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データの定義について

データの定義

データの管理

データの同一性確保が困難
データ管理ポリシーが統一出来ていない
データの定義、構造が異なる
製品や部品などのコードの設定に不備がある
各言語翻訳・整合性の確保に過負荷になる

重複データ(ファイル)の重要性

業務上、重複データ(ファイル)を意図的に作り出す事もあります。マスターデータからコピーをして、それを更にコピーして
このコピーのコピーから色々と次のファイルを作成して行く途中に、重複データと認定されて消されてしまうと業務が進みません。
AIやストレージに備え付けの機能を使用しないアナログデータ管理の重要性

重複データ(ファイル)の重篤な事例

クラウド側にもオンプレミスサーバー側にも、重複ファイルAがあり、タイムスタンプを見ても1世代前も同じ内容・同じ容量
クラウド側に重複ファイルB1(1世代前)があり、オンプレミスサーバー側に重複ファイルB2(最新)があり、状況が解らない社員が1世代前のファイルB1から最新版B3へと修正した。
今回修正した内容がB2と内容的が被っていた場合、顧客からの修正要望が上がって来た場合、B1とB2の内容のどちらをどのように修正するか解らない
こう言う状況は、重篤な例であります。

ハイブリッドなデータ(ファイル)整理

オンプレミスが在る場合

オンプレミスとクラウド上データ(ファイル)の重複排除
オンプレミスとクラウドの利用目的の明確化
オンプレミスとクラウドのデータ(ファイル)管理の適正化

オンプレミスが無い場合

各クラウド上データ(ファイル)の重複排除
各クラウド毎の利用目的の明確化
各クラウド毎のデータ(ファイル)管理の適正化

データクリーニング

不適格不正確な情報は経営層の誤解を招き間違った決定につながる可能性があるため、データについて信頼出来るデータ分析結果を得るため、データクリーニングを行います。
重複データ、制作途中の中途半端に構成されたデータ、無関係なデータなどを移動・削除、データの欠損や構造的な間違いに対応することは非常に大切です。

データの民主化についてで使用している図

データクリーニングの問題点

個別データ(ファイル)のデータクリーニングは一つ一つ手作業で行わなければならないため、大量のデータがある場合長い時間がかかり、短期的に結果を得たい場合対応出来ない。
切り取り、貼り付け、余白の削除、データ形式の変更、内容の変更などを、人力の手作業で行う場合、計算ミス、うっかりミス、後戻りの発生といった人的ミスが発生しやすい。
プロセス全体でデータの整合性を100%に近い状態で維持することが困難な事が課題である。

データプロファイリング

データプロファイリングは、データの特性を把握し、その品質を評価することによって、データに対する新たな発見や理解を得て、データ(ファイル)を整理するためのプロセスです。
これにより、データ(ファイル)の完全性や独自性をつまびらかにし、エラーや異常なな処理のパターンを検出して、有用性を判断することが可能となり、より正確な分析が実現します。

データプロファイリングの問題点

すべてのデータセットの各フィールドを手作業で把握するには、多くの時間や手間がかかる。
一部の属性や行しか検証されないことがあり、そのようなケースにおいては精度が落ちてしまう。
データプロファイリングには、SQL（構造化照会言語）についての専門スキルが必要な場合がある。

データ(ファイル)の品質についての問題点

同じ意味だが、違った表記のデータ(ファイル)が多数存在する
データ(ファイル)内に曖昧な表現のデータ(ファイル)が多数存在する
重複した名前のデータ(ファイル)が多数存在する
最新のデータ(ファイル)がどれか解らない
データ(ファイル)の形式が統一されてない
情報の鮮度が悪いデータ(ファイル)や一部の情報が欠落したデータ(ファイル)が多数在る
データ(ファイル)の定義が統一されていない
明らかに間違ったデータ(ファイル)が多数存在する
必要な項目が抜け落ちているデータ(ファイル)が多数存在する
データ(ファイル)の表記名と内容が違っているデータ(ファイル)が多数存在する

データと情報とビジネスインテリジェンスの定義

データ…価値そのものを作り出す媒体。例)Office系などで作成した資料、基礎的な事実、蓄積した会社の数字
情報…現在そのものの状態で価値を持っている状態の媒体。または更に価値を生み出せる媒体。
ビジネスインテリジェンス…
ドリルダウン機能を利用すると、調査内容や分析内容を掘り下げる事が可能。また場所を選ばずデータ(ファイル)へ接続でき、取得が可能
状態を監視して、気になる項目についてピックアップする事も可能です。
※デジタル化したデータ(ファイル)は、流出し易く外部に持ち出されても気づきにくいと特性があります。

データの民主化についてで使用しているイメージ図

アイデンティティ分野

クラウド ID 統合管理
シングルサインオン
特権管理
ロール管理
リスクベースのアクセス制御
パスワードレス
IDリスク検出のためのインテリジェンスサービス
IDガバナンス

データ(ファイル)は、シンプルなプラットフォームが良い

データ移行…迅速・確実なデータ移行
災害対策…迅速・信頼性の高い業務再開
データ保護…使いやすくて効率的なバックアップリカバリーリストア
アプリケーションテスト…アプリケーション五感テストのスピードアップ
クラウド活用…クラウド活用によるインフラ運用管理からの解放

企業でのデータ展開ニーズ

クラウドの活用（パブリッククラウド、プライベートクラウドなど）
サーバー・ストレージの仮想化・統合
サーバー・ストレージのリプレース・拡張
エッジコンピューティング
AI/生成AI
カーボンフットプリントの削減
ハイパフォーマンスコンピューティング
サブスクリプションモデル/as-a-Service

データの民主化についてで使用している図２ネットワーク図

データリテラシーとスキルの重要性

データリテラシーとデータの優先の習慣は、互いに依存関係を持っております。
データカルチャーを浸透させるための基盤です。
ビジネス分析の解釈と適用方法を従業員が理解していれば、データ活用のメリットについての認識が増える可能性が高くなります。
社内での社員トレーニングが不足していたり、活用可能な情報が不足していたりすると、認識を高める事が困難になります。
データカルチャーの基礎を築くには、社内トレーニング、構造改革でバランスを取る事が重要です。

データの可視化のポイント

データの集約化、データ分析が簡単に高速に出来る状態にする
×)分析対象のデータが複数のシステムやアプリケーションに点在していて、分析出来る状態では無い
分析データの共有について、欲しい人にはいつでも確認が出来て、情報の鮮度と継続性を維持出来る
×)PowerBIやタブローなど他の分析ツールを使用して、複雑な分析を行ったり、分析担当者の属人化を行っている

データ(ファイル)保護

バックアップ、リストア、データ複製、ディザスターリカバリー、サイト間ミラー構成
効率的なクローン作成、ボリューム効率化、重複排除、データ圧縮、データコンパクション
データ暗号化、コンプライアンス

企業データ増加による課題

運用コストの増加
社員の業務効率化低下
俊敏性の欠如
競争力の喪失
データセキュリティの脆弱化
顧客、ユーザーエクスペリエンスの低下や不満
収益の減少
会社のブランド価値の毀損、会社評判の低下
コンプライアンス問題

企業データ管理の改善すべき箇所

データコンプライアンスの確保
業務上の判断する速度
データの可視性と制御レベル
業務推進のための効果的なデータ利用
SaaSのシステムデータの管理
異なるストレージのデータ管理
データ損失からの復旧能力
ビジネス上でデータ共有の利便性
データのセキュリティとリスク管理
データのレイテンシーと信頼性

マスターデータにおける課題

部門間を越えてマスターデータを管理する人がいない
マスターデータの管理を各部門に委ねており、一元化できない
グループ企業も含めての実施になるとROIが不透明で経営層の理解が得られない
マスターデータの管理より、優先度の高い業務が多い

データの民主化についてで使用している図１

データ連携の目的

複数のシステムの間で、データ(ファイル)の流用率を高めて作業負荷を軽減するため
複数のシステムを対象に目的のデータを素早く手に入れるため
取引先・外注先を含めて、データ(ファイル)形式や業務プロセスを標準化するため
企業の統合に対してシステム対応を迅速化するため
データの再入力など掛かる外注コストを削減するため

データの種類

構造化データ

顧客データ、売上データ、ドキュメント、テキストデータ、電子メール、研究・開発・設計データ、分析データ、ログデータ、アーカイブデータ、サーバー仮想化基盤向けデータ、パブリッククラウドサービスインフラ向けデータ

非構造化データ

データ、ブログやSNSのデータ、動画・画像・音声データ、映像コンテンツ、電子書籍、GPSデータ、IoTやM2M、センサーデータ

※オルタナティブデータ…Web、SNS、特許、IoT情報、POSデータ、位置情報等

システムやアプリケーションの連携には、構造化されたデータである事が重要です。
構造化データ　⇒　他のデータと組み合わせなど二次利用が簡単
非構造化データ　⇒　このままでは使えず、加工なりが必要で　構造化する必要性があります。

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