データ課題ヘの対処と打破

ビジネスに適したデータ統合ソリューションを選択するには?

今日のビジネスでは、データを迅速にユーザーに提供することが不可欠です。しかし、かつてないほどデータが増えて複雑になっているため、動く標的のように感じられるかもしれません。

• データソース / 種類 / 量は増加し続けている
• 分析だけでなく、データサイエンス / AI / 機械学習の取り組みにもアクションにつながるデータが不可欠である
• パイプライン全体でデータセキュリティ確保と統制が必須である
• 基盤となるアーキテクチャには、柔軟な拡張性が求められる
• コスト / 利便性 / サポートに対する考慮が必須である

最新のデータテクノロジーは、上記のすべてに対応することができます。適切なデータ統合ソリューションを選択すれば、十分に対応することが可能です。

自社に最適なデータ統合ソリューションを選択するには？

本ガイドブックでは、上位の考慮すべき項目・ユースケース・製品レベルおよびプラットフォームレベルでの各機能など、必須の基準を解説します。

「企業は、データが企業内を流れるビジネス資産であることを、これまで以上に認識・評価すべきです。データは従来の組織の枠を超え、多くの場合、明確な所有者もいません。データの流動性により、ビジネス価値を創出しながらの管理が複雑になっています。」
HARVARD BUSINESS REVIEW

はじめに

機能や性能を評価する前に、実現したいこと、そのために必要なコストなど、基本的な要件を明確にします。

目標

自社の要件に基づいた優先順位の決定

• 従来のアプリケーションの刷新
• 既存システムからのリアルタイムのデータ提供
• 需要の増加時に対応する容易な拡張性
• ETL をセルフサービス機能に置換
• 非構造化データを含む、より多くのデータ構造の分析
• より迅速かつ容易な新しいアプリケーションの開発
• より高度な分析をサポート
• AI / 機械学習 / IoT / 意思決定の自動化をより効果的に活用
• インフラコストの削減

総保有コスト

初期費用を含めた全コストの把握

SaaS の場合：

• 年間または継続的なサブスクリプションに対するコスト
• ユーザートレーニングとサポートに対するコスト
• 導入および継続的なサポートに対するコスト

オンプレミスの場合：

• 社製品や基盤技術など、ソフトウェアのサブスクリプションおよびメンテナンスに対するコスト
• 開発やメンテナンス用のネットワーク/ ストレージ / サーバーなど、ハードウェアに対するコスト
• IT リソースや作業に対するコスト
• 導入および継続的なサポートに対するコスト
• ユーザートレーニングとサポートに対するコスト

考慮すべき項目

ユースケースからユーザーコミュニティまで、データ統合プラットフォームのあらゆる側面を考慮することが重要です。

• ユースケース
  データストリーミング・データウェアハウスの自動化・データレイク構築の内、最も一般的なユースケースのリストを確認します。

• 主な機能
  すべての重要な機能を細かく確認します。

• 必須のソリューション
  ソリューションレベルで必須の機能をすべてリストアップします。

• 利便性と価格設定
  利便性や明確な価格設定の観点で、考慮すべき項目を明確にします。

• サプライヤーのサービス
  サービス・サポート・ユーザーコミュニティなど、ソリューションプロバイダーを選定する際のポイントを確認します。

• 変革の実現
  データ提供を変革している 3 つの最新動向を確認します。