ビッグデータ、AI/機械学習関わる技術は広く普及し、非テック人材にも手が届くくらい民主化されてきているなかで、自社のデータ資産をいかに活用するかが企業の成長に大きな可能性を投げかけています。データ駆動型のビジネステーマを実行するためには、データが兎にも角にも必要となります。特に「適切なデータ投入量」でありながらも、インサイトを埋めるだけの「データの質」が成功の鍵を握っています。この「データの量と質」の課題を問いかける前に、データ処理にかけている膨大な人的コストや時間・工数的プロセスを忘れがちです。
- 分析用のデータ作る担当者がいる・そのための派遣社員を雇っている、
- 定型レポート・ダッシュボード作成業務を担っている社員がいる
- レポートを作成するのに色々な部門やシステムからデータをダウンロードして、それを成形して分析するのに何時間・何日もかけている
- データ抽出が煩雑でSQLに詳しい人でないとなかなか対応できない
こういった問題が起きていないでしょうか？この手のデータ分析の前にデータを集めて、加工し、定型のものを生み出す作業はマニュアル作業でミスも起きがちであり、個別の担当者に作業が集中したり、ノウハウが偏ってしまうリスクを常に内包しています。上記のような課題は自動化することが出来て、なおかつビジネスロジックやデータ変換プロセスを明示的に残して、ブラックボックス化することを避けながら、にも関わらず、多くが何となく放置されています。
マニュアル作業のデータ処理を自動化し、生産性向上させるために、それを実現するテクノロジーを理解する必要があります。
まずETL（Extract, Transform, Load）とEAI（Enterprise Application Integration）プロセスを理解することが重要です。ETLは、複数のソースからデータを収集し、企業のデータベースやリポジトリに保管・変換・読み込みするために使用されるソフトウェアプロセスです。データ分析とレポート作成に関しては、ETLはデータを統合し、業務部門で利用できるようにし、レポートやダッシュボードを作成するために使用されます。また、ETLツールはデータをあるタイプのフォーマットから別のフォーマットに変換可能なため、分析前にエクセルやメモパッドで行っていたようなデータ変換を不要にします。
まず、EAI（Enterprise Application Integration）プロセスを理解することが重要である。EAIとは、ビジネスアプリケーションに関連するデータベースやワークフローを統合し、ビジネスが一貫して情報を利用できるようにすると共に、あるアプリケーションで行われたビジネスのコアデータの変更が他のアプリケーションに正しく反映されるようにすることを目的とする作業である。EAIを使うメリットは、企業のさまざまな部分を統合できることだ。例えば、すべての顧客が同じ情報を同時に入手できるようになります。例えば、お客様には同じ情報を同じタイミングで提供することができますし、異なる場所にあるデータも一元管理できます。それはユーザーがどのようなデータにも容易にアクセスできるようにするためのシステムです。また、ETL（Extract, Transform, and Load）プロセスを理解することも重要である。ETLとは、あるソースからデータを抽出し、使用可能な形式に変換して、別のソースにロードするプロセスです。場合によっては、複数のソースからデータを抽出し、1つのデータベースにロードする必要があるかもしれません。EAIによって、企業はデータの整合性が保たれていることを確認することができます。例えば、ある取引でエラーが発生した場合、次のバッチが処理されるまでそのエラーに気付かなかったとしても、同じ取引でエラーを検出し、修正することができます。EAIは、データをそもそも正しい形で保存することを可能にするものである。また、ビジネス・ユーザーが使い慣れた別のアプリケーションに保存されたデータを使用する必要がなく、データを共有することができるようになります。さらに、ビジネスによってコア・データベースで行われた変更が、ビジネスの他の部分にも反映されるようにすることもできる。
データ活用を始める最初のステップは、データがクリーンで信頼できるものであることを確認することです。企業や組織の多くはこのプロセスを何段階もの手作業や確認作業を経て、データを使える形にしています。本来であれば、この作業は自動化され、集めたデータを蓄えておくデータマート/データレイクの導入や、それらに接続するビジネスインテリジェンスツールの活用へと検討を進めていくべきなのですが、旧態依然としたExcelの柔軟さという心地よさに人的リソースを費やしています。
データアナリストは、データ形式の異なる複数のデータベースからデータを収集することに悩まされています。データ統合ソリューションを導入すれば、組織はデータ資産を内部で活用できるようになり、そこで得られた生産性は企業や組織の成長のために使えるようになるといえるでしょう。
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