[Sponsored]

データマネジメント変革で直面する3つの壁の正しい乗り越え方

2023年5月23日(火)

リスト

「何をするにもコストがかかりすぎる」「必要とするデータが手に入らない」「運用が非効率になり続ける」、これらはデータマネジメントに取り組む企業が直面しがちな「3つのよくある壁」だ。これを放置すると、組織のありようは変わらず、事業成長が鈍化し、データマネジメントへの関心が薄れるという悪循環に陥るおそれがある。では、この壁をどう乗り越えればよいのか。2023年3月9日に開催された「データマネジメント2023」のセッションに登壇した、JSOL 法人事業本部ビジネスIT事業部デジタルソリューション第一部第一課課長代理の穴沢浩二氏が、その壁の正しい乗り越え方を解説した。

困りごとは「マスタ管理」と「データ集計・分析」

　データマネジメントに関して多くの企業から聞こえてくるのが、「データが散在していて適切な判断に使えない」「散在したデータの統合負荷が高い」「部門横断の連携がとりづらい」「分析はExcel依存」といった困りごとである。

　各部門がそれぞれ個別最適で工夫してきたことが、結果的にデータの散在をもたらして統合負荷を高めているのだ。しかも互いに他の部門のことを知らないだけに、仮にデータを統合しようとしても影響範囲がわかりづらい。分析環境についてはDWH（データウェアハウス）などの仕組みもあるにはあるのだが、継ぎ足しを重ねながら構築してきたことから制約が多く、あまり使い物にならない。そんな実態が見えてくる。

株式会社JSOL 法人事業本部ビジネスIT事業部デジタルソリューション第一部第一課課長代理穴沢浩二氏

　JSOL 法人事業本部ビジネスIT事業部デジタルソリューション第一部第一課課長代理の穴沢浩二氏によれば、これらの困りごとは「マスタ管理」と「データ集計・分析」という大きく2つの問題に集約される（図1）。

図1　データにまつわる困りごとは2つの問題に集約される
拡大画像表示

　とはいえ課題解決は容易なことではない。データマネジメントの変革に向かう多くの企業が直面しているのが、「何をするにもコストがかかりすぎる」「必要とするデータが手に入らない」「運用が非効率になり続ける」という3つの“壁”である（図2）。

図2　データマネジメントにおける企業が直面しがちな「3つの壁」
拡大画像表示

理想的なデータマネジメントを実現する3つの武器

　では、この３つの壁はどうすれば乗り越えられるのか。

　穴沢氏は、「業務面からシステム面にまたがるマスタデータ管理や、スモールスタートから大規模までカバーできるDWHなど“仕組みの整備”と、基幹業務的なアプローチを見直す“脱ウォーターフォール”が求められます」と説く。そして「JSOLでは理想的なデータマネジメント実現の武器となる3つのソリューションを提供しています」と訴求する。

　1つめは、企業ごとに最適なマスタデータ管理の仕組みづくりに資する「J-MDM」というソリューションだ（図3）。大手企業を中心に10年以上の実績を持つもので、複数のシステムに散在するマスタデータを一元管理し、不要なシステム間連携の排除、マスタメンテナンス業務の効率化などを実現する。強力な内部統制基盤、再利用性、生産性、保守運用性を徹底的に高めたアプリケーション構造、きめ細かなマスタ業務機能群、ローコード開発などを特徴とし、ビジネスを取り巻く環境変化にも迅速かつ低コストで対応できる。

図3　JSOLが提供するマスタデータ管理ソリューション「J-MDM」
拡大画像表示

　「特に内部統制に関してはアプリケーション基盤に採用しているNTTデータイントラマートのintra-martを生かし、柔軟なワークフローを設定することができます。もちろんマスタデータの履歴管理や権限統制についても十分な機能を備えています。さらにローコード開発は、ほとんどのことをコーディングでなく設定で実現できるようになっており、脱ウォーターフォールひいてはアジャイル開発のアプローチにとても適しています」（穴沢氏）。

　2つめは、SaaS型のDWHである「Snowflake」。マルチクラスタによる高速処理に適したアーキテクチャーを備え、使ったときだけの従量課金で利用できるのが特徴だ。

　「Snowflakeでは蓄積されたデータを直接共有することも可能です。このメリットを生かし、200以上のプロバイダーが提供している外部データサービスにアクセスできるなど、データ分析の幅を大きく広げられる仕組みになっています」（穴沢氏）。

　３つめは、上記のJ-MDMとSnowflakeを組み合わせたシステムによるアジャイル型データマネジメントの実現である。

　昨今、現場で扱うデータは種類も量も大きく増加するとともに、データの用途が多岐にわたり、そのタイミングも変動的となっている。複数部門の担当者が連携しながらデータを扱う業務も増えてきた。そうした中で「追加項目ひとつでも改修案件となり、データマートをつくるための小回りがきかない」「他システムとの整合性をとるために、常に調整手続きが必要となる」など、旧来のウォーターフォール型データマネジネントの弊害が顕在化している。そこで求められるのがアジャイル型データマネジメントへの転換なのだ。

　穴沢氏はJ-MDM×Snowflakeの連携ソリューションを利用することで得られるメリットとして下記のような効果をあげた。

分析に活用するマスタ管理項目（分析軸等）を柔軟にすばやく変更できる
大量データから生成するデータマートを好きな形でデスクラップ＆ビルドできるため、試行錯誤（仮説検証）を短期間で何度も繰り返すことができる
従来型の統計分析に加え、機械学習による分類・予測を活用できる
様々なデジタルデータ（動画やPDFなどの非構造化データ）を扱うことができる

「M&Aも含め、成長している企業ほどサイロ化の問題にぶつかりやすくなります。そういった企業が、アジャイル型を導入することによる事業メリットには非常に大きいものがあります」（穴沢氏）。

　こうしたソリューションを用意しているJSOLだが、同社の強みは「データ利活用の課題に合わせて、最適なソリューションを提供できることにあります」と穴沢氏は語る。

マスタ一元化の効率的な改善策を提案

　データの利活用にあたっては、「マスタが一元化されておらず、分析したい軸で分析できない」という、マスタの一元化に起因する課題がある。これに対してJSOLは、「MDM（マスタデータマネジメント）構想策定サービス（図4）」を提供している。「システム構築にすぐに取り掛からずに、あらかじめどのようなものを作りたいのか、現状を把握しながら考えていくというフェーズになります」（穴沢氏）

図4　複雑なマスタ連携を整理、効率的な改善策を提案するMDM構想策定サービス
拡大画像表示

　MDM構想策定サービスでは、MDM導入におけるコード体系の問題やマスタメンテフローの問題にも対応するが、今回の講演ではイベントテーマに沿って、データ集計・分析観点でのデータモデル定義における問題について説明した。

　データ集計・分析を意識する際のデータモデルには、データの粒度という問題がある。例えば、顧客マスタに事業所単位、支店単位、営業店単位といった異なる単位のデータが混在している状態で集計に回してしまうと、「漏れなく、ダブリなく」が実現できない。それを実現するためには、マスタ側での階層情報、集計情報の区分、集計用コードの保持といったモデリングの工夫が求められる。

　名称項目で判別が必要という問題もある。取引が終わった顧客に対して【取引終了】○○商事、（終了）△△商事、（廃止済み）♦♦商事といった、名称を付けている場合がある。「これ自体は、業務的なミスを避ける取り組みとして問題はないのですが、このように文字だけで対応しようとすると、人によって書き方が変わってくるので、集計側が一律のルールで判断できなくなります。ステータスを外出しして、名称に依存しないモデリングが必要となってきます」（穴沢氏）

　また、項目の意味定義についても注意が必要だ。外食産業では店舗マスタを扱うことがあるが、店舗の「席数」と一口に言っても、出店当時の標準「席数」もあれば店長がコロナ禍で配置換えしたアレンジ後の席数も考えられるなど、一つの項目名から色々な意味定義ができてしまう問題もある。この場合、定義を統一させる、あるいはそれぞれの意味ベースで項目を分割する、という検討も必要になるという。

　「構想策定という名前からスマートなイメージを持たれるかもしれませんが、実際にはこういった泥臭いことをあらかじめ行っておくというフェーズでもあります。これも構想策定の意義となります」（穴沢氏）

小さく迅速に始められるPoCサービス

　次に、「データはあるが、どう利活用したらよいかわからない」という課題。優れたシステム基盤を有しているだけでは、ビジネスとしての価値は生まれない。データ活用では収集・加工、蓄積、分析、可視化をすべて行う必要があり、可視化にたどりついてはじめてデータの価値が発揮できるようになる。穴沢氏は「同じデータを用意したとしても、可視化がどうなるかによってデータの価値は大きく変わってきます」と指摘する。

　そこでJSOLでは、顧客のデータを預かって小さく、すぐに始められるPoCサービスを用意している。どう見せるかを重視しており、顧客から預かったデータを見て、どうレポーティングすれば良いのか、分析を踏まえた打ち手につながるのかを提案するだけでなく、こういうレポーティングが必要な場合、どのようなデータが必要になるかを検討することもあるという。

　図5は、POS売上に影響を与える営業活動の種類を分析・可視化したもので、左側のように営業担当者が単純に顧客往訪をしてもシェアの獲得にはつながらない。右側のように商品説明を行うとシェア獲得につながるということが、分析結果を可視化したことで明確になった。「PoCサービスでは、こういったお客様の打ち手につながる可視化の提案をしています」（穴沢氏）。

図5　POS売上に影響を与える営業活動の種類（往訪、商品説明）を分析・可視化すると、打ち手が見えてくる
拡大画像表示

環境整備の手間を省くサービスを用意

　最後に、「いろいろ試してみたいが、まず環境を用意するのに手間がかかる」という課題について。前述の通り、JSOLでは理想的なデータマネジメントを実現するためのソリューションのひとつとしてSaaS型DWHのSnowflakeを提供しているが、環境整備の手間を省くため、顧客側の事前準備や前提知識がなくてもSnowflakeを使ったPoCを始められる環境を用意している。

　また、環境を構築する際に問われるのが、「既存の集計プログラムを再利用できないか」ということ。「こちらについても、既存プログラムのコンバートを実施しますので、今までの資産を活用いただくことが可能です」（穴沢氏）。

　コストがかかる、必要なデータが入手できない、運用が非効率といった、データマネジメントに取り組んでいる企業が実際に直面している課題に対してJSOLは、ソリューションミックス（J-MDM×Snowflake）、MDM構想策定コンサルティング、データ利活用PoCという、理想論にとどまらない3つの現実解を用意している。「構想から実現・定着まで、お客様と“伴走”しきることができる唯一のパートナーがJSOLです」（穴沢氏）。