分析に大きな変化をもたらす6つのトレンド


「データ管理アーキテクチャでどのように対処するのか?」


 

6-trends

2016年のエンタープライズITに影響を及ぼしそうな分析のトレンドに関心をお持ちであれば、ぜひInformation Managementの見解をご覧ください。データセキュリティからIoT(モノのインターネット)、データサイエンスまで、エンタープライズデータアーキテクチャに大きな課題を提起する、全部で6つのトレンドがあります。肝心なのは、これらが1つのアプリケーションや一度限りのプロジェクトで解決する問題ではないということです。こうしたトレンドに関わる、データ管理の責任を負うITマネージャーやアーキテクトには、イノベーションを支援するためのスケーラブルなデータ管理アーキテクチャが必要なのです。

たとえ、一度の変革投資でデータ アーキテクチャを刷新することができなかったとしても、そんな理想に少しでも近づけるような方法でそれぞれの課題に対応していかなければなりません。こうしたトレンドがデータアーキテクチャに提起する課題を、ひとつずつ見ていきましょう。

  1. サイバーセキュリティ:攻撃は最大の防御です。企業の限られた防衛線内での防御は効果的ではありません。データは移動し、巡り、変換され、結合されるのです。ここでの課題は機密データを特定し、効率的に管理することです。組織に入って来る機密データの特定と、組織内を移動するデータの追跡を可能にするデータ アーキテクチャが必要になります。
  1. 企業はデータスペシャリストの欠落を埋めるべく奮闘しています。今まで問うこともできなかった疑問への回答が、ビッグデータ分析により導き出されています。しかし、その方法を知る人は極めて少なく、適切な報酬も必要です。さらに悪いことに、ニューヨーク・タイムズによると、彼らはビジネスインサイトの提供自体ではなく、データの準備に50~80%の時間を費やしています。こうした優秀な人材の実力をもっと引き出すことが必要です。そのためには、構造化/非構造化/準構造化データ、ストリーミング、クラウドなど、あらゆる種類のデータ(ビッグデータ) でデータ アーキテクチャとツールが機能しなければなりません。あらゆるデータの準備に対応できる、1セットのツールが求められているのです。これによって「データと格闘」する時間を短縮し、徹底した洞察力のある分析を実施することにより多くの時間をかけられます。
  1. 人とマシンの連携がますます強化されています。スマートマシンや認識ソリューションは、顧客や患者などに提供されるサービスの水準を向上させます。しかし、現状のデータ アーキテクチャではこうしたアプリケーションを有効にするための必要なデータが提供されているでしょうか?データをすばやく投入し、これらのアプリケーションで利用できるクリーンで完全、かつタイムリーなデータに変換ができているでしょうか?迅速な意思決定やリコメンデーションを行うためのリアルタイム データやストリーミング データに対応していると、多くの場合にこれらの課題に直面することになります。
  1. IoT (モノのインターネット) や人々も。センサーデータは、業界をリードする企業に大きな競争優位性をもたらしはじめています。ユーザーにすぐフィードバックを提供するスポーツ用品や、患者情報にリアルタイムで対応する病院など、私たちが「サービス」と呼ぶもののレベルは劇的に向上しています。そのため、単一のエンタープライズ データ アーキテクチャで膨大な量のデータを処理し、重要なイベントをフィルタリングして、データを適切なアプリケーションにすばやく供給しなければなりません。また高度な自動化も求められます。
  1. サイエンティストが活躍できる環境を。これは2つめのトレンドとも関連します。企業が競争優位性を確保するためには、特にデータ サイエンティストなどのサイエンティストの存在が重要になるでしょう。厄介なデータの準備からサイエンティストを解放できるでしょうか?顧客は「仕事の半分はすでに手元にあるデータを発見し、それを把握すること」だと言います。データ サイエンティストがより速く、より賢くデータに取り組むことに役立つアーキテクチャやツールが必要です。
  2. インサイト主導型組織の形成:企業全体、組織横断的に分析を拡張。分析とは、数人のBIのエキスパートやデータサイエンティストが、社内の片隅でひっそりと進める作業ではありません。販売担当者や顧客サービスのエージェント、あるいはキャンペーンのために推奨される最良の手順など、ビジネスユーザーや顧客に即座に価値を提供できるよう、アプリケーションやビジネスプロセスに分析を取り入れるための計画を立てる必要があります。ここでは数多くの異なるソースからすばやく提供される、品質の高いデータが必要です。

ビジョンの策定、共有と説得

Information Management が正しい方向性です。

特に自分たちが淘汰されるのではなく、自らが淘汰することを望む市場のリーダーにとって、これらは、2016年以降の主要なトレンドになるでしょう。組織の全体的な生産性を改善しながら、これらのトレンドに対応する体制を整えるべきです。

私は最近、持続可能なデータ インフラストラクチャの構築のための段階的なアプローチに関するブログを投稿しました。また、次は高い価値(および実証可能なROI)の実現に向けた最初のプロジェクトを策定する方法と、そのプロジェクトについて会社の幹部を説得する方法に関する記事を投稿する予定です。その前にInformaticaが最近リリースしたSlideShareにアップしているプレゼンテーション「次世代の分析の取り組みが失敗する理由」をご覧ください。このプレゼンテーションでは取り組みを台無しにしかねない、より大きな背景について取り上げています。

Why Next-Generation Analytics Initiatives Fail from Informatica

 

※本ページの内容は2016年2月8日更新のUS Blog の抄訳です。

6 Trends That Will Move the Needle on Analytics

著者: Roger Nolan

インフォマティカ社 ソリューション ディレクター

 

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