2013年2月7日

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ビッグデータ

ビッグデータを活用し、企業を変革に導く発展モデルをご紹介します。また、その時考慮すべき情報統制(ガバナンス)のポイントを合わせて示します。

技術開発本部 横川 雅聡

ビッグデータの発展モデル

ビッグデータ活用により企業変革を成功に導くには、変革レベルに見合ったステージに進む必要があります。

【図】

重要なのは、「業務」「システム」「人・組織」の3視点から発展モデルを捉え、バランスを取っていくことです。例えば、システム視点にこだわり、素晴らしいITシステムを整備したとしても、業務プロセスの未発達や、使いこなすための人がいないと、ビッグデータを活用した企業変革は成り立たないことになります。また、情報統制のポイントを考慮した進め方をすることで、大規模ITシステムでよくいわれるサイロ化やメッシュ化参考のリスクを回避し、維持管理コストの低減を実現できます。

【図】

情報統制のポイント解説

  • 業務プロセスの改善

    業務改革のコンセプトを具体的な業務方式としてデザインできていること、また、事前に定量的な根拠に基づいて効果やリスクを試算し、関連するステークホルダーを的確に見極めることが必要です。

  • プライバシー管理

    業務プロセスに即したポリシーの整備が必要で、各企業での活用目的を明確にしてエンドユーザに伝える必要があります。また、複数の情報を組み合わせることで個人を特定できるようになる場合があり、ビッグデータ活用に際しては特にプライバシー面で注意が必要です。

  • メタデータ管理

    ビッグデータを活用するには企業情報を統合するメタデータ管理の仕組みが必要となります。データの構造等に変更が及んだときの各所に対する影響分析を迅速にすることで、ビジネスへのインパクトを極小化します。

  • データ品質管理

    活用対象のデータに対して、「何が正しいデータなのか」を正しく把握する必要があります。位置情報一つとっても、精度が低い情報を元にすると事故につながるケースもあります。例えば、油田等の掘削では間違ったところを掘ると多大な損失を被ることになります。

  • マスタデータ管理

    ビッグデータ時代には、活用対象データが場合によってはリアルタイムで発生し、各所に分散配置されていきます。点在するマスタデータをつなぎながら、全体整合性を維持する仕組みが必要です。例えば、既存の顧客情報とソーシャルデータを的確に結びつけることが重要となります。

  • 情報ライフサイクル管理

    データ量が増大するにつれ、単一のデータ格納領域を維持するコスト、性能を維持するコストは無視できないものになります。活用の要件に併せて、低コストな格納領域へ待避すべき、もしくは削除すべきデータを識別し、より最適な格納方式を選定する必要があります。

  • 組織(役割と責任、体制)

    データを扱うことに長けた人材(データサイエンティスト等)の確保が必要です。また、管理対象(例えばソーシャルデータの場合、Twitter等のアカウント情報)の追加に合わせて、管理責任も追加する必要があります。

NTTデータでは、上記の情報統制ポイントを踏まえつつ、お客様の業務変革・サービスの高度化を実現していきます。

著者プロフィール

【写真】

技術開発本部 横川 雅聡

データウエアハウスやビジネスインテリジェンスに関する技術開発に従事。現在は、大規模リアルタイムデータ分析の実現に向け、さまざまな基盤技術を組み合わせた最適化に注力。日々先進技術の検証などに取り組む。

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