ビジネスインテリジェンス（BI）を進化させる機械学習とAIサービス
機械学習の簡易化：迅速かつスケーラブルなモデル構築
企業が競争力を維持するために、**機械学習（ML）**の活用はもはや選択肢ではなく必要不可欠なものとなっています。しかし、多くの組織で課題となるのが、導入における複雑さと時間的コストです。
機械学習サービスを利用することで、以下のようなメリットが得られます：
迅速かつ簡単なモデル構築
データサイエンティストや開発者が、あらゆる規模のモデルを効率的に設計、トレーニング、デプロイできます。
幅広いユースケースに対応
リアルタイムの不正行為検出
医薬品の生物学的影響のシミュレーション
スポーツ分析（例：盗塁成功の予測）
これにより、機械学習の実装を阻む障壁を大幅に削減し、さまざまな業界において迅速な意思決定を支援します。
人工知能（AI）サービス：あらかじめ構築されたインテリジェンスを統合
人工知能（AI）サービスは、あらかじめ設計されたインテリジェンスを活用し、アプリケーションや業務プロセスに直接統合することで、組織の効率を飛躍的に向上させます。主なユースケースには以下が含まれます：
パーソナライズされたレコメンデーション
顧客に最適な商品やサービスを提案し、エンゲージメントを向上。
コンタクトセンターのモダナイゼーション
自動化による応答精度向上とコスト削減。
安全性とセキュリティの強化
監視やアクセス制御の高度化による組織保護。
カスタマーエンゲージメントの向上
顧客接点でのパーソナライズと迅速なサービス提供。
AIサービスは簡単に既存のアプリケーションに統合でき、迅速な成果を実現します。
機械学習フレームワーク：柔軟なカスタマイズとスケールの追求
機械学習フレームワークは、機械学習をさらに進化させるための柔軟性を提供します。これにより、担当者や研究者が以下の活動を効率化できます：
アルゴリズムの試験とカスタマイズ
特定の課題に最適化されたアルゴリズムを迅速に検証。
クラウドベースの深層学習の加速
スケーラブルなインフラストラクチャとツールを提供し、大規模なモデルにも対応。
これらのフレームワークを活用することで、機械学習プロジェクトの品質と速度を大幅に向上させ、ビジネス成果を最適化します。
まとめ：ビジネスインテリジェンスの未来を実現するMLとAI
機械学習とAIサービスは、以下の要素を通じて組織のビジネスインテリジェンスを強化します：
迅速かつスケーラブルなデプロイ
短期間で結果を出す機械学習モデル。
業務効率の向上
AIサービスによるワークフローのモダナイゼーション。
柔軟性とカスタマイズ性
機械学習フレームワークによる課題解決力の強化。
これらの技術を取り入れることで、企業はデータを価値に変換し、競争優位性を確立することが可能です。
ビジネスインテリジェンス（BI）と機械学習の統合による意思決定の加速
ビジネスインテリジェンス（BI）：意思決定を支えるデータ活用基盤
BIツールは、組織が蓄積する膨大なデータを分析・可視化し、迅速な意思決定を可能にする強力なソリューションです。その主な機能とメリットを以下に整理します：
データ収集と変換の効率化
BIツールは、データウェアハウスやビッグデータ分析システムと連携し、組織内外のデータを統合・整備します。
レポート、ダッシュボード、データ可視化の作成
視覚的な情報提供を通じて、ユーザーは特定のKPIや課題を深く掘り下げて分析可能です。
運用効率の向上
意思決定が迅速化し、運用プロセスの最適化や新たなビジネスチャンスの発見を支援します。
BIの成果：データから価値へ
BIを活用することで、以下のような成果を実現できます：
KPIの正確なモニタリング
目標達成状況をリアルタイムで把握。
市場の傾向と機会の可視化
競争優位性の強化や新たな収益源の特定。
データに基づく迅速な意思決定
特定部門だけでなく、組織全体でのデータ活用文化を促進。
機械学習（ML）の適用：BIのさらなる高度化
データの規模と複雑性が増す中、BIの進化には機械学習の統合が鍵となります。機械学習を活用することで、次のような高度なデータ活用が可能です：
タスクの自動化
データ準備や分析プロセスを効率化し、人的負担を軽減。
パーソナライズされたサービス
顧客の行動やニーズを予測し、最適な提案を実現。
高度な分析と運用効率の向上
大量のデータから潜在的な課題や機会を迅速に抽出。
誤解されがちな機械学習
機械学習は複雑で難しいと思われがちですが、適切なツールやフレームワークを活用することで導入のハードルを下げられます。
機械学習プロセス：成功へのステップ
機械学習モデルの開発には、以下の主要プロセスが含まれます：
トレーニングデータの収集と整備
必要なデータセットを整理し、モデルに適した要素を抽出。
アルゴリズムとフレームワークの選定
ユースケースに応じて最適なアプローチを決定。
モデルのトレーニング
大量のデータを基に予測能力を構築。
モデルの調整と最適化
精度を向上させるための反復作業。
デプロイとスケーリング
本番環境での活用を可能にするため、インフラストラクチャと統合。
これらのステップを効率的に進めるためには、専門知識と技術的リソースが求められます。
データコンサルタントの視点：次世代BIの実現
BIツールと機械学習の統合により、データの価値を最大化する戦略を設計できます。そのために必要なアクション：
ツール選定と導入
既存システムとの互換性を考慮した適切なBI・MLソリューションを選ぶ。
プロセスの標準化と自動化
データ整備や分析の自動化を進め、運用効率を向上。
成果測定と継続的な最適化
KPIを定義し、導入後の成果を評価しながら改善を続ける。
これにより、データ駆動型の文化を組織に根付かせ、競争優位性を確立することが可能です。
データファブリックによる効率的なデータ活用と最適化
データファブリック：組織全体でのデータ活用を支える基盤
データファブリックは、企業全体のデータ資産を統合し、あらゆるユーザーが適切なコンテキストでデータを効率的に利用できる環境を提供します。
しかし、データの活用は単に「データを見る」だけでは不十分です。以下のようなアプローチが必要です：
データの探索
利用可能なデータを見つけ、価値を最大化する方法を模索する。
データの利用状況の把握
データがどのように使われているのかを追跡し、全体の透明性を向上させる。
これを可能にするのが、データファブリックが提供する一元化されたデータ基盤です。この基盤により、データソースから「ラストマイル」に至るまでの洞察を得ることができます。
Tableauで実現するデータファブリックの強化
Tableauのようなツールを活用すると、データファブリックの設計と運用効率が大幅に向上します。主な特徴は以下の通りです：
データの鮮度とパフォーマンスを確保
ダッシュボードやデータパイプラインに関するインテリジェントな提案機能を提供。
独自のビューでデータ活用を可視化
データ利用状況を詳細に把握し、運用コストを最適化。
最適化の機会の特定
資金の使用状況を分析し、サービス提供コストを削減。
「ラストマイル」の課題：データ活用の最後の一歩を克服
データ分析の「ラストマイル」は、分析を実用的なインサイトに変える最終段階です。この段階では以下の課題が浮き彫りになります：
事業部門の課題
必要なデータがどこにあるのか、見つけたデータが信頼できるか分からない。
IT部門の課題
中央ストア外でのデータ利用状況が把握できず、事業部門を十分に支援できない。
これらの課題を放置すると、データ管理の効率性が低下し、意思決定の速度が鈍化します。
データコンサルタントの提言：データファブリックの構築と活用戦略
これらの課題を解決し、データ活用を最大化するためのステップ：
統合データ基盤の構築
データファブリックを活用して、すべてのデータを一元的に管理。
データの利用状況の可視化
TableauなどのBIツールを導入し、データ利用に関する洞察を提供。
データ管理プロセスの標準化
IT部門と事業部門の連携を強化し、信頼性の高いデータ環境を構築。
「ラストマイル」の問題解決
データ探索とコラボレーションのプロセスを改善し、ユーザーが必要なデータに迅速にアクセスできる環境を提供。
結論：データ駆動型の文化を育成する
データファブリックとBIツールの活用により、組織全体でのデータ利用効率が向上し、運用コストが削減されるだけでなく、競争力の強化にもつながります。この基盤を整えることで、データが単なる資産から実際のビジネス成果を生む原動力へと進化します。
Tableauによるデータファブリックの進化的アプローチ
概要：既存投資の統合と拡張を支援
Tableauは、データファブリックアーキテクチャの構築を支援することで、企業の既存データ投資を最大限に活用します。そのアプローチは、以下の特定の機能に基づいています：
データアクセスの柔軟性
最新データストレージソリューションのサポート
安全かつ効率的なデータ共有
1. データの存在場所を問わない柔軟なアクセス
Tableauは、クラウド、オンプレミス、エッジなどデータがどこに存在していてもアクセス可能な仕組みを提供します。この機能は以下を実現します：
幅広いデータソース対応：
リレーショナルデータベース、SaaSアプリケーション、ファイル形式など、100以上のコネクタ（継続的に拡張中）を活用。
1つのAPIライブラリを通じた一貫したデータアクセス。
Salesforceとの統合：
Salesforceデータへの優れた接続性に加え、MuleSoftやSDKによる拡張性を提供。
仮想化による効率化：
仮想化レイヤーを活用し、データ移動を最小化。これにより、複数環境間でのシームレスな分析ワークロードを実現。
2. 最新のデータストレージソリューション対応
Tableauは、膨大なデータを扱う現代の企業ニーズに対応するため、以下のような最新のデータタイプやストレージソリューションをサポートします：
クラウドネイティブプラットフォーム：
Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks、Snowflakeなど、主要なデータレイクやウェアハウスと連携。
構造化および非構造化データの処理：
大規模なデータセットを効率的に分析し、迅速な意思決定を支援。
3. 安全で効率的なデータ共有
Tableauの仮想接続機能を活用することで、データ管理の課題を以下のように解決します：
柔軟で安全なデータアクセス：
ワークブック、データソース、データ準備フローで利用可能な一連のテーブルへのアクセスを共有。
行レベルセキュリティの一元管理を実現。
データガバナンスの強化：
アジャイルな物理データベース管理を通じてデータ増殖を抑制。
セキュリティポリシーの厳格な適用により、データの安全性を確保。
結論：Tableauを活用したデータ価値の最大化
Tableauは、既存のデータ基盤を強化しつつ、次のような成果をもたらします：
異なるデータ環境間でのシームレスな統合。
クラウドネイティブ技術を活用したデータ処理能力の向上。
セキュアで効率的なデータ共有とガバナンスの実現。
これにより、組織全体でデータの価値を最大化し、データドリブンな意思決定を支援する基盤を構築できます。
Tableauシステムにおけるデータ活用の進化
Tableauは、データの全体像を可視化し、効率的なデータ管理と分析を実現するシステムを提供します。この取り組みは以下の5つの柱に基づいています：
1. データの全体像を把握する分析カタログ
データ系列の可視化と影響分析：
データがどのように接続され、影響を与えるかを明確にすることで、データ系列の把握や影響分析を支援。
データのキュレーションと品質管理：
品質指標を表示し、メタデータに基づく管理を促進。
エンタープライズデータカタログとの統合：
メタデータ交換機能により、複数のアプリケーション間で情報とガバナンスをシームレスに共有。
2. セルフサービスによるデータ変換の効率化
視覚的で直感的なデータ変換：
データ準備を迅速化し、非専門ユーザーでも簡単に利用可能なセルフサービス環境を提供。
反復作業の迅速化：
効率的なデータ変換と分析により、データ所有者の負担を軽減し、スピーディーなインサイト導出を支援。
3. メタデータ主導の自動化と最適化
AIと機械学習の活用：
データ準備、品質プロセス、分析パイプラインの自動化にAIを適用し、データ運用の効率を向上。
プロセスの最適化：
データ分析フロー全体を一元管理し、反復的な作業を削減。
4. ビジネス主導のセマンティックレイヤー
ビジネスコンテキストの付加：
データに意味を付与することで、利用者が該当データを容易に発見し理解できる環境を構築。
意思決定を加速：
ビジネスコンテキストを付与されたデータにより、迅速で正確な意思決定を可能に。
5. DataOpsによる大規模運用のサポート
API主体の設計：
DataOpsツールに対応したAPI設計により、データおよび分析環境の統合を促進。
包括的なデータ統合：
複数のデータソースや環境をつなげ、スムーズなデータ運用を実現。
結論：データ活用の未来を支えるTableauエコシステム
Tableauは、セルフサービス分析、メタデータ主導の最適化、DataOps支援などの機能を通じて、データ活用のハードルを下げ、ビジネスにおけるデータの価値を最大化します。このような統合的アプローチにより、企業は迅速かつ効率的にデータドリブンな文化を構築できます。
お勤め先で利用中または検討中の業務自動化ツールのカテゴリ
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）ツール
定型的な業務プロセスを自動化し、作業負荷を軽減するツール。
ワークフロー自動化ツール
業務プロセス全体をデジタル化し、複数のタスク間を効率的に連携させるツール。
機能統合型プラットフォーム
プロセスマイニングや効果測定など、複数の高度な機能が搭載された以下のプラットフォーム：
RPAプラットフォーム
ワークフロー自動化プラットフォーム
ローコード/ノーコードツール
プログラミング知識がなくても、業務自動化アプリケーションやワークフローを作成可能。
生成AIを活用してアプリケーションやワークフローを構築するケースも含む。
ツール間の連携と統合
RPAとAI-OCRなどのAIツールを連携
API連携またはiPaaS連携を使用。
AI非利用のアプリケーションやツールをRPAと連携
同様にAPI連携またはiPaaS連携を使用。
データコンサルタントからの分析ポイントと提案
導入状況の評価
期待値と現実のギャップを分析：中止理由や導入成果を可視化することで、次回導入時の成功率を向上させる。
利用状況の分類を基に、活用可能性の高いツールを推奨。
選択肢の絞り込みと適切なツール選定
プロセス可視化の重要性：プロセスマイニングを活用し、業務フローの課題を洗い出す。
拡張性の考慮：将来的にAI-OCRや生成AIを活用する計画がある場合は、APIやiPaaS連携が容易なツールを選定。
ROIの見積もり：業務効率化の効果を定量的に評価し、導入効果を明確化。
失敗要因の克服
失敗の原因（ツールの機能不足、運用体制の不備、社内スキル不足など）を特定し、導入時にフォローアップ体制を強化する。
運用体制の整備
社内スキル向上：ローコード/ノーコードツールを活用してスムーズな導入を促進。
トライアル導入：少規模から始めて、運用フィードバックを収集・活用。
業務自動化ツールは、適切なツール選定と運用体制が成功の鍵です。現状の課題を整理し、導入計画を段階的に策定することで、効率化と生産性向上を実現できます。また、ツール間の連携を意識することで、さらに高い付加価値を得ることが可能です。
1. データ分析の視点を導入
まず、情報漏洩リスクをデータの観点から捉え直します。データセキュリティリスクの定量化情報漏洩リスクを数値化し、客観的に評価することが重要です。例えば:
過去の情報漏洩事例の発生頻度と影響度を分析
業種別・規模別のリスク指標を設定
自社のセキュリティ対策の成熟度を数値化
2. データドリブンな対策立案
リスク分析結果に基づき、効果的な対策を提案します。優先度の高いリスク領域の特定
データ分析により、最もリスクの高い業務プロセスや情報資産を特定
投資対効果の高い対策領域を可視化
予測モデルの活用
機械学習を用いて、不正アクセスや情報漏洩の予兆を検知するモデルを構築
リアルタイムモニタリングによる早期警告システムの導入
3. データガバナンスの強化
情報管理の観点からデータガバナンスの重要性を強調します。データカタログの整備
社内の全データ資産を棚卸し、重要度や機密レベルを分類
アクセス権限の適切な設定と定期的な見直し
データライフサイクル管理
データの生成から廃棄までの各段階でのセキュリティ対策を明確化
不要データの適切な削除や匿名化処理の自動化
4. 高度な暗号化技術の導入
ファイル暗号化の重要性を、より技術的な観点から説明します。エンドツーエンド暗号化の実装
データの保存時だけでなく、転送時や処理時も含めた一貫した暗号化
量子暗号技術の導入検討による将来的なセキュリティ強化
暗号鍵管理の高度化
ハードウェアセキュリティモジュール(HSM)の活用
暗号鍵のローテーションや失効管理の自動化
5. データ分析による継続的改善
セキュリティ対策の効果を継続的に測定し、改善するプロセスを提案します。セキュリティメトリクスの設定
KPI/KGIの設定と定期的なモニタリング
ダッシュボードによる可視化と経営層への報告
AIを活用した異常検知
ユーザーの行動パターンを学習し、異常な挙動を自動検出
フォレンジック分析の自動化による迅速な事後対応
以上のように、データコンサルタントの視点を取り入れることで、より具体的かつ効果的なセキュリティ対策を提案することができます。データ分析と先進技術の活用により、情報漏洩リスクの最小化と、万が一の事態への迅速な対応が可能となります。
データコンサルタントの視点から、文書データ移行およびBIツール導入における課題と解決策に焦点を当てました。
「文書データ移行ツール for SharePoint」の特長と導入のメリット
文書データの移行は、多くの企業にとって重要なプロジェクトですが、その過程で直面する課題を解決するために、「文書データ移行ツール for SharePoint」をご紹介します。本ツールの最大の特長は、ライセンス利用がテナント単位で提供されるため、データ量が膨大な場合でもコスト効率の高い移行が可能な点です。
さらに、移行プロセスを成功に導くための支援として、データ移行環境の構築サポート、移行手順のトレーニング、そして不具合が発生した際の迅速なヘルプデスク対応を提供します。これにより、文書データの移行は正確かつ迅速に、そして予算を抑えながらスムーズに完了できます。
特に、SharePointへの移行を検討している企業や、現在進行中の移行プロジェクトに不安を抱えている方に最適なソリューションです。
BIツール導入における「データ格納」の重要性
BIツール導入時には、データ格納が適切に行われることが成功の鍵となります。データ格納とは、異なるデータソースから取得したデータを一元化し、分析やレポート作成の基盤を提供するプロセスです。多くの場合、データウェアハウス（DWH）などを準備する必要がありますが、適切なツールを選択しないと、ストレージ効率やパフォーマンスの問題がデータ活用の失敗を招く原因となります。
BIツール選定時に考慮すべきポイントとしては、以下の3点が挙げられます。
データウェアハウスとの連携
大量のデータを効率的に管理できるツールを選定することが重要です。これにより、データの統合や分析作業がスムーズに行えます。
データの圧縮とストレージ効率
データ圧縮機能を活用することで、ストレージスペースを節約し、処理速度を向上させることができます。効率的なストレージ管理は、長期的な運用コストの削減にも寄与します。
スケーラビリティとパフォーマンス
ビジネスの成長に伴ってデータ量やユーザー数が増加しても、柔軟に対応できるツールを選ぶことが不可欠です。これにより、パフォーマンスの低下を防ぎ、データ活用の迅速性を維持できます。
これらの要件を満たすBIツールを選択することで、導入後の運用上の課題を最小限に抑え、データを活用したビジネス成長を促進することが可能です。
クラウド型BIプラットフォームの提案
弊社が推奨するクラウド型BIプラットフォームは、データ格納のためのインフラ準備が不要であり、スケーラビリティとパフォーマンスにも柔軟に対応可能な点が大きな強みです。また、クラウド上での管理が可能なため、リソースの効率化を図りながら、ビジネスの成長に合わせてツールの拡張性を確保することができます。
文書データ移行やBIツール導入における具体的な課題解決策を提示し、企業のデジタルトランスフォーメーションを支援する視点を強調しました。
1. MicrosoftのPower BIで実現するリアルタイムデータ分析
Microsoftが提供するBIプラットフォーム「Power BI」を活用することで、企業は膨大なデータをリアルタイムで分析し、視覚的に表現することが可能です。多くの企業がBIツールを専用に購入し、高度なデータ分析を行う必要があると感じていますが、実際にはMicrosoft 365に含まれるPower BIを利用することで、手軽にデータ分析を始めることができます。この点が中小企業や非IT部門でもデータ活用を進める上で大きな利点となります。
2. Power BIの機能と導入によるデータ活用の強化
Power BIの大きな特徴は、多様なデータソースへの接続、AIを活用したデータ分析、そして直感的な操作でグラフィカルなレポート作成ができる点です。従来のツールであるExcelやAccessでは、これらの機能を実現するには高度なスキルとリソースが求められました。しかし、Power BIを導入することで、データ分析のハードルが大幅に下がり、特定のITスキルに依存せずに迅速な分析が可能になります。さらに、作成したレポートを簡単に共有したり、インタラクティブな分析をリアルタイムで行えることが、データ活用の効率を一層高めます。
3. データインサイトの獲得とビジネスへの貢献
SFAやERPなどのクラウドサービスが普及する中、複数システムのデータを連携することによって得られる最大の価値は、データインサイトです。単なる情報収集に留まらず、ビジネスの課題や機会を発見し、マーケティングや在庫管理の改善につなげることが求められます。例えば、顧客の嗜好や売上のトレンドをより早く、より正確に把握できれば、より効果的な施策を立案することが可能です。データインサイトの活用が進むことで、競争力のある意思決定が可能となります。
4. データ連携の課題と自動化による解決策
データインサイトを獲得するためには、複数のデータソースを統合し、適切に分析を行う必要があります。しかし、企業の現場からは「思うように可視化や分析ができない」「手作業に多くの時間がかかる」という声が聞かれます。連携したデータの集計や分析を特定の担当者に頼らず自動化することで、負担を軽減し、リアルタイムにデータを活用できる体制を整えることが重要です。Power BIを活用することで、こうした課題を解消し、データ分析を効率化する道が開けます。
5. データ品質の向上とエラー対応の負荷軽減
DWH（データウェアハウス）や分析環境の導入後も、データエラーや手戻りが発生し、データエンジニアに過度な負担がかかっていることが多く見受けられます。エラーの要因としては、データの重複や欠損、IoTデバイスからのデータ転送ミス、営業システム（SFA）での誤入力などがあり、これらはデータ品質を大きく低下させる要因となります。データ品質の低さを見逃すことで、データ分析の精度も下がり、正確なインサイトが得られないリスクが高まります。
6. データ品質診断による根本的な課題解決
データ品質に起因する課題を放置すると、ビジネス全体に悪影響を与えます。そのため、データ品質診断を実施し、DWH内のどこに問題があるかを早期に把握することが重要です。データの品質を改善することで、データ活用のスムーズな進行が可能になり、企業の意思決定プロセスにおいても正確な情報が基盤となります。この診断は、BigQuery、REDSHIFT、Snowflake、DatabricksなどのクラウドDWHを導入している企業に特に有効です。
7. DX推進とデータ活用の第一歩を踏み出すために
デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進が多くの企業で進められていますが、データの多さや複雑化するニーズにより、最初のステップが踏み出せないケースが多く見られます。データ活用の第一歩を進めるためには、どこにデータが存在し、どのデータが有効なのかを明確にすること、そして、部門間でデータが共有され、属人化を防ぐ仕組みを構築することが必要です。データを活用してビジネスに貢献するゴールを明確に定め、スモールスタートで具体的な成果を積み上げることで、DXを成功に導くことができます。
結論: Power BIを通じたデータ活用の加速
Microsoft Power BIは、複雑化するデータ環境を統合し、非IT部門でも直感的にデータ分析を進めるための強力なツールです。データ品質の向上、分析プロセスの効率化、そしてビジネスに貢献するデータインサイトの獲得を通じて、企業のデータドリブンな意思決定を支援します。
データコンサルタントの視点から、BIツール選定やデータ管理における課題解決を強調しました。
BIツール選定における課題解決へのサポート
BIツールの選定に際して、多くの企業が直面するであろう課題や疑問に対して、弊社は専門的な知識と経験を活かし、最適なソリューションを提案します。BIツール導入後の運用面での不安や改善提案が必要な場合も、お気軽にご相談ください。貴社のデータ活用を最大限に引き出すため、全力でサポートいたします。
1. 共有ツールの一元化による効率化
企業のデータ管理において、ファイルの保管場所を一元化することは、業務効率の向上に不可欠です。以下のような具体的な利点があります。
保管場所の集約と高度な検索機能により、必要なファイルを迅速に探し出せるため、業務の手間を大幅に削減します。
セキュアなファイル共有を可能にすることで、社内外との情報共有時にメール誤送信のリスクを最小限に抑えます。
大容量データ（カタログ、設計図、動画など）の安全かつ簡便な共有が可能となり、コミュニケーションの円滑化を実現します。
保管場所の一元化により、セキュリティ対策の重複を防ぎ、リスクを効率的に管理できます。
2. 正確なバージョン管理を自動実行
ファイルのバージョン管理は、企業の情報管理における重要な要素です。本ソリューションでは、以下の機能が自動化されています。
同一ファイル名でのアップロード時に自動的にバージョン管理され、過去の履歴に遡ってファイルを確認、復元することが可能です。
誤って更新してしまった場合でも、即座に元のバージョンに戻す機能が備わっており、データの安全性を担保します。
3. 監査対応の大幅な省力化
企業の監査対応においても、本ソリューションは大きな効果を発揮します。
7段階のきめ細やかなアクセスコントロールにより、必要なデータのみを適切な対象に公開できます。
全ての操作がログに記録され、監査証跡として活用可能です。これにより、監査対応の負担を大幅に軽減します。
4. データ保管地域の限定とGDPR対応
グローバル企業にとって、データ保管地域の選択は重要な課題です。
データの保管地域を選択でき、地域特有の規制や懸念事項にも対応可能です。
GDPRに対応しており、グローバルでのデータ保管を一元的に管理できます。これにより、コンプライアンス対応も万全です。
データレイクの活用による主要課題の解決
企業のビジネス戦略とIT戦略を結びつける上で、データレイクは欠かせない存在です。特に以下の役割を果たします。
ビジネスユーザー、アナリスト、データサイエンティスト、開発者が包括的かつタイムリーにデータへアクセスでき、正確で価値あるインサイトを生み出せる環境を提供します。
データの準備と分析を迅速に行うことで、ビジネスのスピードに即した意思決定が可能となり、競争力を高めます。
弊社の推奨BIプラットフォーム
クラウド型BIプラットフォームは、データの格納先を準備する必要がなく、スケーラビリティとパフォーマンスに優れた柔軟なツールです。これにより、運用の効率化とコスト削減を同時に実現し、データ活用の可能性を最大限に引き出します。
このように、データ管理・共有の課題を解決するための具体的なソリューションを提供し、企業の成長をサポートします。
BI(ビジネスインテリジェンス)（５）