Skip to content
インタ―システムズ製品やソリューション、キャリアの機会などについて、検索してご覧ください。

データ分析の効果を最大化するためのデータプラットフォームの役割

blog_samat_data_fabric_220525

どこでもアナリティクス、どこでもインサイト

パフォーマンスを変革し、競争上の優位性を引き出すために、新しい洞察に素早くアクセスすることが不可欠な組織では、革新的なデータソリューションが必要とされています。

その結果、企業はデータからより大きな価値を引き出し、既存のシステムに支障をきたすことなく、新たな機能を追加する方法に焦点を当てるようになりました。かつては、運用システムと数カ月前のデータを保管するデータウェアハウスがあれば、十分な競争力を発揮できた時代もありました。しかし、ほとんどの業界において、そのような時代は終わりを告げました。

今日、人々は、より良い意思決定を行い、出来事やチャンスに対応した迅速な行動を推進するために、現在のデータからより大きなインサイトを必要としています。これを実現できる企業は、大きな競争優位性を持っています。

このため、データ分析のメリットを最大限に生かす方法について多くの会話が生まれますが、注目すべき重要なポイントは、得られる洞察力です。コンピューティングの目的は数字ではなく、洞察力であることを常に念頭に置かなければなりません。コンピューティングの性能向上とコスト削減により、企業は大量のデータを蓄積することができるようになりました。しかし、それは最初の一歩に過ぎません。人々が抱く疑問はこうです。
「このデータから何がわかるのだろう?」「確かにそうだ。企業はどのようにデータを利用し、整理しているのか?」「テクノロジーの進化を活用して、既存のシステムを破壊することなく、新しい機能やビジネス価値を実現するにはどうすればよいのか?」

私たちは、最初の原則に立ち返り、アナリティクスがいかにデータの中から意味のあるパターンを発見し、伝えるための科学的プロセスであるかを考える必要があります。しかし、ビジネスにおいては、多くのユーザーが、アナリティクスとはクエリーやレポーティングのことであり、その上に統計的な分析が施されていると考えています。

アナリティクスの多くの種類

アナリティクスには、実際には多くの形態があります。単純なSQLクエリとレポートによって何が起こったかを理解することができ、より深い理解が必要な場合はビジネスインテリジェンスを使用します。予測分析は、将来起こりそうなことを洞察します。一方、処方分析は、予測モデルを使用して、よい結果をもたらす、あるいは悪い結果を回避するための行動を推奨し、前方を見据えます。これによって、企業は隅々まで見通すことができ、到来するものに対して高度に準備することができます。

このような新しいタイプの分析が生まれたら、すぐに採用できるようにしておくことが重要です。しかし、企業は既存のデータサイロからこれらのインサイトを導き出すことができない可能性があり、疑問が生じます。"どのようにすれば、これらのインサイトを得ることができ、将来的なアナリティクスの進化を可能にする環境を作ることができるのでしょうか?"

今と未来に向けたインサイトを提供する新しいアプローチ

1つのアプローチとして、業務システム、サイロ、その他のソースからトランザクションのリアルタイムデータフィードを提供し、データファブリックを構築することが挙げられます。これにより、データウェアハウスやデータレイクのような問題を抱えることなく、ビジネス全体を一枚のガラスから正確に可視化することができます。データファブリックは、複数のソースからのデータをオンデマンドで変換・調和させ、利用可能で実用的なものにすることができます。

スマートデータファブリックは、データ探索、ビジネスインテリジェンス、自然言語処理、機械学習などの分析機能をすべて組み込むことによって、これをさらに推し進め、企業が重要な新しい洞察を得て、インテリジェントな処方的サービスとアプリケーションを強化することを可能にします。

簡単なことのように聞こえるかもしれませんが、実際にはそうでないことがよくあります。組織は多くの場所にデータを保有しています。これは、効果的なデータ管理に対するこれまでのアプローチの遺産です。データは通常、データレイク、データウェアハウス、データマートのいずれかに保管されています。データレイクは低コストですが、データサイエンスの専門知識が必要で、実データや運用データからリアルタイムまたはそれに近い状態で洞察を得たい場合には、あまり向いていません。データウェアハウスは、データレイクの構造化バージョンであるため改善されますが、コストが高く、依然として高度なデータスキルが必要です。データマートはより高速で保守も容易ですが、特定の機能しかなく、組織全体の複数のユースケースをサポートするのは困難です。

このような従来のアプローチでは、データが古くなったり、レイテンシーが大きくなるなどの問題があり、データの正確性や提供される知見に対するエンドユーザーの信頼が損なわれ、データ分析の価値を十分に実現することができません。

インターシステムズの支援方法

InterSystems IRIS は、これらの制約を解決し、スマートデータファブリックの中核となる単一の統合データマネジメントプラットフォームを提供します。データアーキテクチャを簡素化し、組織が必要とする豊富な機能を、単一の製品で提供します。複雑さを軽減し、開発を加速させ、保守と運用を簡素化します。InterSystems IRISは、多くの異なるテクノロジーを統合する必要性を排除し、総所有コストを低減します。

また、InterSystems IRISは、プラットフォーム内に直接分析を組み込むことにより、機械学習、ビジネスインテリジェンス、データ探索、自然言語処理などの高度な機能をデータが存在する場所で実現し、分析を行うためにデータを異なる環境に移動する必要がありません。これにより、高性能なトランザクション分析データ管理エンジンを通じて、現在のデータから正確かつリアルタイムの洞察とアクションを実現します。今日の速いペースで進むビジネス環境において、リアルタイムかつ低レイテンシーのユースケースが要求する、スケールでの極めて高いパフォーマンスを実現します。

InterSystems IRIS は、組織が最小限の混乱でスマートデータファブリックを実装することを可能にし、既存のシステムを抽出したり置き換えたりする必要がありません。組織がデータを信頼できることを知る必要があるとき、InterSystems IRIS は、洞察力を信頼し、パートナーを信頼するための重要な自信を提供します。

スマートデータファブリックについて詳しくはこちらをご覧ください。

あなたが好きかもしれない他の投稿