弊社では、全部調べる君[ファイル診断](自社独自開発)を開発しました。これは社内に存在する全てのデータに対して整理が社内環境的に出来ない場合でも、機密情報などの上位データだけでも、外部への漏洩を避ける為にもキチンと管理しておく事が大切です。このような観点から製作致しました。
勿論、通常データでも、ファイル名からメタデータまで検索可能にしております。
使い方も、シンプルにしており尚かつ高速で動くように設計しております。また、ITに詳しい人でなくても、誰でもカンタンに使いこなせる画面構成の仕上がりにしております。
データ整理サービスの概要
【全部調べる君】は、機密情報のデータ流出を防ぐための判定ツールとして位置づけられ、データ整理の全方位的なセキュリティを提供します。このツールは以下の特徴を持ち、情報漏洩対策やデータの有効活用に貢献します。
メタデータに含まれるパスワード情報などの機密情報の漏洩防止をサポートし、ステガノグラフィ的なデータ隠匿手段をブロックします。
横断的なデータ活用を実現し、データの相互連携が可能に。これにより、BIツールを導入する際に高精度なデータ分析が行える環境を提供します。
機械学習の活用を想定したデータ整備にも応用でき、予測分析やパターン認識の精度向上に貢献します。
データの縮小化を通じて、システムやベンダーに依存する「ロックイン」のリスクを軽減。さらに、ExcelやPDFなどのメタ情報やバイナリデータも処理範囲に含まれています。
不要なデータや古いバックアップを排除することで、データの優先度を見極め、効率的なサイバーセキュリティ対策を可能にします。
モバイルデバイスでのデータ閲覧を視覚的に最適化し、操作ミスや誤動作のリスクを低減。ユーザーエクスペリエンス（UX）の向上を図ります。
データ整理のフロー
データ整理の基本フローは応用が効き、顧客分析データや売上管理データの可視化に役立ちます。以下の5ステップで進めることで、データが明確に整理されます。
ゴールイメージの設定 – 目的に合ったデータ整理と可視化の目標を設定します。
データソースの洗い出し – 必要なデータソースを網羅し、適切なデータ収集基盤を構築します。
データの収集（データレイク構築） – データを統合的に収集し、分析に必要な基盤を作ります。
データの加工（データウェアハウス構築） – 整理されたデータを加工し、効率的に利用可能な形に整えます。
データの可視化（データマート作成・BIツール接続） – BIツールと接続し、データをわかりやすく視覚化します。
データプライバシーと保護のための9つのステップ
効果的なデータのプライバシーと保護を実現し、従業員・顧客・サードパーティと信頼関係を構築するため、以下の9つのステップを推奨します。
ステークホルダーと共にプライバシーの文化を醸成 – 組織全体でプライバシー保護の重要性を共有します。
データ分類に重点を置く – データの重要度に応じた保護を行い、リスクを低減します。
ポリシーと通知の管理 – 規制に準拠し、最新の情報を関係者に通知します。
規制対応のプライバシーコントロール体制の整備 – 複数の規制に適合した体制を構築します。
プライバシーバイデザインの採用 – 保護対策を設計段階から組み込み、効果的にリスクを管理します。
データ主体からのプライバシー要求に対応 – 顧客のデータに対する権利を尊重し、迅速に対応します。
プライバシーインシデントへの備え – 迅速な対応ができる体制を整備します。
サードパーティリスクの管理 – 外部委託先のリスクを評価し、適切に管理します。
自動化の活用 – 繰り返しの作業を自動化し、効率化と精度向上を図ります。
これらの取り組みを通じて、データ整理と保護の双方から業務を支援し、効率と安全性を両立する環境を実現します。
可視性の向上
複数のCDN（コンテンツ配信ネットワーク）を利用するコンテンツプロバイダーにとって、個々のCDNに関するリアルタイムな可視性を十分に得るのは難しく、帯域幅や配信の問題を即時に把握することが困難です。各CDNから提供されるメトリクスはタイムラグがあり断片的であるため、配信品質の全体像が不明瞭になりがちです。このような状況では、ネットワーク障害を迅速に特定し対応することができず、配信の遅延や品質低下を引き起こす可能性があります。
そこで、Fastlyメディアシールドを活用することで、すべてのCDNを経由するリクエストログをほぼリアルタイムで記録し、包括的な可視性を実現します。これにより、各CDNの接続状態が一目で把握できるようになり、放送事業者はレイテンシが発生しやすいネットワークや、ユーザー体感品質に悪影響を及ぼす要因を即座に排除できます。結果として、インフラ関連の問題を未然に防ぎ、配信品質を高水準で維持することが可能です。
コストを削減しつつ、テクノロジーサービスの拡張を実現
クラウド上で単一のITプラットフォームを活用することで、インフラストラクチャとサービス全体に対する共通の理解と視点を持つことが可能です。これにより、業務の効率化や運用コストの削減が期待できます。最新の共通サービスデータモデルを活用することで、インシデント管理、変更管理、日常的なリクエスト処理など、サービスのコアプロセスと業務プロセスの自動化が実現し、手動での操作が減少するため、人的リソースの負荷が軽減されます。
また、オンプレミス、モバイル、クラウド環境のすべてのリソース、アプリケーション、資産を単一のダッシュボードで可視化できるため、管理効率が向上します。この統一的な視点により、ITリーダーはリソースの最適な活用ができ、スケーラビリティを保ちながらITサービスのパフォーマンスを最大限に引き出すことが可能です。
従業員エクスペリエンス、カスタマーエクスペリエンス、レジリエンス、生産性を大幅に向上
エンドユーザーの要求からIaaS（Infrastructure as a Service）に至るまで、あらゆるテクノロジーサービスにおいて、AIを活用した仮想エージェントが統一されたカタログを提供し、ユーザーは直感的かつスムーズにアクセスできます。AIベースの変更ポリシーとDevOpsツールの統合により、リスクとオーバーヘッドを最小限に抑えつつ、変更管理のスループットが向上し、柔軟かつ効率的な運用が可能になります。
ビルトインの分析機能と機械学習を活用することで、トレンドの予測やスタッフの生産性向上に寄与し、日々の業務を支援。自動化されたイベント分析により、ビジネスサービスの障害発生時には優先順位付けがなされ、根本原因を迅速に特定することができます。また、異常なサービス中断を事前に予測・防止し、オンプレミス、モバイル、クラウド環境全体でワークフローを通じた自動的な問題解決を実現します。
最適化された効率的なプロセスでテクノロジーのベストプラクティスを推進
推奨または必要なサービスとサプライヤーを提供することで、全テクノロジーチームがベンダー管理、コンプライアンス、クラウド、セキュリティ、パフォーマンス基準を確実に満たせる体制を構築。従業員の効率向上とプロセス改善のための適切な方法を特定し、運用に組み込むことで、組織全体のパフォーマンス向上を実現します。
よくあるお悩み
システムがブラックボックス化し、手をつけづらい。
システム部門がDX推進と既存システムの刷新を兼任しているが、現場の業務内容が把握できず、どこから手をつけるべきかが分からない。
DX推進が現場の担当者に委ねられているが、データやシステムに関する知識が不足している。
各事業部や部署で個別にシステムが構築されており、全社横断的なデータ活用が難しい。
これらの課題の根本原因として、以下の点が挙げられます：
必要なタスクの全体像が見えていない
DX推進担当者が業務現場、システム、データを包括的に理解できていない
また、過剰なカスタマイズによるシステムの複雑化や、管理が煩雑になっているケースも多く、事業部門・部署ごとの個別対応が原因で、全社的な取り組みが困難になることがあります。しかし、適切な進め方やポイントを把握していれば、こうした原因がDX推進の障壁になることはありません。「DX推進は難しい」と漠然と感じている方も、課題の具体的な要素を把握することで、不安が軽減され、より効果的な戦略を策定できます。
ITインフラストラクチャサービスベンダー選定における重要なポイント
企業がITインフラストラクチャサービスベンダーを選定する際には、以下の項目が重視されます。これらは、単なる技術提供にとどまらず、サービスの品質や運用効率、信頼性、拡張性など、事業の成長と安定を支えるための要素として検討すべきポイントです。
包括的なマネージドサービスの提供：クラウドを含めたITインフラ環境全体の運用を、ワンストップで支援するマネージドサービスの実績があること。
サイバーセキュリティ対策の経験と専門知識：高度なセキュリティスキルと実績を備え、最新のサイバー攻撃への対応力があるか。
ハイブリッド/マルチクラウド環境の構築・運用ケイパビリティ：異なるクラウドやオンプレミス環境を統合的に運用できるスキルと実績があるか。
高い信頼性・可用性の実績：サービスの安定性と信頼性を確保するための実績と、厳格なSLA（サービスレベルアグリーメント）の提供。
包括的なサポート体制：コンサルティングから設計、構築、導入、運用、保守まで、全フェーズを一貫してサポートするサービス。
最新技術（AI、自動化、アナリティクス）への対応力：ITインフラを最適化するために必要な最新テクノロジーを活用できるスキルセット。
国内でのサポート体制：サービス人員の規模やサービス拠点数、地域対応力。
クラウドネイティブ環境の構築・運用ケイパビリティ：クラウドネイティブなアーキテクチャの設計・運用が可能か。
標準化されたプラットフォームメニュー：即利用可能な標準化されたサービスメニューの提供。
グローバル対応力：海外でのサービス提供エリアや現地サポート体制を備えているか。
パートナーシップや認定資格：広範なパートナーシップネットワーク、ベンダー資格の保持。
競争力のある価格設定：サービス価格が競争力を持っているか。
DR（ディザスタリカバリ）/BCP（事業継続計画）の充実度：緊急時に迅速に対応可能な災害対策および事業継続支援の実績。
デジタルインフラストラクチャのレジリエンシー強化における阻害要因
デジタルレジリエンシーを強化するにあたり、以下のような要因が阻害要因となることがしばしばあります。これらを克服するためには、組織全体での取り組みやスキルアップ、プロセス改善が重要です。
意思決定と合意形成の不足：デジタルレジリエンシーの重要性に関する理解や合意が社内で不十分な場合、施策が後手に回るリスクが高まります。
基幹業務のレガシーシステム依存：業務の基盤となるシステムがレガシーなままでは、拡張やアップデートが難しく、柔軟性が制限されます。
パフォーマンス最適化の自動化・アナリティクスの不十分さ：自動化やデータ分析の導入が不十分であると、迅速かつ効率的な対応が難しくなります。
データ量の増大と多様化による管理負荷：急速に増加するデータを適切に管理できない場合、リソースや時間の無駄が発生しやすくなります。
ITスタッフのスキルと人数不足：インフラやクラウド運用に必要なスキルを持つスタッフが不足していると、全体の運用効率が低下します。
複数世代のインフラ・システムによる複雑化とコスト負担：古い世代のシステムが混在すると、管理の煩雑化やコスト増大の原因となります。
エッジ機能拡大に伴うネットワーク・データ管理の複雑化：エッジ環境が増加すると、分散されたデータとネットワークの管理がさらに複雑になります。
パブリッククラウドの高コスト：特にスケーリング時にパブリッククラウドのコストが予算を超過するリスクがあります。
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