[Sponsored]

中央集権型と自律分散型の両方式に適用可能なデータ基盤構築とデータマネジメントを実践

2025年4月21日(月)

リスト

多くの企業でデータマネジメントの重要性に対する認識が高まっているが、ITリソース不足や多様なデータの管理・統合、データ基盤整備などの課題に直面しているのが現実だ。2025年3月7日に開催された「データマネジメント2025」（主催：日本データマネジメント・コンソーシアム〈JDMC〉、インプレス）に、ウイングアーク１ｓｔ Business Data Empowerment Strategic Business Unit DEサービス統括部統括部長の山本宏樹氏が登壇。同社が打ち出した「Dataring（データリング）」というコンセプトとともに、中央集権型と自律分散型の両方式に適用できるソリューション、データ活用の過程で生じる課題に対して羅針盤となるデータカタログの開発について解説した。
提供：ウイングアーク１ｓｔ株式会社

多くの企業が直面しているデータマネジメントの課題

　DX潮流、そして近年のAIの台頭により、データ活用に求められる期待値が変化している。以前は「モノ売り」視点による個々の業務効率を重視した垂直的なデータ活用ニーズが主流だったが、昨今では「コト売り」視点に立った、顧客の体験を重視した水平的なデータ活用の期待値が高まっている。

　ウイングアーク１ｓｔの山本宏樹氏は、「このビジネスニーズに対応するためには、バリューチェーン全体のデータを統合するとともに、そのデータを維持するためのマネジメント活動が重要です」と説く。

写真：ウイングアーク1st Data Empowerment事業部 DEサービス統括部統括部長山本宏樹氏

ウイングアーク１ｓｔ株式会社 Business Data Empowerment Strategic Business Unit DEサービス統括部統括部長山本宏樹氏

　とはいえ、データを統合し、組織横断的な活用を実現するのは容易ではない。

　「多くの日本企業は個別最適を目的としてシステム導入をした背景があり、システム自体がサイロ化しています。したがってデータウェアハウスやBIツールを導入し、データを収集・蓄積するだけでは、思うような活用ができていないと多くの企業が感じているのではないでしょうか。そこにはデータの仕様が合わないという問題だけではなく、『組織や文化の壁』が存在しています」（山本氏）。

　一方、IT部門はどんな状況だろうか。いわゆる「2025年の崖」を乗り越えるべくDXが急がれる中で、特に従業員数1万人以下の企業規模では社内問合せ対応や既存のシステム運用に手がとられており、リソース不足が顕著になっている（図1）。

図1：リソース不足が顕著になっているIT部門の状況
拡大画像表示

データ活用の拡大と活用業務の高度化を支える「Dataring」

　上記のような課題を見据えつつ、ウイングアークは「企業規模によってデータマネジメントを実行する際の優先順位が異なるのではないか」と考えた。この仮説に基づき、「従業員規模（多い、少ない）」を縦軸、「データ活用の方針（中央集権型、自律分散型）」を横軸として、4象限に分類した内容が次のものである（図2）。

図2：企業規模とデータ活用方針から見た仮説
拡大画像表示

A群：従業員数が多く中央集権型
データマネジメントが組織として理解され、体制・役割もフィットする。

B群：従業員数が少なく中央集権型
リソース不足からデータマネジメントの優先順位が下がることに対して、どのように対応するかが課題。

C群：従業員数が多く自律分散型
LOB（Line of Business：事業部門）との連携により、データ活用とガバナンスをどう両立させるかが課題。

D群：従業員数が少なく自律分散型
IT部門のリソースが枯渇しがちだが、LOB部門との連携により、データ活用とガバナンスをどう両立させるかが課題。

　中央集権型のA群やB群では、「意思決定を行う情報の管理範囲と単位」に沿ってデータを統合していく必要があり、データを維持管理する継続的な取り組みが大切となる。

　一方の自律分散型のC群やD群では、データ管理までをIT部門が担うが、その後の柔軟なデータ活用を推進していくためには、事業サイドのLOB部門への権限移譲が必要となる。したがって業務視点でデータをつなぐ仕組みと、非エンジニアにとっても扱いやすいデータ活用の環境が求められる。

　こうした多様なデータ活用を支えるため、同社は高速集計データベース「Dr.Sum（ドクターサム）」をはじめ、業務アプリダッシュボード「MotionBoard（モーションボード）」や集計・レポーティング「Dr.Sum Datalizer（ドクターサムデータライザー）」といったBIツールまで一気通貫で提供してきたが、今後のデータマネジメントを継続的に実践していくためには、運用面を支えるツールも必要となる（図3）。

図3：データ連携から業務遂行までを支えるBIツール群
拡大画像表示

　「ビジネス課題を解決するデータ活用戦略をデザインし、それを実行する組織やヒトが役割として認知され、ガバナンスが有効に働く状態を実現します。そのうえでデータ活用の範囲を広げ、活用業務を高度化していきます。弊社はこのデータ活用のあり方を『Dataring』というコンセプトで提唱しています」（山本氏）。

　具体的にどうやってDataringを推進していくのか。同社は「Dataring Apps」というブランドのもと、データマネジメントに必要なツール群を拡充している。

　「システムで管理されていない現場データを集める『SmallData Manager（スモールデータマネージャー）』という製品を2023年にリリースしました。これに続いて2024年からは、メタデータ管理やデータカタログに対しても取り組みを始め、すでにプロトタイプを開発しており、ユーザーの皆様にご意見をいただきながらプロダクト化を計画しています」（山本氏）。

データ活用の羅針盤となる「データ活用視点を重視したデータカタログ」を開発中

　ウイングアークがプロトタイプとして開発したデータカタログは、「Dr.Sumのデータベースだけでなく、MotionBoardのダッシュボードやDatalizerのレポートのメタデータを自動収集する」、「仕様や利用目的のブラックボックス化を防ぐ」、「『システム視点』と『業務視点』を紐付ける」、「データ管理者とのコミュニケーション環境を提供する」といった特徴を持つ。データカタログの開発の背景には図4のようなユーザーの課題がある。

図4：ユーザーのリアルな声
拡大画像表示

　なお、このプロトタイプ開発を通じて、同社内にも多くの発見があった。当初はメタデータをしっかりと管理し、データが検索できればデータの問題は解決すると考えていたが、より深層的な課題に気づくことになったという。

　「メタデータを維持・継続できない原因を除去もしくは軽減しなければ、使われない仕組みになってしまいます。また、役割によって情報の非対称性があるため、データが整備されたからといって、欲しいデータにたどり着けるとは限りません。そしてデータベースやBIツールのベンダーである弊社としては、コアプロダクトの相互連動性を高めることでメンテナンス負荷を軽減し、ユーザー体験をさらに向上させる必要があります」（山本氏）。

　こうした気づきに基づき、同社が開発を進めているのが、システム管理視点ではなくデータ活用視点を重視したデータカタログである（図5）。

図5：データ活用視点を重視したデータカタログの開発を進めている
拡大画像表示

　「具体的には検索性の向上とビジネスメタデータ＆コミュニケーション機能の改善、リネージ分析といった機能を実装するとともに、Dr.SumやMotionBoardとの相互連携性を図っていきます。これにより、各プロダクトが更新されれば、自動的にデータカタログもメンテナンスされる世界を実現したいと考えています」（山本氏）。

　データマネジメントがより自然な形で実践され、LOB部門自身がどんどんデータを利用したくなるデータ活用の「羅針盤」となることが、このデータカタログの目指す姿であり、同社は2025年冬のリリースを目指して計画しているとのことだ。