データ分析基盤とは？
データ分析基盤とは、データの収集・蓄積・加工・分析という一連の流れを一貫して行うための基盤を指します。
膨大かつ多様なデータを扱う場合、Excel（エクセル）などの表計算ツールのみで効率的に分析を行うことには限界があります。主な理由として、「形式の異なるデータの統合が難しい」、「データ量が増えるほど処理に時間がかかる」、「作業が属人化してしまう」といった課題が挙げられます。
このような課題を解消し、データ活用を効率化するシステムの集合体がデータ分析基盤であり、主に以下の4要素から構成されます。
- データを集める（データ連携）
- データを貯める（データレイク）
- データを加工する（DWH・データマート）
- データを分析・可視化する（BIツール）
データ分析基盤を構成する4要素について、1つずつ確認していきましょう。
データを集める（データ連携）
1つめの要素が、データを集めることです。
当然ではありますが、素材となるデータがなければ分析を行うことはできません。
利用している業務システムやWebサイト、IoTデバイスなど、さまざまな情報源（データソース）からデータを収集する必要があります。
データソースとデータ分析基盤を連携（データ連携）し、後述するデータレイクにデータを集めていきます。
データを貯める（データレイク）
業務システムなどの各種データベースから収集された未加工のデータ（生データ）は、データレイク（Data Lake）に保存されます。
データ分析の材料となる生データがデータレイクに保存されることで、データを活用する際に「不可逆な処理により別用途での活用が困難になる」といった状況を避けられます。
データを分析するために加工する（DWH・データマート）
データレイクに集められたデータは、分析しやすい状態に加工されてDWH（データウェアハウス）に保管されます。
またDWHに保管されたデータを、用途別に抽出・分類して保管する場所をデータマートと呼びます。
データを分析・可視化する（BIツール）
DWHやデータマートに保管されたデータは数字や文字の羅列であり、そのままでは意思決定に役立てることができません。
そのため、集めたデータをグラフやチャートなどの形に可視化して分析する必要があります。
そして、データを可視化・分析するために用いられるのが、BIツールです。
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データ分析基盤を構築すべき理由
データを効率的かつ効果的に活用するためには、データ分析基盤の構築が不可欠です。
次は、企業がデータ分析基盤を構築すべき理由として、以下の3点についてご説明します。
- データに基づいた活動環境の整備
- データの一元管理により分析の質が向上
- スピーディーなビッグデータ分析が可能
データに基づいた活動環境の整備
従来、複雑な分析を行うには専門的な知識が必要であり、データ分析やレポーティングなどの業務は属人化しやすいという課題がありました。
そのため、データに触れるのは特定の人材や部署に限定されてしまうことも多く、全社的なデータ活用が進まない原因にもなっていました。
一方、データ分析基盤を構築することで、専門知識の有無に関わらずデータへとアクセスできるようになります。すべての従業員がデータに基づいた活動を行う環境が整い、データドリブン組織への第一歩を踏み出すことができるでしょう。
データの一元管理により分析の質が向上
各部署や従業員個人でデータを管理していると、
「必要なデータの所在が分からない」
「どれが最新のデータか分からない」
といった状態に陥りやすくなります。
また、そのような管理方法においては、データの一部を削除してしまったり変更してしまったりといったミスにより、正確なデータ分析を行えないというリスクもあります。
一方、データ分析基盤の構成要素には、あらゆる形式のデータを保管する「データレイク」、分析用に加工したデータを保管する「DWH」や「データマート」が含まれています。
データ分析基盤上でデータを一元管理することにより、データの正確性を担保することができます。
また、社内でバラバラに管理されていたデータがつながることで、条件を掛け合わせて分析をしたり経年で比較したりといった多面的な分析が可能になります。
このように、データ分析基盤を構築することで、分析の質を向上させることが可能です。
スピーディーなビッグデータ分析が可能
データ分析基盤は、データの収集・蓄積・加工・分析という工程を一貫して行うことが可能です。
そのため、従来のデータ分析でよくある
「複雑な集計作業を都度行わなけばならない」
「形式が異なるデータを統合する手間がかかる」
「手作業でグラフやチャートを作成する負担が大きい」
といった課題を解消し、ビッグデータであってもスピーディーに分析することが可能です。
目まぐるしく変化する市場のなかで、迅速かつ精緻な意思決定を行うには、データ分析基盤の構築は非常に重要だと言えるでしょう。
データ分析基盤構築の5ステップ
データ分析基盤を構築するまでの流れは、大きく5ステップに分けることができます。
（1）利用目的やゴールを設定する
（2）推進チームをつくる
（3）データ分析基盤の技術的な設計をする
（4）データ分析基盤を構築する
（5）改善を繰り返しつつ運用する
各ステップについて詳しく見ていきましょう。
（1）利用目的やゴールを設定する
データ分析基盤は、複数の役割を持つシステムによって構成される集合体です。
そのため、単に「ツールを導入して終わり」というものではなく、利用目的やゴールに応じて設計・構築を進める必要があります。
データ分析基盤の構築によって「何を達成したいのか」、「どんな課題を解消したいのか」という利用目的・ゴールを明確にすることが、データ分析基盤構築の第一歩だと言えます。
（2）推進チームをつくる
データ分析基盤の構築にあたり、プロジェクトを推進するチームを組成します。
推進チームには、全体の指揮を執るプロジェクト・マネジャーを中心に、データを保有する部門の担当者や実際に利用する現場担当者、そして経営層も巻き込むことが理想です。
特定部署のみで推進チームを結成してデータ分析基盤構築を進めてしまうと、構築したものの使い勝手が悪い、社内に定着しないといった状況に陥る可能性があります。
構築をスムーズに進めるだけでなく、構築後の運用も見据えて、部署・部門を横断した推進チームを組成しましょう。
（3）データ分析基盤の技術的な設計をする
（1）と（2）のステップを経て、データ分析基盤の技術的な設計に移ります。
このステップでは、主に以下のような作業が発生します。
- ユースケースの把握・・・どのような目的でデータが使われるのかを把握
- データフローの統一・・・データ更新の流れを一方向に統一
- データスキーマの定義・・・データをどのような構造で格納するのかを定義
上記を踏まえた上で、データ分析基盤の設計を進めていきましょう。
（4）データ分析基盤を構築する
（3）で作成した設計を基に、実際にデータ分析基盤を構築していきます。
構築ステップでは、主に以下のような作業を行います。
- 自社で保有するデータをデータレイクに移行
- 加工を施したデータをDWHやデータマートに格納
- データ構築基盤を構成する各ツール・システムの連携
など
（5）運用のなかで改善を繰り返す
データ分析基盤は「構築して終わり」ではありません。
実際にデータ分析基盤を活用し、（1）で設定した目的・ゴールを達成することが重要です。
組織全体でデータ分析基盤を有効活用していくためにも、以下の取り組みを継続しましょう。
- データ分析基盤が想定通り機能しているか検証する
- データ分析基盤の利用状況をモニタリングし、社内での普及に努める
- 定期的にデータ分析基盤の設計を見直し、必要に応じて機能改善を実施する
自社に合ったデータ分析基盤を選ぶポイント
データを有効活用するためには、目的や用途に応じたデータ分析基盤の構築が重要です。
次は、自社に合ったデータ分析基盤を選ぶポイントとして、以下の4点をご紹介します。
- 誰でも簡単に利用できるか
- 自社に必要な機能や提供環境があるか
- スピーディーに集計・分析を行えるか
- 一気通貫で構築可能か
誰でも簡単に利用できるか
全社的なデータ活用を促進するためには、特定の部門や社員だけでなく、組織内の誰もがデータにアクセスでき、データに基づいた活動を行える状態を作る必要があります。
そのためにも、専門知識がなくても直感的に操作できるユーザーインターフェイスや、運用サポートは充実しているか、といった点に注目してみることが大切です。
自社に必要な機能や提供環境があるか
自社に必要な機能が備わっているかどうかは、必ずチェックすべきポイントです。
現在利用している業務システムとの連携可否はもちろんですが、今後新たにシステムを導入する可能性も考慮し、拡張性についても事前に確認しておくことをおすすめします。
また、提供環境についても検討が必要です。
たとえば、社内ネットワークでの運用を想定している場合にはオンプレミス型、運用メンテナンスの負担を軽減したい場合にはクラウド型、といった具合に自社に適した提供環境を選択しましょう。
スピーディーな集計・分析を行えるか
データ分析基盤を構築することで、膨大な量のビッグデータを一元的に管理できるようになります。
しかし、収集したデータを集計・分析する際の処理速度が遅いと、利用者にとって大きなストレスとなってしまい、社内での定着を妨げる原因になりかねません。
運用ストレスの軽減および迅速な意思決定につなげるためにも、集計・分析時の処理速度にも着目してみましょう。
一気通貫で構築可能か
データ分析基盤を一気通貫で構築できるかどうかも重要なポイントとなります。
各システムをバラバラに導入してしまうと、「システム同士の連携ができない」という状況に陥る可能性が高まり、社内データのサイロ化（孤立化）を招いてしまう恐れがあります。
社内のあらゆるデータを有効活用するためにも、設計から構築までを一気通貫で行えるようなサービスを選択する必要があります。
データ分析基盤の構築をはじめるなら「Dr.Sum」
ここまでは、データ分析基盤の構築手順やシステム選定のポイントを確認してきました。
しかし、数あるツール・システムのなかから製品を組み合わせてデータ分析基盤を構築していくことに、ハードルを感じている方もいらっしゃるかもしれません。自社に合ったデータ分析基盤をスムーズに、なおかつ一気通貫で構築したいと考えている方におすすめしたいのが、ウイングアーク１ｓｔが提供する「Dr.Sum」です。
「Dr.Sum」は、「データ連携ツール」「分析用データベース」「ユーザーインターフェイス」から構成されるデータ分析基盤です。
次は、「Dr.Sum」の強みとして以下の3点をご紹介します。
- 専門知識は不要！ノンプログラミングで開発可能
- 一気通貫でデータ収集から可視化まで実現
- 特許取得の高速集計で大量データもノンストレスで分析
専門知識は不要！ノンプログラミングで開発可能
「Dr.Sum」を構成する「データ連携ツール」「分析用データベース」「ユーザーインターフェイス」は、いずれもノンプログラミングで開発・実装可能です。
また、マニュアルやTips集、学習コンテンツも充実しているため、運用にかかる学習コストを抑えられます。
これらの特徴により、専門知識がなくても安心して運用でき、全社員がデータを活用できる環境を整えることができます。
一気通貫でデータ収集から可視化まで実現
「Dr.Sum」は、高性能な「分析用データベース」を中心に、ニーズに応じて組み合わせ可能な「データ連携ツール」・「ユーザーインターフェイス」を取り揃えています。
データ収集から可視化まで実現できる基盤を一気通貫で構築可能なので、社内データのサイロ化を防ぎつつ、社内のあらゆるデータを一元管理してご活用いただけます。
また、オンプレミス版とクラウド版をご用意しているため、自社に適した提供環境をお選びいただけます。
特許取得の高速集計で大量データもノンストレスで分析
データ基盤ソリューション「Dr.Sum」の核となる分析用データベースには、特許取得のカラム型データベースを採用しています。
大量データの高速集計・多重処理に特化しており、ハードディスクやSSDに保存したデータを高速集計する方式のほか、10億件を1秒台で集計可能なインメモリ集計にも対応。
大量データでもノンストレスで処理することができるため、全社で利用可能な環境を構築したい企業にもおすすめです。
まとめ
今回は、データ分析基盤に焦点を当て、基礎知識から構築手順、システム選定のポイントなどをご紹介しました。
目まぐるしく変化する市場のなかで競争力を高めていくためには、ビッグデータの活用は必要不可欠です。
今回ご紹介した情報も参考に、自社に合ったデータ分析基盤の構築に着手してみてはいかがでしょうか。
記事内でご紹介した「Dr.Sum」は、「データ連携ツール」「分析用データベース」「ユーザーインターフェイス」の組み合わせによって、用途や目的に応じたデータ分析基盤を構築することが可能です。
サービス詳細を掲載した資料もご用意しておりますので、ぜひお気軽にお問い合わせください。
