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【session 08】意思決定・ビジネス活用に貢献するためのデータ品質を追及するリアライズ

要件定義フェーズにデータ・アセスメントを組み入れた実践型のデータマネジメント・ソリューション

2012年5月10日(木)

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NTTデータの社内ベンチャーとして創業し、データマネジメント事業を一環して手がけてきたリアライズ（現NTTデータバリュー・エンジニア）。同社のセッションでは、代表取締役社長の大西浩史氏が「データマネジメントが求められる理由とユーザ事例を通じた実践方法の紹介について」と題して講演。企業が情報活用を進めるうえでは、データ品質を維持・確保することが重要だとし、事例に基づいてデータ活用を実践する手法を具体的に紹介した。

株式会社リアライズ
代表取締役社長
大西浩史氏

「ITを経営に生かすには、情報システムの“血液”とも言えるデータの質にこだわらなければならない。データの一意性と整合性を保ち、全社的な視点で可視化して、分析による仮説・検証を推進できる体制が不可欠だ」。リアライズの大西浩史氏はこう会場に訴えた。

とはいえ実際には、データを直接取り扱う業務部門と、データを活用したい経営管理部門・企画マーケティング部門とでは、ニーズが本質的に異なり、それがデータを活用する際の障害となりがちなのだと指摘。例えば、「受注登録」という処理について見ると、業務部門のニーズは、「顧客からの注文を早く処理したい」「自部門で困らないように必須項目の登録だけで済ませたい」となる。一方、経営管理や企画マーケティング部門のニーズは「詳細なデータで顧客の動きを把握したい」「正確な経営情報をリアルタイムに取得したい」といった具合だ。

要件定義段階からのデータアセスメントが重要

リアライズが提供するデータマネジメントのソリューションは、こうした問題に対応するために、要件定義の段階から実データのアセスメントを行い、システムの設計、運用段階へのフィードバックを行うことが大きな特徴だ。

大西氏は、その具体例として、60万件のデータを統合し、新しい生産管理システムを稼働させたあるメーカーの事例を紹介した。そのメーカーでは、取引先マスターや品目マスターが全国に7カ所ある各工場でバラバラに入力され続け、重複や例外データが大量に発生していたという。取引先名称や品目データに表記揺れがあるため、調達したい品目を検索できなかったり、最安値の発注先が分からなかったりと、業務に直接的な影響も出ていた。例えば、ある部材の調達においては、最安値のデータを検索して注文すべきところ、適切なデータの検索・注文できず、1注文あたりでは小額損失とはいえ、総額では数億円の損失となっていたケースが実際に起こっていた。

システム刷新にあたって、リアライズは、要件定義の段階で、実データの調査・検証（アセスメント）を実施。実データのアセスメントには、大きく2つのアプローチがある。

1つは、ツールや辞書による対応だ。データには値の意味（セマンティックレベル）やフォーマット（シンタックスレベル）、登録担当者・組織の特性などによって、さまざまな問題が発生するものである。そのため、社名・人名の判断辞書、法人種別の正規化辞書、使用禁止データ検出辞書などを使って、補正・置換することが必要だ。ただし、データは、意味レベルで人の判断が必要なものもあり、かつシステムの運用段階で日々蓄積維持の観点で限界がある。そこで、もう1つのルールによる対応が必要になる。具体的にはデータを取り扱うための登録ルールや編集ルールなどの整備だ。データの打鍵や目検の方法まで定義することにより、複数の担当者で同時にデータ運用をする場合でも対応可能なルールを作ることがポイントだという。

大西氏は「データマネジメントは一過性のものではなく、中長期的に取り組むべきテーマ。ITが経営に寄与するために必要不可欠なことは言うまでもない」と講演を締めくくった。