾向もあります。こうして限られた人のみが利用できる環境になってしまうと、担当者が異動・退職などした場合に引き継ぎをスムーズに進められず、分析作業の継続が難しくなる恐れすら生じてしまうでしょう。担当者の負担も大きくなってしまうため、そのような状態は望ましくありません。

この問題を解決するためには、一部のエンジニアだけでなく多くの人が利用できるように、ある程度簡単に扱える基盤である必要があります。扱いやすい基盤を構築できれば、多くの従業員がデータ分析を行えるようになり、担当者不在による混乱も未然に防げます。また、作業負担が特定の人物に偏る心配もなくなるでしょう。

非構造化データに対応できること

従来はリレーショナルデータベースやCSVデータといったような、列と行の概念を持つ構造化データが多く流通していましたが、近年ではメールや音声ファイル、PDFファイルなど、列と行の概念を持たない非構造化データも流通しています。そのため、これらを含むあらゆるデータに対応できる分析基盤を構築することが大切です。

構造化されたものだけでなく、非構造化データの分析が可能になることで、より効果的な分析ができるようになると期待されています。中には、AIを活用した非構造化データの分析が可能な基盤も存在するため、「より一層、作業効率化を求めたい」という場合は、導入を検討してみるのもよいでしょう。

拡張性が高いこと

スマートデバイスやIoTの普及により、社会のデータ流通量は年々増加傾向にあります。そのため、ますます増大していくデータ量にも対応できるように、容量の追加を行える仕組みを整えておくことが重要です。多くのデータを利用することで、正確性も高くなり、より的確な経営判断を下せるようになるでしょう。

データ分析基盤構築のステップ

では、データ分析基盤を構築するには、具体的にどのような手順を踏めばよいのでしょうか。以下では、データ分析基盤構築のステップについて紹介します。

目的を決める

データ分析基盤を構築するうえでは、第一に構築の目的を決めることが大切です。目的や仮説を決めないままデータ分析をすると、収集したデータをうまく使いこなせず、無駄にしてしまう可能性があります。経営に活かすべく収集・分析したデータを有効活用できないのでは本末転倒でしょう。

場合によっては、「基盤を構築せずともほかの方法で作業が進められた」とあとになってわかったり、十分に活用できなかったりするなどの問題が出ることもあります。そのようなリスクを減らすためにも、事前に「データ分析を利用して何を知りたいのか」を明確にすることが必要です。

計画を立てる

目的に応じて必要なデータを定義しなければ、期待するほどの効果は得られません。そのため、目的をはっきりとさせた後、それに沿って計画を立てる必要があります。この際、「収集の頻度や加工する際のロジック・抽出条件など、適切なデータ処理が実施されているかどうか」に着目しましょう。ここで効果的な計画を立てられれば、得られた結果を経営に上手く活かすことが可能です。

サンプル分析を行う

基盤構築が完了したらサンプル分析を実施し、目的とする分析ができるかどうかを検証しながら、効果的な分析シナリオを作成します。分析シナリオを作成すれば、処理作業に必要な時間の見積もりも可能です。また、サンプル分析によって出た結果が想定と乖離していないかを確認し、分析方法が適切かどうかも調べましょう。

運用する

分析を行うと結果が出ますが、効果的な運用をしていくためには、分析結果に対して「なぜそうなったのか、次にどうするのか」を考えることが大切です。結果を読み取ることで、ある程度の傾向は読み取れるようになりますが、すべてのデータを集めることは現実的ではありません。結果を見る際は、データに含まれない要素も意識して判断することがポイントと言えます。

また、導出された結果のみに縛られず、絶えず次のデータ分析の軸を考え、継続的に分析することで、経営判断に関する効果的な活用へもつながっていくのです。

データ分析基盤構築支援サービス「ML OPS立ち上げ支援」の紹介

デジタル経営改革の推進は、企業全体で臨んでいく必要があり、トップダウンの経営陣の理解と推進力が求められるでしょう。その継起としても、データ分析基盤の構築は有益です。

しかし基盤構築の経験がなければ、まったくのゼロから取り組むことは難しいでしょう。その場合は、データ分析基盤構築支援サービスを利用することも検討してみてはいかがでしょうか。

「ML OPS立ち上げ支援」は、The ROOM 4Dの専門スタッフがパートナー企業のエンジニアと並走しながら、分析基盤を構築していくサービスです。IT人材の不足が叫ばれる昨今において、他社に依存することなく、自社で分析基盤の構築が可能です。データ分析を内製化できるまで支援するサービスゆえ、構築には自社のエンジニアが実際に手を動かす必要があるものの、それにより自社内にノウハウを蓄積でき、コスト面でもメリットがあります。

https://www.cloud-for-all.com/hubfs/resources/pdf/ml-ops-launch-support.pdf

また「Microsoft Azure」を導入することも有益です。このAzureは、膨大なデータをビジネスへ有効に活用するさまざま機能が搭載された、クラウドサービスです。上記の「ML OPS立ち上げ支援」もこのAzureを用いて行われています。そのため自社でも積極的にAzureを用いておけば、The ROOM 4Dスタッフからより効果的にノウハウを吸収できるようになり、完全内製化へ向けた道筋がさらに明確に立てられるようになるでしょう。ぜひこの機会に、Azureとデータ分析基盤構築支援サービスとの導入を一考してみてください。

まとめ

データ分析基盤を構築してデータ分析を行うことで、ビジネスに活用できる情報が得られるだけでなく、経営情報の可視化や情報管理コストの削減にもつながります。自社で構築をする際は、本記事で紹介したポイントに留意しつつ、必要に応じて支援サービスやプロジェクト管理ツールなども利用し、構築を進めていくとよいでしょう。 

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