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2016年8月22日(月)

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　インフォマティカのビッグデータアーキテクチャーでは、データマネジメントに必要な機能を（1）ビッグデータ・インテグレーション、（2）ビッグデータ・ガバナンス、（3）ビッグデータ・セキュリティの3つに整理する（図2）。このうちインテグレーションは、データの抽出や統合、品質管理などを担い、最近ではHadoopやSparkといったオープンソースを使って、バルク型のバッチ処理とストリーミング型のリアルタイム処理を統合的に開発・実行するための機能強化が進んでいる。

図2：ビッグデータアーキテクチャーの全体像
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セルフサービス活用に向けたガバナンスが重要に

　だが久國氏が、業務部門でのデータ活用において最も重要な機能に挙げるのは、ビッグデータ・ガバナンスである。ただ、ここでいうガバナンスは、誰がどのデータを利用したかをチェックするような“守りのガバナンス”よりも、ビジネスゴールの実現に向けて、利用者がデータを自律的に最大限活用するための “攻めのガバナンス”の側面を指している。

写真2：インフォマティカ・ジャパン セールスコンサルティング部ソリューションアーキテクト／エバンジェリストの久國 淳氏

　「データ活用においては、個人情報保護の観点からデータセキュリティに代表される守りのガバナンスが強調される傾向にあります。ですが広義のデータガバナンスには、データ資産を全社の共有財産として可視化したり、来歴や関連性を把握したり、品質を評価・改善したりなど、データを効率的に活用するために状態を把握・管理するという意味合いが含まれます。データレイクをビジネスユーザーが使いこなしていくためには、こうした攻めのガバナンスが特に重要になります」（久國氏）

　ビッグデータのためのガバナンス機能としてインフォマティカが挙げるのは、データの（1）発見、（2）把握、（3）整備、（4）提供の4つ。Intelligent Data Lakeの環境では、これらの機能が1つの統合されたプラットフォームとして提供される。具体的には、企業全体のデータ資産カタログから必要なデータセットを発見する「スマートサーチ」や、データの傾向や品質を把握するための「プロファイリング」、セルフサービスでのデータ加工や準備を可能にする「プレパレーション」、プロジェクト管理と利用者間でのコラボレーションを可能にする「パブリッシュ」などである。

　ここでIntelligenceが効いてくる。例えばスマートサーチでは「利用者に分析を補完するデータをシステム側が提案してくれます。『社内の他ユーザーが利用している、このデータセットを組み合わせてはどうでしょう』といった具合にリコメンド（推奨）されるのです」（久國氏）。気づきや閃きを得るためにトライ・アンド・エラーを重ねながら進めるビッグデータ分析において、他者の知見から有効なデータに、より素早くたどり着ければ、作業効率はもとより分析結果そのものの向上が期待できる。

利用部門とIT部門の連携性を高める

　Intelligent Data Lakeにより利用部門が自由にデータ分析に取り組めるようになったとき、IT部門の役割はどう変化するのだろうか。この点について久國氏は、「利用部門によるデータ活用のセルフサービス化が進むことで、IT部門は利用部門から依頼を受けてデータを探したり来歴を確認したり、あるいはデータを整備して利用部門に提供するといった作業から解放されることになります。ビジネス部門とIT部門間でデータ資産に関する情報格差がなくなることで、双方が密に連携しながら、新しいデータソースの追加やデータ管理ルールの策定、複雑な統合処理の開発など、より付加価値が高い業務にリソースを傾注できるようになります」と説明する。

　実際、そうした効果に着目して、大手企業のIT子会社が親会社のビジネス変革をサポートするためにIntelligent Data Lakeを構築・運用したいとする問い合わせが急増しているという。データレイクに溜まった膨大なデータ資産の可視化や、利用者によるデータ活用支援といったビッグデータ・ガバナンスの確立をサポートするインフォマティカのIntelligent Data Lakeにより、ビジネスのためのデータ活用実現への時間短縮を図りたい。

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インフォマティカ・ジャパン株式会社

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