使えるデータレイクを設計するうえで知っておきたい9つの原理

こんにちは。インフォマティカ編集部です。

今回は、データレイクの重要な設計原理について考察したいと思います。

今やデータレイクの構築は、新たなインサイト(洞察)を迅速に発見し、データ主導のデジタルトランスフォーメーションを実現するうえで不可欠となっています。

まずは、データレイクについておさらいです。

データレイクが扱うのは、テキストや画像、動画、音声などさまざまな形式のファイルです。それらを未加工のまま、ストレージなどの記憶媒体に蓄積していきます。このような特定の構造を持たないデータは非構造化データと呼ばれます。データレイクが得意とするのはセンサーのログやGPSデータ、SNSのテキストなどビジネスに関連して時々刻々と生み出されるようないわば生のデータを統合して取り扱うソリューションです。通常、これらの多種多様なデータはネットワークを経由して集めます。

データレイク内の非構造化データは活用するときにその都度、構造を定義します。その上でデータを参照し、分析結果を得るわけです。このデータレイクの手法はビッグデータの分析処理でよく利用されています。

 

クラウドやオンプレミス、ハイブリッドなどの異なる複数の環境に存在するさまざまなデータ(構造化、非構造化、多構造化されたビッグデータ)をいったん保管して、必要に応じて体系的なアプローチで継続的に有益なインサイトへと自動的に変換できるのがデータレイクのメリットです。データレイクを活用すれば、より多くのデータを使った革新的なアナリティクスを実行できるようになります。

>>関連ブログ:データレイクとデータウェアハウスの違いとは

データレイクでデータ管理が重要な理由

めまぐるしく変わるビジネス環境では、あらゆる販売チャネルから入っている顧客を常に満足させるために、顧客に関わるあらゆるデータを統合して瞬時に把握できるような迅速なデータアクセスが不可欠です。また、入れ替わりの激しい人材や業務要件の変化に合わせた人員配置の変更を行ううえでも、正確なデータにスピーディにアクセスできなければ、不要なコストが膨らむことになります。

 

さらに、従来のようにIT部門任せのデータ管理ではなく、業務部門やエンドユーザー、顧客あるいはサプライヤ自身が、ポータルを使ってデータを利用するようなセルフサービス方式の環境が発達したことで、データの種類もデータソースもさらに分散化し、体系的なデータ管理がなければ、「データが泥沼化」することになります。

 

実際にデータレイクはどのように業務上の価値を高めるのか?

それでは具体的にデータレイクをどのように業務に活用できるのかについて、いくつかの例を見てみましょう。

 

1.不正行為データレイク

不正行為データレイクアーキテクチャにセキュリティとガバナンスを組み込むことで、例えば金融機関の場合は、メインフレームシステムから総勘定元帳やその他の金融データを収集した後に、ウォッチリストなどの外部データセットと統合し、高度なアナリティクスを使用して異常とトレンドを特定し、不正行為を検出できるようになります。

 

2.マーケティングデータレイク

長年にわたり、マーケティングデータは企業などの組織内に分散していたため、マーケティング担当者が見込み客や顧客の全体像を把握することは非常に困難でした。マーケティングデータレイクがあれば、顧客/見込み客と自社の関係に関するあらゆる情報を分析してトレンドやパターンを特定し、「次の最適なステップ」を予測し、顧客の購買活動全体を導くことができます。

 

3.医療データレイク

医療機関は他の業界よりも扱うデータの量と種類が多く、厳格な業界規制やデータプライバシーに関する規制(米国医療保険の相互運用性と責任に関する法律)を遵守する必要があります。インテリジェントなデータレイク管理を通じて医療データレイクを管理することで、ビッグデータアナリティクスで使用する大量の医療データを管理し、患者の転帰の予測、医療コストの削減、人材配置とサプライチェーンの最適化を実現できます。

 

4.産業データレイク

製造機械に設置したセンサーからデータを収集してくださいデータレイクに取り込むことで、設備の状態を 総合的に把握して、保守が必要な不具合を予測し、事前に修理してコストを削減できます。

 

5.コンプライアンスデータレイク

さまざまな規制(GDPRなど)へのコンプライアンスス関連データをデータレイクに取り込むことで、より総体的に規制コンプライアンスを確保して実証することが可能になります。

 

いま、ビッグデータに対する考え方を見直す時がきています。一度きりではなく何度も繰り返し成果を挙げられるようなデータレイク設計の重要な9つの原理を知るために、ぜひこちらの資料を参考にしてみてください!

 

 

コメント