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データの時代だからこそ、改めて着目すべき「データマネジメント」の実際

2021年4月8日(木)

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DXが業種や業界の垣根を越えて本格化する中、いち早くDXを推進することや、より高度なデータ活用を実現するためには、データ統合の速さと柔軟性が必要になる。そこで今、強く求められているのが、大量データを活用しやすいかたちで管理するデータマネジメント基盤の整備だ。日立製作所の岩渕史彦氏（サービスプラットフォーム事業本部 IoT・クラウドサービス事業部エンジニアリングサービス第2本部担当部長）が日立製作所流の整備方法と、そこでの勘所を説く。

DX推進に向けたデータマネジメント基盤の必要性

DXによるデータ駆動型経営の本格化を背景に、データの陳腐化回避や、アドホック分析、AI活用のためのデータ提供は、“速さ”と“柔軟性”がより強く求められるようになった。しかし、データ管理の煩雑さと、IoTやネットワークの進化によるデータの種類と量、さらに管理対象の爆発的な増加を勘案すれば、新たな要求への対応は現実的に困難だ。

日立製作所の岩渕氏は、「分析精度を左右するデータ品質や整合性の確保もこのままでは難しい。トライ・アンド・エラーの連続であるDXに取り組むうえで、この状況を打開し、データからより大きな価値を引き出すために、社内に散在するデータを一元的に把握し、即座の利用を実現するためのデータマネジメント基盤の整備が強く求められている」と強調する。

日立製作所サービスプラットフォーム事業本部 IoT・クラウドサービス事業部エンジニアリングサービス第2本部担当部長岩渕史彦氏

課題解決に向けた日立製作所ならではのアプローチ

データマネジメント基盤の整備にあたっては課題がいくつも存在する。その一端は、同社に寄せられる相談からも見て取れる。

「IT部門が直面する共通課題の一つとして、データ管理の専任部署であるData Management Office（DMO）をどう立ち上げ、ルールをどう策定し、データ保守やデータ提供の工数をどう抑えるかという、新組織やルールの策定／定着にまつわるものがあります」（岩渕氏）。

一方で岩渕氏は、データ活用の“氷山モデル”を基に、基盤整備自体の課題も指摘する。「データ活用は、データの探索や検証、成形・加工、データモデリングなど、分析までに必要な作業が全体の8割を占めます。加えて、これらの作業で、業務用語によるデータ探索の困難さや各カラムの意味が不明確なことによるデータ検証の難しさ、データ精度の違いに起因する成形・加工の手間、データモデルの陳腐化といった課題も存在します」（岩渕氏）。

データ利活用における“氷山”モデル
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これらの多様な課題解決に向けた日立製作所の提案が、下記の4つの機能を備えたデータマネジメント基盤の整備だ。

多種多様なデータを一元管理する「データレイク」
格納するデータを作成する「ETL処理」
データレイクから欲しいデータを発見するための「データカタログ」
ユーザー自身でデータを加工してデータを作り出す「データトライアル環境」

そして、データマネジメント基盤を実現するアーキテクチャと、運用管理のためのモデル、活動を推進するロードマップが、これらの整備や運用を推進する。

日立製作所ではこれらを包括的に提供するサービスを手掛けている。その特徴として岩渕氏が強調するのが2段構えのデータレイクだ。1次データレイクには構造／非構造を問わず、各種のデータソースからクレンジング処理したデータを格納。この段階でのデータカタログへのメタデータ登録により、企業が保有するあらゆるデータが可視化される。そのうえで、集計／正規化処理したデータを2次データレイクに格納することで、デーカタログを参照したユーザーによるデータ活用が実現する。また、DXやSelf-BIを推進するユーザー向けには、データトライアル環境を用意し、アドホックなデータ分析を実現する。

日立製作所が提案する2段構えのデータレイク
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責任者を配置し効率的で適切なマネジメントを

一方で、マネジメントモデルも見逃せない。具体的には、業務部門やデータ管理部門、IT部門の役割を明確化し、データモデル、データカタログ、データマネジメント基盤を管理する体制を提供している。

「それぞれに責任者を配置し、その管理の下、データやモデルの品質を監視／改善を推し進めます。効率的かつ品質を確保したデータマネジメントの実現に向け、こうした運用の工夫が鍵を握ります」（岩渕氏）。

日立製作所のデータマネジメントサービスの特長は「データマネジメント標準WBS」「導入シナリオ」「サービスデリバリユニットの設置」の3つである。

まず標準WBSは、データマネジメントの「構想策定」「アーキテクチャ検討と要件定義」「基盤設計・構築」「保守・運用・拡張」のサイクルを回し、データマネジメントの高度化を継続的に支援するサービスだ。

「データマネジメントの取り組みの背景や制約事項、要望を踏まえて、各種コンサルティングを基に方針や管理対象データ、さらに組織の姿を固め、当社の豊富な技術と知見を活用してデータマネジメントをシステムと人に落とし込んでいきます。そのうえでKPIを設定し成果を可視化し、次の改善につなげて行きます」（岩渕氏）。

データマネジメント標準WBS
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導入シナリオは、何から着手すべきかに悩む企業へのアドバイスを皮切りに、いわば対話形式で活動を支援する。そのための「データスチュワードサービス」「データマネジメントオフィスサービス」などもすでに用意している。

最後に、日々の運用での現場からのリクエスト対応で力を発揮するのがサービスデリバリユニットだ。それら要望を踏まえ、日立製作所の技術者が基盤修正や設定変更、機能追加などの実務を担う。

約15カ月でデータマネジメント基盤を一から整備

日立製作所の支援の下、データマネジメント基盤を整備した企業がある。

個別最適化したシステムによりデータ共有が困難だったとあるメーカーでは、工場横断型のデータ活用を目指して標準WBSを活用し、整備計画を立案した。データ利活用のKPI設定やデータ統合に向けたデータマネジメントモデルの設計などを皮切りに、約15カ月でデータマネジメント基盤の構築を完了した。その過程で小規模システムの統廃合も行い、システム運用に関わるコストと負荷が軽減されるとともに、経営陣が目指してきた多品種少量生産へのシフトに関する道筋もつけられたという。