アナリティクス対応 DataOps

アナリティクス対応データとインサイトの促進でビジネスを変革

アナリティクス主導型トランスフォーメーション – DataOps(データオプス)で運用のハードルを解消

データ主導型トランスフォーメーションは、最高情報責任者および最高データ責任者にとって必須の課題であり、この状況は今後も長く続くと考えられます。最新のデータアーキテクチャと、AI や高度なデータサイエンステクノロジーを活用した新しいサービスを組み合わせることで、組織全体でアナリティクスを活用し、データリテラシーを促進します。

クラウドデータウェアハウスやデータレイクなどの新しいインフラストラクチャや、データストリーミングをはじめとする新しいテクノロジーによって、企業のデータの可用性は大幅に向上することができます。ただし、それだけでは課題は解決しません。人という要素、データを常に利用可能なアナリティクス対応の状態にするプロセスにも対処する必要があります。

すべての従業員の俊敏性を高め、価値創出までの時間を短縮し、リアルタイムにデータを提供するためには、プロセスの変更が必要です。DataOps(データオプス)は、これを支援します。

“ DataOps(データオプス)の真の狙いとメリットは、組織変革の手段としてアクションを促し、俊敏性を実現することです。”

『Innovation Insight for DataOps』、Gartner 社1

アナリティクス対応 DataOps とは

Gartner 社の定義によると、DataOps(データオプス)とは “組織全体におけるデータ管理からデータ利用者までのデータの流れについてコミュニケーション、統合および自動化の改善を目的とした協調的なデータ管理手法” です。1

つまり、最新の統合テクノロジーの導入、加工前のデータを利用可能な状態に変換するプロセス、そしてデータを処理するチームを包含した方法論です。目標は、データ提供の方程式の両辺を一致させることです。制御、透明性、監査性に関するデータ管理者の要件と、リアルタイムなアナリティクス対応のデータというビジネスユーザーの要件です。これらのバランスを取ることで、企業に最大の価値をもたらします。

DataOps が組織にもたらす影響

データ主導型トランスフォーメーションには、インフラストラクチャからプロセス、そして人まで、データサプライチェーン全体にわたる俊敏な取り組みが必要です。DataOps(データオプス)はこれらすべての要素を 1つにまとめ、サイクルタイムを加速してパフォーマンスを向上させ、以下のような方法で組織変革を実現する可能性を秘めています。

1.データリテラシーの向上

最高情報責任者、最高データ責任者、その他の経営幹部にとって、急速に戦略的な取り組みになりつつあるのがデータリテラシーです。この取り組みの半分はスキルの差を解消することです。残りの半分は、すべての従業員に、信頼性の高いデータへのアクセス、活用およびインサイトの発掘を可能な限り容易にすることです。最新のデータ統合と管理は、アクセスを民主化しながらこのプロセスを迅速に加速し、制御を一元化します。

2.より迅速で俊敏なアナリティクスプロセス

真のデータ主導型を実現するには、俊敏性とリアルタイムのインサイトが鍵となります。DataOps(データオプス)は、変化するデータをリアルタイムで移行することができます。手動の作業を自動化することで、アナリティクスの所要時間が短縮され、より重要な点にリソースを集中できるようになります。また、柔軟な統合ソリューションにより、IT はインフラストラクチャを中断することなく、情報源またはターゲットを変更でき、テクノロジーの進化に応じた俊敏性を維持することができます。

3.データの民主化

DataOps(データオプス)を使用すると、あらゆる状況で精査済みの統制されたデータにアクセスできるようになります。アナリティクスインサイトをデータサイエンティストに限定するのではなく、特定の専門知識を備えた幅広い職務の従業員に拡張することができます。これには、モバイルデバイス、IoT 、顧客との折衝を職務とする従業員など、ビジネスの最前線にいる従業員が含まれ、運用とカスタマーエクスペリエンスの最適化に役立ちます。

4.データ提供ライフサイクル全体にわたる継続的な統制

スマートデータカタログ、データインデックスおよびその他のツールにより、IT 部門は、データ決定の変動や混乱を避けるために必要なアクセス制御を備えた最新の統制プロセスを設計することができます。また、データをデータレイクやデータウェアハウス、その他のオンプレミスやクラウドのリポジトリに保管することで、拡張性および俊敏性を実現することができます。これにより、エンタープライズ対応データに適切なタイミングでアクセスできるようになり、同時に役割と責任による品質が保証され、適切なデータを適切な人に適切なタイミングで提供することができます。

5.より完璧なコラボレーション

DataOps(データオプス)は、データサイエンティストとビジネスアナリストの連携をより迅速かつ容易にし、別部門が連携してデータの分析と結果の共有を行うことができます。実際、DataOps(データオプス)は、会社の成長に伴って把握しづらくなる、長年求められてきたビジネスと IT の連携を実現する優れた手段です。また、ニッチな問題に取り組む従来のチームとは異なり、DataOps(データオプス)はすべての従業員が必要な時に、統制された方法で利用可能な貴重なデータを提供し、組織全体に影響をもたらします。

Qlik でアナリティクス対応データ向け DataOps を有効化

Qlik Data Integration Platform(旧 Attunity)は、リアルタイムのデータ取り込み、ストリーミング、カタログ化、公開が自動化します。これにより、アナリティクス対応データを迅速に発見、解放し、対処することができます

  • リアルタイムのデータストリーミング(変更データキャプチャ)

    エンタープライズデータをライブ配信に拡張し、シンプルかつあらゆる状況に応じたリアルタイムソリューションで最新のアナリティクスとマイクロサービスを実現します。
  • 俊敏なデータウェアハウスの自動化

    手動のコーディングをすることなく、目的に応じたクラウドデータウェアハウスを迅速に設計、構築、展開、管理します。
  • 管理されたデータレイク作成

    複雑な取り込みプロセスと変換プロセスを自動化。継続的に更新されるアナリティクス対応のデータレイクを提供します。

Gartne 社『Innovation Insight for DataOps』、Nick Heudecker 氏、Ted Friedman 氏、Alan Dayley 氏、2018年 12月 27日

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