目次
データ分類に重点を置く：データアーキテクチャ
データの墓場がもたらすリスク
現在、1秒ごとに1.7MBのデータが生成されており、企業が収集するデータの種類や、それが法規制に適合した形で管理されているかをすべて把握するのは非常に難しい状況です。企業が、大量のデータを収集し、無秩序に保存する傾向にある「データの墓場」を形成することは、大きなリスクとコストを伴います。これには、年間数百万ドルにのぼるストレージコストが含まれ、さらに、未管理のデータがサイバー犯罪者に悪用されるリスクも高まります。
データ管理の自動化によるリスク軽減
幸いなことに、最新のテクノロジーでは、データ分類や内容分析を自動化することで、データの種類や重要性を迅速に特定できるようになりました。これにより、企業はプライバシーとリスク管理のソリューションにデータを取り込むことで、全体像を把握しやすくなります。具体的には、次のような利点が得られます：
データプライバシーのリスクを正確に把握
適切なデータ保持ポリシーの実施
効果的な記録管理の適用
データ分類が徹底されることで、無駄なデータストレージの削減やリスク低減が図られ、企業のデータ運用効率が向上します。
ポリシーと通知の管理
年1回のプライバシートレーニングでは不十分
これまで多くの企業は、プライバシーやデータ保護に関するポリシーの周知や管理に苦労してきました。特に、GDPRや米国各州の個人情報保護法の施行により、個人データの適切な管理が企業に求められる責任は一層重くなっています。このような規制環境下で、かつて一般的であった「年に1度の研修」や「プライバシー保護に関する誓約書の署名」だけでは、現代のプライバシー管理には不十分です。
効果的なプライバシー管理のための継続的な取り組み
今後、企業は単発の研修に依存せず、以下のような継続的なアプローチが求められます：
定期的なポリシー更新とステークホルダーとのコミュニケーション
プライバシー通知とデータ管理プロセスの自動化
社員への継続的なトレーニングプログラムの導入
これにより、データ保護に対する全社的な意識が高まり、コンプライアンスのリスクが低減されます。企業は、動的な規制環境に適応しながら、データ保護の文化を浸透させることができます。
これらの施策により、企業はより戦略的なデータ運用を行い、リスク管理を強化できます。データ分類の徹底とポリシーの継続的な管理が、効率とセキュリティを高める鍵となります。
データ基盤のスケーラビリティと分散データベースの解決策
1. データの急増とデータ基盤の重要性
デジタル化の加速に伴い、世界のデータ量は爆発的に増加しています。このトレンドは、特にEコマース業界で顕著であり、膨大な顧客データの運用が企業の競争力を左右する重要な要素となっています。データ量の急増に対応できるデータ基盤の整備が、顧客体験の向上やビジネス成長のカギを握っています。
データ基盤の役割: データ基盤は、膨大なデータを効率的に処理し、リアルタイムで顧客に提供するサービスの品質を支える不可欠なインフラです。
2. 顧客情報の増加による性能劣化とコスト増大
多くの企業が抱える課題の一つに、データベースの性能限界と運用コストの増加があります。特に顧客数の増加に伴い、従来のデータ基盤では処理が追いつかず、Webサイトの表示遅延やサービスの停止など、顧客体験の悪化が避けられません。
運用課題: データ量が増えるにつれ、複雑なテーブル結合やデータのレプリケーションが発生しやすくなり、データ基盤のスケーラビリティを保つことが困難になります。また、これに伴い運用コストが増加し、企業全体のパフォーマンスに悪影響を及ぼします。
3. 一時的なアクセス増加への対応不足
Eコマース企業にとって、マーケティングキャンペーンやプロモーションによる一時的なアクセス増加に対応する能力は、ビジネスの成功を左右する重要な要素です。しかし、従来のデータ基盤では、この急激なアクセス増に柔軟に対応できず、キャンペーン効果を最大化することが難しくなっています。
スケールの課題: パブリッククラウドサービスであるAmazon RDSなどが利用されることが多いですが、CPUやディスク容量を部分的にスケールする柔軟性に限界があるため、効率的なリソース管理が困難なケースが多いです。
4. スケーラブルな分散データベースで課題解決
このような課題を解決するためには、スケーラビリティに優れた分散型データベースの導入が有効です。従来のRDBMSが抱えるスケールアウトの課題を解決する分散技術を活用することで、企業は急速に拡大するデータに柔軟に対応でき、かつプロトコル互換性のあるデータベース移行も容易に実現できます。
分散型データベースは、従来のMySQLアプリケーションからの移行を容易にしつつ、柔軟なスケーリングを可能にします。これにより、Eコマース業界における急激なデータ増加やキャンペーン時のアクセス集中にも迅速に対応でき、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。
5. 分散データベースのメリットと導入の考慮
スケーラブルな分散データベースは、高可用性と柔軟なスケーリングを提供するため、企業の成長に寄与します。従来のRDBでは解決が難しかった性能劣化やコスト増大の問題も、分散DBの導入により大幅に軽減されます。
対象者: データ基盤の性能改善や移行を検討しているCTOやデータベース管理者にとって、分散データベースは、ビジネスニーズに応じた柔軟な運用と拡張性を提供する有力な選択肢です。
まとめ 増加し続けるデータ量に対応するためには、柔軟かつスケーラブルなデータ基盤が必要です。Eコマース業界における顧客情報の急増やキャンペーン時のアクセス増加に対応するために、分散型データベースの導入は有効なソリューションです。これにより、データ基盤の性能を向上させ、ビジネスの成長をサポートすることができます。
プライバシーとデータ保護の重要性を組織に浸透させる必要性
プライバシーとデータ保護の周知は、組織全体の理解と行動に直結するため、企業にとって重要な課題です。特にプライバシーリーダーは、この責務を担い、プライバシーやデータ保護をビジネスの中心に据える必要があります。ステークホルダーに対してこれらのリスクや規制を正しく理解してもらい、組織全体で対応策を講じることが不可欠です。
効果的なステークホルダー教育とコミュニケーション
プライバシーリーダーが主導し、定期的なチームミーティングを開催することで、消費者の権利やデータ管理に伴うリスク、新しい規制、そして自動化されたプライバシー管理ソリューションについての最新情報を共有できます。これにより、ステークホルダーは新たな規制や技術に対する理解を深め、企業のリスク管理やコンプライアンス対応を強化します。
さらに、各事業部門や部署内で「プライバシー推進者」を指名し、プライバシーとデータ保護の重要性を理解し、他者を指導できる体制を構築することが重要です。このアプローチにより、組織内の全体的な意識向上と持続的なプライバシー保護体制の維持が期待できます。
定期的な情報共有とプロセスの改善
プライバシーとデータ保護に関する情報の社内周知は、年に一度の形式的なアプローチではなく、定期的に実施すべきです。これにより、変化する規制や技術に迅速に対応できるだけでなく、企業全体で一貫したコンプライアンス体制を確立できます。
また、共通のリポジトリと単一の分類法を用いることで、規制の取り込みプロセスを改善し、効率的な管理が可能となります。さらに、外部の個人情報保護に関するコンテンツプロバイダーやサービスを活用することで、絶えず変化する規制に適応し、企業が最新のコンプライアンス要件を満たすサポート体制を整えられます。
個人情報の定義の理解とその多様性
個人情報は、運転免許証番号や氏名、住所などの一般的な情報に限らず、法的な文脈や地域ごとに広範に定義されます。例えば、CCPAでは「消費者や世帯を識別可能な情報」として定義され、GDPRでは「識別された、または識別され得る自然人に関する情報」として定義されます。また、米国のOffice of Privacy and Open Governmentでは、氏名や社会保障番号などが「個人を特定できる情報」とされています。
このように、個人情報の定義は規制ごとに異なり、その認識と管理が異なることを理解しておくことが、プライバシーとデータ保護の重要なポイントです。企業はこれらの多様な定義に対応し、柔軟な管理体制を整えることが求められます。
データコンサルタントの視点
データコンサルタントとしては、各地域や規制ごとに異なる個人情報の定義を理解し、それに基づいたデータ管理とプライバシー保護を実践することが重要です。規制ごとに適切な対応を取るだけでなく、全社的なベストプラクティスを導入し、常に変化する規制に柔軟に対応できるプライバシー体制を築くことが、企業の成功に繋がります。
分散エンタープライズの現状分析
分散エンタープライズ環境におけるトラフィック制御やセキュリティは、現代の企業にとって重要な課題です。クラウドアクセス制御や個人アカウント管理、さらにCDR（コンテンツ・ディスアームメント・リコンストラクション）やDPI（ディープ・パケット・インスペクション）といったセキュリティ対策は、効果的なデータ防衛の中心です。また、セキュアなWebアクセスを維持するためには、アクセス管理の精度と自動化が求められます。
グランドデザインサービスのアプローチ
グランドデザインは、システム構築の全体像を描くための戦略的なプロセスです。このサービスでは、ディスカッション形式を採用し、システム構築の目的や背景、インフラおよび非機能要件、費用対効果、外部影響範囲などを包括的に議論します。これにより、企業はより正確なシステムスコープと適切な構築方法を選定でき、移行手法やプロジェクト体制を明確にすることが可能です。
アカウント管理の最適化とTCO削減
アカウント管理は、アクセス権限の確実な運用を確保するために重要な要素です。アカウントの統合による利便性向上やTCO削減、アイデンティティ管理の強化、さらに休眠IDやアカウント削除漏れを防止することで、セキュリティの脆弱性を減らします。また、アカウントのポータビリティ化により、企業再編や拠点変更にも柔軟に対応できる体制を構築することが可能です。
AI活用によるデータ分析の進化
AIなどの最新技術を活用することで、企業はデータ分析を通じて新たな知見を引き出すことができます。しかし、この高度な活用を実現するには、散在するデータの正確な収集と統合が不可欠です。ユーザーに負担をかけないデータ活用環境の構築により、データ分析プロセスの効率が飛躍的に向上します。
データ活用の効率化と業務の迅速化
データの準備や加工に時間を要する企業が多い中、データ分析に伴う各種作業をいかに効率化するかが、意思決定の迅速化につながります。データソースやシステムが多様化する現在、業務部門、分析部門、経営者など、データを扱う各層に対して、統合的なデータ活用体制を再構築する必要があります。
このように、データ主導のアプローチを採用することで、分散エンタープライズ環境におけるセキュリティ、アカウント管理、データ活用の最適化が可能になり、組織全体での効率向上が期待されます。
製造業における柔軟なデータ基盤の重要性：データアーキテクチャ
製造業において、競争力を維持するためには、変化に対応できる柔軟なデータ基盤の構築が不可欠です。しかし、製造業のIT部門がクラウド上にこのような基盤を構築する際、さまざまな課題に直面しています。
製造業では、設計データ、生産データ、品質データ、設備稼働データなど、多様なソースから大量のデータが生成され、それらのデータは異なるフォーマットで蓄積されます。また、これらのデータ量は日々増加し、継続的に拡張が必要です。
急速な技術革新やグローバル競争の激化、さらには消費者ニーズの多様化に対応するため、企業は迅速に戦略を再構築し、アジャイルな意思決定を行わなければなりません。このような環境下で、製造業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を成功させるためには、以下の要件を満たすデータ基盤が求められます。
製造業のデジタル変革に対応するためのデータ基盤の要件
多様なデータフォーマットの一元管理
複数のシステムやフォーマットにまたがるデータの統合管理は、製造業にとって大きな課題です。これには、製造プロセス全体にわたるデータの標準化や、リアルタイムのデータ統合が必要です。
日々増加するデータ量に対応する拡張性
データは継続的に増加するため、クラウド基盤はスケーラブルであることが重要です。容量を無制限に拡張できるクラウド環境を採用し、データストレージと処理能力を柔軟に調整できる設計が求められます。
迅速にデータ分析を行うための柔軟性
製造業は多様な分析手法を必要とします。機械学習やIoTデータのリアルタイム分析を含む、データの種類や分析方法に応じてシステムが容易に変更できるよう、柔軟なアーキテクチャが必要です。
IT部門が直面する課題とその対応策
製造業におけるデータ基盤構築には、クラウドサービスプロバイダーが提供する豊富なツールとサービスの活用が重要です。例えば、データレイクやサーバーレスコンピューティング、AI分析ツールを組み合わせて、スケーラブルかつ柔軟なシステムを構築することができます。
また、ビジネス環境の急速な変化に対応するため、リソースの監視、パフォーマンスの最適化、トラブルシューティングを常に行う強力な運用体制を構築することが不可欠です。これにより、システムの改善やアップデートがスムーズに行われ、長期的なデータ活用の成功が可能となります。
製造業におけるクラウド活用のベストプラクティス
段階的なクラウド移行によるリスク分散
セキュリティ標準に基づいたアクセス管理
データの可視化と分析フレームワークの強化
IT運用の自動化による効率化
これらの要件とベストプラクティスを活用することで、製造業のIT部門はクラウド上に拡張性と柔軟性に優れたデータ基盤を構築し、企業全体のDXを推進できるでしょう。
データコンサルタントの視点では、製造業におけるデータ基盤の戦略的な構築が、今後の競争優位性の鍵となります。技術的な解決策だけでなく、組織全体でデータ活用を促進するための運用体制やフレームワークの確立も重視することが求められます。
デジタル化と非構造化データの爆発的増加：データアーキテクチャ
ビジネスのデジタル化が進む中、企業が保有する電子データの量は飛躍的に増加しています。特に、音声、画像、動画、自然言語、センサーからの情報など、従来の構造化データに比べて管理が難しい非構造化データの比率が急速に高まっています。これらのデータを効果的に収集・分析し、ビジネス価値へと転換する企業が増えています。
また、IoT（モノのインターネット）の普及によって、製造現場や店舗など、従来はITインフラが限られていた場所でもエッジコンピューティング技術が注目され、データ保管や処理のニーズが高まっています。これにより、企業のデータ戦略はオフィスの枠を超え、分散型のデータ処理インフラが必要不可欠となっています。
データアクセスの多様化による運用コストの増加
従来の企業ITインフラは、主にオフィス内でのデータアクセスに限定されていましたが、今日では、社内外のさまざまな場所や端末から、データへアクセスできる環境が必要です。そのため、多くの企業がAWS S3のようなクラウドストレージを活用し、データの共有性や可搬性を高めています。
しかし、データアクセスの多様化に伴い、ストレージの運用コストも増加しています。特に、データ利用が増えるほど、クラウドベースのストレージに対して発生するエグレス料金が問題となりつつあります。さらに、クラウドベンダーに依存した状態、いわゆるベンダーロックインも大きなリスクです。他のサービスへの移行を困難にするだけでなく、長期的な運用コストとビジネスの柔軟性に悪影響を及ぼす可能性があります。
エグレス料金の課題とベンダーロックインのリスク
クラウドストレージの利用コストを管理する上で見落とされがちな要素が**データ転送料金（エグレス料金）**です。クラウドプロバイダ側にデータをアップロードする際には通常料金が発生しないものの、クラウドから外部のシステムや他のクラウドプロバイダにデータを移動する際に発生するエグレス料金は、リージョン間の転送やデータの拠点間で異なるコストが発生します。場合によっては、これらの費用が大幅に積み上がり、ストレージコストの管理が難しくなることがあります。
さらに、特定のクラウドベンダーに強く依存してしまうベンダーロックインのリスクも無視できません。このロックインは、クラウドストレージサービスを他のプロバイダへ移行する際の技術的およびコスト的な障壁を生み出し、企業の運用効率や戦略的な柔軟性に悪影響を与える可能性があります。
データコンサルタントとしての提言
データ管理の分散化とマルチクラウド戦略の採用
データ転送コストやベンダーロックインを回避するためには、マルチクラウド戦略やハイブリッドクラウド戦略を採用することが有効です。これにより、クラウド間でのデータ移行を容易にし、運用コストを最適化できます。
エッジコンピューティングの活用
製造現場や店舗など、データ発生場所に近い環境でのエッジコンピューティングを活用することで、データをローカルで処理し、クラウドへの転送データ量を削減できます。これにより、エグレス料金を最小限に抑え、リアルタイムのデータ処理を効率化できます。
データライフサイクル管理とアーキテクチャの最適化
データの価値や活用頻度に応じた**データライフサイクル管理（DLM）**の導入が必要です。これにより、重要なデータを効率的に保管・管理し、運用コストを削減できます。
ベンダーロックインの回避策としてのオープンソリューション採用
クラウドネイティブなオープンソースツールを活用することで、クラウドプロバイダの縛りを回避し、将来的な移行や柔軟な拡張を実現します。
これらの対策を講じることで、企業は長期的に安定したデータ基盤を構築し、運用コストの最適化とビジネスの柔軟性を高めることができます。
支払い請求処理の効率化と自動化：データアーキテクチャ
高度なテクノロジーとデータエンリッチメントは、顧客への支払い請求プロセスを迅速化するための強力なツールです。標準化されたデータセットと動的なデータセットに加え、リスクや不正行為に関する詳細な分析を活用することで、プロセスの自動化と効率化を実現できます。審査対象となった支払い請求については、直感的なマッピングツールを使用することで、事象が資産に与える影響を視覚的に把握し、迅速に対応できます。
マーケティングとカスタマーエクスペリエンスの強化
エンリッチメントデータセットは、マーケティングや顧客体験の向上においても強力な役割を果たします。たとえば、人口統計データを顧客分析と組み合わせることで、顧客のライフスタイルや嗜好に関する深い洞察を得られます。この情報をもとに、ターゲットを絞ったオファーの提供や、最適化されたメッセージングが可能となり、よりパーソナライズされた顧客体験を提供できます。
データオブザーバビリティの導入による健全なデータパイプラインの構築
データオブザーバビリティの導入は、データの健全性を保証するために不可欠です。機械学習を活用したインテリジェンスがデータパターンを監視し、異常を検出するとリアルタイムで警告を発します。これにより、下流で発生するコストのかかる問題や、予期せぬビジネスの中断を未然に防ぐことができます。また、健全なデータパイプラインを維持することで、チームの生産性向上や顧客満足度の向上を実現できます。
データガバナンスの強化
強固なデータガバナンスフレームワークは、企業全体で重要なデータを簡単に検索、理解、信頼、活用できる環境を提供します。これにより、より正確で情報に基づいた意思決定とレポート作成が可能となり、データの信頼性が向上します。エンタープライズメタデータ管理機能を活用することで、データの使用状況や影響を可視化し、データスチュワードシップのタスクを自動化できます。これにより、データの系列や影響に関する質問に迅速に対応できるようになります。
データ品質の向上
データ品質モジュールを活用することで、保険契約、支払い請求、顧客情報、リスク管理などのシステム目的に合った正確かつ一貫したデータを提供するプロセスが簡素化され、効率化されます。このソリューションはクラウド環境にネイティブ対応しており、エンタープライズレベルの拡張性や視覚的なユーザーインターフェース、インテリジェンスガイダンスを提供します。企業はこれにより、データ品質の向上と効率的な運用を両立し、競争優位性を高めることができます。
データコンサルタントとしての提言
データエンリッチメントの活用による業務効率化
標準データセットと動的データセットを適切に統合し、支払い請求やマーケティング、顧客体験の強化に向けてデータエンリッチメントを積極的に活用することで、業務プロセスを自動化し効率化を推進することが重要です。
リアルタイムモニタリングと異常検知の導入
データオブザーバビリティを導入し、リアルタイムでデータの健全性を監視することで、異常を迅速に発見し、コスト削減とビジネス中断のリスクを最小化することが推奨されます。
データガバナンスとメタデータ管理の自動化
エンタープライズメタデータ管理を自動化し、データの信頼性と可視性を強化することで、組織全体でデータの価値を最大化し、意思決定の精度を高めることが可能です。
クラウドネイティブなデータ品質管理の推進
クラウド環境に最適化されたデータ品質モジュールを導入し、エンタープライズレベルの拡張性を活かしつつ、正確で一貫性のあるデータの提供を実現することが、今後の競争力強化に繋がるでしょう。
プライバシーインシデント管理の重要性：データアーキテクチャ
プライバシーインシデントは、どの企業にも必ず発生する可能性があります。重要なのは、インシデントそのものよりもどのように対応するかです。適切に対応することで、企業は信頼を維持し、業界内での評価も高まるでしょう。しかし、対応が不十分であれば、企業の評判が損なわれ、取り返しがつかない結果を招くこともあります。
プライバシーインシデント管理の自動化のメリット
以前は、インシデント発生時にプライバシーが最優先されることは少なく、対応が遅れることもありました。しかし、現在では多くの企業がプライバシーの専門チームを持ち、迅速かつ的確に対応できる体制を整えています。この変化は、個人情報の重要性やデータから抽出される情報の価値に対する理解が進んだことによるものです。
プライバシーインシデント管理を自動化している企業では、インシデント発生時に根本原因の分析を即座に実施できます。これにより、インシデントの原因特定から通知要件の確認、関係者への適切な通知まで、効率的に対応することが可能です。自動化により、インシデントが発生した際の初動のスピードと対応精度が向上し、企業は被害を最小限に抑えられます。
インシデント発生時の迅速な対応と規制要件の遵守
プライバシー侵害が疑われる場合、最初に行うべきは、侵害されたデータがどこに保管されているか、そしてそれに適用される規制要件を特定することです。規制当局への報告や顧客への通知は、多くの国や地域で厳格な期限が設けられており、迅速な対応が求められます。
自動化されたプライバシー管理ソリューションを導入している企業では、既に個人情報の管理とデータコントロールに関する規制要件が特定されています。これにより、インシデントが発生してもプライバシー担当チームが迅速に状況を引き継ぎ、コンプライアンス義務を果たすための具体的な次のステップを踏むことができ、シームレスな対応が可能となります。
データコンサルタントとしての提言
プライバシー管理の自動化ソリューションの導入
プライバシーインシデントのリスクが高まる中、企業はプロアクティブにインシデント管理を自動化するソリューションを導入する必要があります。これにより、迅速かつ正確なインシデント対応が可能となり、時間的な制約がある中でも、企業は規制要件を遵守できます。
クロスファンクショナルなプライバシー対応体制の整備
プライバシーインシデントはセキュリティ部門だけでなく、法務、IT、リスク管理などのクロスファンクショナルなチームが協力して対応する体制が求められます。自動化によってデータの特定や初期対応が効率化されるため、各部門が次に必要なアクションに専念できます。
コンプライアンスとプライバシーリスク管理の強化
個人情報保護法やGDPR、CCPAなどの規制に対応するために、データガバナンスとプライバシーリスク管理の体制を強化することが必要です。プライバシー管理をシームレスに行うためには、最新の技術とベストプラクティスに基づいた運用が求められます。
これらの対策を講じることで、企業はプライバシーインシデントが発生した際も、迅速かつ確実に対応し、企業の信頼性を守りながら、規制遵守とリスク管理の向上を図ることができます。
ラベリングにおける現状と課題の分析：データアーキテクチャ
多くの企業は、ラベリング管理において依然としてグラフィック・デザイン・ツールに依存しています。これでは、ラベルのバージョン管理や構成管理、変更管理など、業務全体にわたる重要な要素を網羅できず、結果としてコンプライアンスやプロセスの複雑さが増します。特に、製造業や医療機器分野では、ラベルの精度とトレーサビリティが品質と規制対応の重要な鍵となります。
ソリューションの提案
この課題に対応するため、シーメンスの統合型Labeling & UDIソリューションは、ラベル管理をエンドツーエンドでサポートし、ラベルBOM管理、ラベル資産管理、構成および変更管理を含む全プロセスを最適化します。特に医療機器業界の規制要件に特化し、ラベルの定義からリスク解析、さらにeDHR（電子機器履歴書）まで、ライフサイクル全体をカバーします。
データ主導のラベリング戦略
ラベリングの定義は、リスク管理と要件の明確化から始まり、製品設計やコンプライアンスにまでさかのぼる必要があります。このような追跡可能性を確保するためには、ラベルデータを他の製品データと同様に、正確かつ一貫して扱うことが重要です。また、効率的なラベル管理は、ラベル資産（ロゴ、マーク、図柄など）のモジュール化と再利用性を高めることにより、さらなる生産性向上を実現します。
テクノロジーとデータの統合
データを活用したラベリング管理は、ISO/ASTM/IEC仕様、過去のテスト結果、業界のベストプラクティスなどをデジタル資産として再利用することにより、プロセスの効率化を促進します。シーメンスのソリューションでは、ラベルオブジェクトの自動生成とデータのリアルタイムな更新が可能で、プロジェクト全体での透明性と共同作業が保証されます。
一元管理と将来の展望
ラベル資産は信頼できるデジタルライブラリとして一元管理され、承認済みのデザインや宣伝文句、UDIデータなどを安全に保管し、異なるラベリングツールや出力フォーマットでの再利用が可能です。これにより、組織全体での標準化が進み、規制対応の強化と市場投入までのスピードアップが期待されます。
このように、エンドツーエンドのラベリング・ソリューションは、単に規制に対応するだけでなく、効率的なデータ管理とプロセス自動化による競争優位性の確保を可能にします。
状況の変化に対応するためのデータ戦略
業界のリーダー企業は、クラウドネイティブなデジタル競争相手に対抗するために、データと分析を活用して俊敏性とインサイトを引き出し、ビジネス全体でデジタル化を進めています。この取り組みには、Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platformなどへのワークロード移行が含まれますが、クラウド対応していない既存のアプリケーションの課題も残っています。
複雑化するインフラにおけるデータ可視化
現在のデジタルインフラは、メインフレーム、クライアントサーバー、仮想化、サーバーレス、コンテナ、マイクロサービスなど、複数の技術にまたがるハイブリッドクラウドプラットフォームへと進化しています。しかし、ITチームのインフラ監視とパフォーマンス測定の役割は依然として変わりません。パフォーマンスデータが多様な環境に分散している今、企業はどのようにして統一的な可視性を確保し、インサイトを得るべきでしょうか。
クラウド移行におけるITおよびセキュリティの課題
クラウド戦略の推進に伴い、ITチームだけでなく、セキュリティチームも新たな課題に直面しています。オンプレミスのインフラを直接管理していた従来の方法に代わり、手元にないクラウド環境でのリスク管理が求められます。さらに、ITビジネスパートナーは、インフラの「所有」から「レンタル」へ移行することによるROI（投資効果）を明確に証明しなければなりません。
統合されたデータ管理とインフラパフォーマンスの最適化
データをあらゆるソースから収集し、ハイブリッドアーキテクチャ全体のパフォーマンスを一元的に監視できるツールの導入が急務です。多数に分散した監視ソリューションでは、ビジネス、セキュリティ、ITの目標達成に向けた包括的な可視性やインテリジェンスが得られず、結果的にパフォーマンス向上やセキュリティ強化が困難になります。
データ連携と企業の現状
データの連携は、ビジネスの成功に不可欠です。企業は、データの効果的な活用と分析を実現するために、組織作り、カルチャー、そして最適なツールやITシステムの選定が必要です。調査結果からも、企業がデータ連携に対する強いニーズと期待を持っていることが確認されました。今後、企業はデータ管理と連携のプロセスを最適化することで、業務の効率化とインサイトの獲得を加速させる必要があります。
このように、データの戦略的活用と適切なインフラ管理は、デジタル競争に勝ち抜くための鍵となります。クラウド環境に対応し、統合された監視とデータ分析基盤を構築することで、企業は俊敏性と競争力を高めることができるでしょう。