目次
データ管理における自由度と柔軟性の重要性
クラウドベースのデータ管理戦略は、デジタルアイデンティティの保護・管理と並んで、現代ビジネスにおける柔軟性とスピードを提供します。クラウドの最も大きな戦略的メリットの一つは、ビジネスの成長や変化に対応できる高い自由度です。市場の変化や技術革新に応じて、簡単に新しい機能やシステムを追加できるため、柔軟に目標を達成できます。
1. データポータビリティとベンダーロックインの回避
クラウドデータ管理戦略では、複数のパブリッククラウドやプライベートクラウド、オンプレミスのインフラストラクチャ間でのデータポータビリティを確保することが重要です。異なる環境間でデータが安全かつスムーズに移動できるようにすることで、システムの俊敏性が高まり、特定のベンダーに依存しない柔軟なデータ管理が実現します。このため、将来のビジネス要件に対応できる柔軟なクラウドデータ管理ソリューションを選定することが、競争優位の獲得において不可欠です。
2. セキュリティとガバナンスの向上
データポータビリティとクラウドの柔軟性により、企業はセキュリティとガバナンスの目標も達成しやすくなります。最新のクラウド技術を導入することで、バックアップの自動化やリカバリ体制の強化が可能となり、セキュリティ事故による経済的損失のリスクも軽減できます。たとえば、以下のようなセキュリティインシデントへの対応が想定されます：
軽微なマルウェア感染（被害額: 600万円）
事故対応損害やメールフィルタリング導入費用など
ECサイトのクレジットカード情報漏えい（被害額: 9,490万円）
調査費用、コールセンター運営、法的対応、補償金など
大規模マルウェア感染（被害額: 3億7,600万円）
従業員端末入れ替え、再発防止費用、損害調査費用など
（参考：「インシデント損害調査レポート 2021年版」日本ネットワークセキュリティ協会）
3. 競争力のあるビジネスツールとしてのクラウド活用
クラウドデータ管理戦略を最適化することで、IT効率と管理を維持しつつ、回復力とセキュリティ体制が強化され、競争力あるビジネスツールとしてのクラウドの新たな価値が引き出されます。また、ベンダーに依存しないポータビリティのあるデータ管理が可能となるため、市場変化に即応でき、より持続的で安定したデータ運用を実現できます。
クラウドのデータ管理に自由度と柔軟性を組み込むことは、単に効率を上げるだけでなく、セキュリティリスクの軽減やコスト削減、そして企業の戦略的な成長を支える基盤となります。
データコンサルタントの視点から、MDM（マスターデータ管理）を活用したデジタルトランスフォーメーションの促進方法と、クラウド導入におけるコスト管理戦略の要点を整理しました。
デジタルトランスフォーメーション推進におけるMDMの役割
現代の企業は、業務の改善、製品開発の強化、そして顧客体験の向上を目指してビジネス変革に取り組んでいます。このようなデジタルトランスフォーメーションを効果的に推進するためには、データの統合と管理が不可欠です。しかし、データが複数のシステムに分散されている場合、情報の重複や矛盾が生じ、適切な意思決定が困難になります。
MDM（マスターデータ管理）は、こうした課題を解決し、企業におけるデータの一貫性と信頼性を確保するための重要なソリューションです。MDMの導入により、顧客、製品、サプライヤー、業務データなど、重要なデータを単一の正確なレコードに統合することが可能となります。この統合によって、正確で信頼性の高いデータに基づくインサイトが得られ、意思決定の精度が向上します。
さらに、MDM導入には豊富な経験と実績を有するプロフェッショナルの支援が必要です。30を超える業種や数千社にわたる導入経験を持つ専門家の支援を受けることで、企業のニーズに合わせた導入プロセスを実現し、MDMソリューションの効果を最大化できます。
クラウドデータ管理によるコスト管理戦略
クラウド導入においては、コスト削減のメリットを最大限に活かすことが重要です。クラウドのスケーラビリティやパフォーマンスの向上もメリットですが、現実的にはクラウドのコスト管理が多くの企業にとって関心事項の一つとなっています。効果的なクラウドデータ管理戦略を策定し、次のようなコスト削減オペレーションを実施することが推奨されます。
クラウドストレージの最適化
異なる階層のクラウドストレージ間でデータを自動的に移動し、価格、保存場所、アクセスパターンを最適化することで、データ管理コストを効率的に抑えます。
インフラコストの削減
クラウドゲートウェイの削減やクラウドデータ管理の統合によって、インフラニーズを最小限に抑えます。また、データ消失リスクを減少させることで、リスク対策コストの削減にもつながります。
セルフサービス型クラウド管理の導入
予算やリソース規模、保存場所の柔軟な管理が可能となるセルフサービス型クラウド管理を導入することで、必要に応じたリソースの迅速なプロビジョニングが実現し、無駄なコストを回避します。
これらの戦略を組み合わせてクラウドデータ管理を行うことで、コスト効率の高いインフラを構築し、長期的な競争優位性を確保することができます。
デジタル経済に対応した最新データアーキテクチャ構築のための5つのアプローチ
1. なぜ新しいデータアーキテクチャが必要か
現在のデジタル経済において、データがビジネスの競争力を決定づける主要な要素になっています。IT部門は、この重要な役割を理解し、新しいアーキテクチャの基本原則を組み込むことで、単にデータ戦略を実行するだけでなく、戦略の策定段階から関与していくことが求められます。
2. データドリブンなアーキテクチャの確立
データ駆動型のビジネスアーキテクチャを支えるためには、デジタルトランスフォーメーションの加速を目指したフレームワークが必要です。ここでは、エンドツーエンドの統合型インテリジェントデータマネジメントプラットフォームの構築を推奨します。これにより、オンプレミスおよびクラウド環境にわたってデータを効率的に管理・活用できる柔軟な基盤が整います。
3. モダンなインテリジェントデータプラットフォームの構築
データがもたらすインサイトは、顧客理解と関係強化に直結します。特にクラウドデータウェアハウスを活用したデータプラットフォームのモダン化は、効率的で迅速なデータ管理と意思決定の強化に寄与します。例えば、Oracle Cloudを用いたデータプラットフォームのモダン化により、データの複雑性を軽減し、俊敏かつ対応力の高いビジネス変革を支援することが可能です。
4. インテリジェントオートメーション（IA）の重要性
インテリジェントオートメーション（IA）は、データ駆動型ビジネスにとって重要な要素となっています。ある調査によると、回答者の86%がIAへの投資をしない場合、競争力が低下するリスクがあると認識しています。IAのメリットとして、カスタマーエクスペリエンスの向上、イノベーション促進、収益性の向上、そして製品・サービスの品質向上が挙げられています。
5. データアーキテクチャがもたらすビジネス変革の価値
データアーキテクチャの整備とクラウドコンピューティングの融合によって、データの革新的な活用が可能になります。このような変革は、ビジネスがより軽快でパーソナライズされた対応を提供する原動力となり、データを知ることは顧客を知ることと同義です。これにより、企業は競争力を保ちながら成長を加速するための意思決定を支援する基盤を確立できます。
データアーキテクチャを最新化し、インテリジェントオートメーションを活用することで、デジタル経済におけるデータ管理の競争力を高め、ビジネス価値を最大化することが可能です。
インテリジェントデータプラットフォーム設計の要点
データの専門コンサルタントとして、インテリジェントデータプラットフォームの構築には以下の観点から設計を進める必要があります。
1. 相互運用性と統合アーキテクチャ
まず、相互運用可能な完全統合型のデータマネジメントクラウドを活用し、連携性の高いコンポーザブルなアーキテクチャを構築することが重要です。データライフサイクル全体をエンドツーエンドで管理する体制を整えることで、データの収集から分析まで、効率的に運用できる環境を提供できます。
2. メタデータ管理の範囲
データマネジメントアーキテクチャは、全社レベルでのメタデータ利用のサポートを目的としていますか？もしくは特定の部門での導入を想定していますか？全社規模でのメタデータ管理が可能であれば、部門間のデータシームレス性を強化し、全体的なデータ活用力を向上できます。
3. データマネジメントタスクの自動化
数千単位のデータマネジメントタスクを自動化することで、管理プロセスの効率を大幅に向上できます。自動化によりデータ管理の精度やスピードが向上し、運用における人的リソースの負担を軽減しつつ、拡張可能な管理体制が実現できます。
4. ガバナンスとスキル体制
組織に、ガバナンスの監督やテクノロジー関連スキルを備えた内容領域専門家（SME）の体制が整っているかも重要です。SMEの配置によって、データ管理のスムーズな運用と統制が可能になり、リスク管理や規制準拠も容易になります。
5. AI・MLによるデータディスカバリとキュレーションの最適化
データディスカバリやキュレーションの分野で、AIおよびMLを活用しプロセスを自動化することで、データの可視化と精度の高いインサイトの取得が進み、意思決定のスピードが向上します。AIによるパターン認識により、未発見のインサイトを発掘し、ビジネス価値の創出を支援します。
エンドツーエンドのデータ可視化と意思決定強化
リーダー企業と後発企業を分ける要因として、エンドユーザーのパフォーマンスデータとシステムのパフォーマンスデータの統合が挙げられます。リーダー企業はこうしたデータ統合により、ソフトウェア変更が顧客体験やビジネス全体に及ぼす影響を即座に把握しています。これにより、迅速な意思決定と実験的アプローチが可能になり、問題解決までのプロセスが大幅に加速します。
すべてのワークロードに対応する次世代データプラットフォームの設計
現代のマーケットリーダーや業界のイノベーターには、共通の要素があります。それは、データを事業の中心に据えている点です。新興のクラウドネイティブ企業がデータ駆動型のビジネスを構築している一方で、確立された企業もデータを迅速に取得・分析し、重要なインサイトを引き出す方法を模索しています。
しかし、データ管理の重要性が増す一方で、それを活用するアナリティクスのニーズは多様化・進化を続けています。かつてはエンタープライズアプリケーションからのデータ保存と分析に従来型のデータウェアハウスが主流でしたが、非リレーショナルデータへの対応が求められるようになり、データレイクが登場しました。現在では、異なるアナリティクスツールとデータ処理技術が組み合わされ、各ツールが独自のインサイトを提供する複雑な環境が標準となっています。
こうした状況は、複数のツールとテクノロジーを管理し、統合するIT担当者にとって大きな課題です。各アナリティクス手法はデータの変換・ロード・管理に異なるツールを必要とし、カスタムインフラの構築を伴います。この複雑さから、多くのビジネスリーダーが意思決定を行う際に、十分なデータが得られないまま直感に頼らざるを得ない状況に追い込まれています。
従来型のオンプレミスやクラウドに移行したレガシーソリューションでは、データがシステムごとにサイロ化され、統合されたデータ基盤が構築できません。そのため、IT部門はシステムの複雑性に直面し、ビジネス全体の価値創出までに時間がかかる問題が生じます。こうした課題に対応するためには、クラウドネイティブなデータプラットフォームが必要です。このプラットフォームは、データウェアハウスとデータレイクの利点を兼ね備え、組織がインフラ管理からデータ管理へ、さらにはデータからのインサイト抽出にリソースを移行できる基盤となります。
新世代のデータプラットフォームの導入により、企業は従来のデータ管理とアナリティクス手法の制約を超え、全データを統合された一貫性あるプラットフォームに収めることが可能になります。
データ管理における新しいデータアーキテクチャ構築の必要性
現代のデジタル経済では、企業が成功を収めるか、停滞するかは、IT戦略とデータアーキテクチャの整備にかかっています。イノベーション推進とデータ戦略の責任を持つ役割においては、下流のチームが急速な変化に対応できるよう基盤を整え、既存のリソースとクラウドテクノロジーを活用して、業務に持続的な価値を生み出す必要があります。
そのため、包括的なデータマネジメントプラットフォームが重要です。このプラットフォームはシステム間の連携を可能にし、データや分析ニーズを包括的にサポートします。データを戦略資産として取り扱うことにより、顧客体験の向上、イノベーションの加速、ビジネスの敏捷性強化を促進できます。
さらに、信頼できるデータが組織全体に行き渡ることで、意思決定の精度が向上し、運用コストの削減や競争優位性の確保が可能になります。デジタル変革 (DX) の加速には、データマネジメントの最新アプローチを反映したデータアーキテクチャの構築が求められます。
ここでは、データ主導のアーキテクチャ構築に不可欠な5つの柱について説明します。
データプラットフォーム
最新のアーキテクチャパターンに対応したAI搭載のエンタープライズ規模のデータプラットフォームです。オンプレミスやマルチクラウド環境をサポートし、データファブリックやデータメッシュを含む柔軟な構築を可能にします。
XOps (DataOps、MLOps、FinOps)
DataOpsとMLOpsは、データパイプラインやデータ配信ワークフローの自動化を促進し、継続的なデータ配信と分析、監視を実現します。FinOpsはコスト最適化を支援し、クラウド環境での効率化に役立ちます。
人工知能 (AI) と機械学習 (ML)
データ管理における大量のタスク増加に対応するため、AIとMLを活用して予測分析を実施し、アプリケーションやシステムに知能化を加えます。
メタデータマネジメント
効率的なコラボレーションと運用管理を可能にする基盤です。メタデータ管理は、データの一貫性と可視化をサポートします。
データガバナンスとデータプライバシー
データの可用性や整合性を確保し、社内のデータ標準とポリシーを遵守した管理を行います。これにより、データの民主化が進み、データ利用における透明性と安全性が保証されます。
この5つの柱を基盤に、組織は効果的なデータ戦略の確立と運用の簡素化、そしてデータドリブンな意思決定を促進できるでしょう。
データ管理におけるエンタープライズ戦略の課題とコスト管理
エンタープライズデータ戦略を策定し、ビジネス部門が必要なデータツールをセルフサービスで活用できるようにしつつ、シャドーITやデータの複製、分析環境のサイロ化を防ぐことは容易ではありません。また、データ流出や侵害のリスクが高まる昨今、企業にとっては深刻な影響を及ぼす可能性があり、堅牢で柔軟性のあるデータ戦略が欠かせません。そのため、IT戦略は長期的な視点で計画し、成長に合わせた導入・運用の容易さを実現する必要があります。
特にクラウドの俊敏性や効率化への期待が高まる中、多くの企業がクラウド移行を急いでいますが、重要なのは既存のデータ資産やワークロードの移行準備がどれだけ整っているかです。セキュリティや機密性、データのオーナーシップを含めたリスク評価も不可欠です。オンプレミス環境で記録システムを長年最適化し、業務に組み込んできた企業では、移行に対する戦略的検討が特に求められます。
クラウド移行に伴うコスト管理とリソース最適化
クラウドサービスは様々なコンポーネントに分かれた料金体系を採用しており、コスト管理は一筋縄ではいきません。例えば、あるサービスではコンピュートリソースの使用量とストレージ容量で課金される一方で、他のサービスでは使用したデータ容量やクエリ数、APIリクエスト数、ネットワーク転送量に基づいて料金が発生することがあります。こうした複雑な料金体系により、正確なコスト予測が困難になるケースも多いです。
ビッグデータ環境においては、ジョブやクエリ、パイプラインの設計が適切でない場合や、システムがアイドル状態にある場合、無駄なリソース消費が発生し、コストを増大させるリスクがあります。その結果、データ管理にかけたコストがビジネス価値に見合わない場合、リソースの最適化や監視を徹底し、投資対効果を最大化するための対策が必要です。
データ管理の未来とデジタルアイデンティティ保護におけるセキュリティサービスベンダーの役割
AIとデジタルアイデンティティ管理の統合
多くの企業がRPA（Robotic Process Automation：ロボティック・プロセス・オートメーション）の導入により、業務の自動化を進めています。RPAは、反復的なタスクを電子的に自動化する技術で、例えばウェブからのデータ収集や情報のOCR（光学文字認識）化など、さまざまな業務に利用されています。また、ChatGPTなどの生成AIや大規模言語モデル（LLM）の企業利用が広がり、自然言語での対話を通じてチャットボットとしての活用や、要約、翻訳、アイデア生成といった作業も自動化できるようになっています。これらの生成AIとRPAを組み合わせることで、さらに多様な業務プロセスの自動化が期待され、今後、この傾向は加速していくでしょう。
RPAが多様なシステムや周辺機器にアクセスするケースが増えると、それぞれに専用のアカウントを付与する必要が生じ、AIの活用範囲が拡大するにつれ、複数のシステムへのアクセス要求が発生する可能性も高まります。こうした流れを考慮すると、AIやRPAにもデジタルアイデンティティによる認証・管理が必須です。これは、セキュリティサービスベンダーが将来的に提供するべき重要なサポート分野であり、包括的なアイデンティティ管理を実現することで企業の情報保護を強化できます。
IoTとデジタルアイデンティティの関連性
IoT（Internet of Things：モノのインターネット）は、現代のビジネス活動を支える重要なインフラです。企業内で利用されるWi-Fiデバイスやインターネット対応の複合機、さらには工場などの生産ラインに配置されたセンサーなど、多くのIoT機器がビジネスの効率化に寄与しています。これらのデバイスは、データの収集と分析を通じて、リアルタイムでの状況把握や業務改善に役立っています。しかし、インターネット接続が可能なIoT機器は、サイバー攻撃の対象となりやすく、企業全体のセキュリティリスクの増大要因にもなります。
IoT機器がサイバー攻撃を受けてデータが改ざんされると、生産設備や製品品質に深刻な影響が及ぶリスクがあります。このため、IoT機器にもデジタルアイデンティティを付与し、機器ごとの認証管理とアクセス制御を強化することが必要です。セキュリティサービスベンダーは、これらのデバイス管理の仕組みを包括的に提供し、IoT環境全体のセキュリティを確保するためのソリューションを提供する役割を担います。
セキュリティサービスベンダーは、AI、RPA、IoTなどの最新技術の発展に応じて、進化するデジタルアイデンティティ管理を提供し、企業全体の安全性と運用効率の向上を支援することが期待されています。
データ管理の重要な5つのポイント
クラウド管理の成熟度に関係なく、企業がクラウド運用を強化するために共通して取り組むべき重要なポイントがあります。次のステップに進むために、以下の5つのポイントをご参照ください。
1. クラウド・センターオブエクセレンス（CoE）の設置
クラウド管理を成熟させるためには、組織全体でクラウド運用に対する理解と実践力を高めるためのチーム立ち上げが重要です。CoEの形態はさまざまですが、正式な委員会でも、クラウド推進に関心を持つ非公式のグループでも構いません。重要なのは、部門を超えた協力体制を築き、クラウド活用のベストプラクティスを共有・推進することです。
2. 明確な成果目標の意識
クラウド管理の成熟度向上を目指す中で、常に組織全体のビジネス目標を念頭に置くことが大切です。たとえば、クラウド活用で業務の俊敏性や柔軟性を高めることが目標であれば、クラウド管理がかえって開発速度や生産性に負担をかけないように注意を払う必要があります。
3. 業界ベンチマークの設定
クラウド管理の成熟度を評価する際には、他社の実績や進捗との比較が役立ちます。業界内のベンチマークやコミュニティでの意見交換を通じ、他企業の成功事例やベストプラクティスを参考にしながら、自社のクラウド戦略をより実効性のあるものに強化できます。
4. KPIの早期設定と一貫した成果測定
クラウド運用を改善するためには、早期の段階からKPI（重要業績評価指標）を設定し、成果を一貫して測定することが重要です。時系列での進捗評価により、効果の高い取り組みを特定しやすくなり、改善サイクルの強化につながります。
5. 継続的な評価とプロセス改善
クラウド管理は一度確立すれば終わりではなく、定期的な評価と改善が求められます。
データ管理における企業の7つの課題と解決策：デジタルアイデンティティ保護・管理ソリューションの具体例
現在、多くの企業がデジタルアイデンティティの保護と管理の課題に直面しており、さまざまなベンダーから提供されるソリューションの導入を検討しています。以下では、主要なソリューションであるMicrosoftの「Microsoft Entra」（旧Azure Active Directory）およびOktaの「Okta Customer Identity」「Okta Workforce Identity」を紹介し、それぞれの特徴について解説します。
Microsoft Entra
Microsoft EntraはMicrosoftが提供する統合型のIDおよびネットワークアクセスソリューションで、デジタルアイデンティティの保護と管理を包括的にサポートします。旧Azure Active Directoryが進化したものであり、企業のIAM（アイデンティティ・アクセス管理）における重要な役割を果たしています。Microsoft Entraは次のような機能構成を備えています。
1. IDおよびアクセス管理
Microsoft Entra ID: 社内でのユーザー、アプリ、デバイス、ワークロードの管理・保護を行い、アプリ統合やSSO（シングルサインオン）、MFA（多要素認証）などをサポート。
Microsoft Entra ID ガバナンス: 重要な資産へのアクセスを保護、監視、監査するためのガバナンス機能。
Microsoft Entra 外部ID: 企業の顧客やパートナーが安全にシステムにアクセスできる環境を提供。
2. 新しいIDカテゴリ
Microsoft Entra Verified ID: ID資格情報の発行・確認をオープン標準に基づいて行い、信頼性の高い認証を実現。
Microsoft Entra Permissions Management: マルチクラウドインフラ全体にわたるアクセス許可を一元管理し、セキュリティリスクを低減。
Microsoft Entra ワークロードID: アプリやサービスが安全にクラウドリソースにアクセスするためのID管理を提供。
3. ネットワークアクセス
Microsoft Entra Internet Access: インターネット、Microsoft 365のアプリなどへの安全なアクセスを提供。
Microsoft Entra Private Access: リモート環境からプライベートアプリに安全にアクセスできる機能。
Microsoft Entra IDは、従業員・顧客・パートナーが安全にアプリやデータにアクセスできるようにするためのソリューションです。また、パスワードレスや条件付きアクセス、特権ID管理なども備えており、柔軟かつ拡張性の高い管理が可能です。ただし、より高度な管理機能を利用するためには追加の製品導入が必要となる場合があり、プランやライセンスのコストについても事前確認が求められます。
解決策としての提言
統合的なアクセス管理: 全社で一貫したアクセス管理を推進し、サイバーセキュリティのリスクを低減するためにEntraのような統合ID管理ソリューションの採用を検討する。
アクセスガバナンスの強化: アクセス許可の監査・管理を行い、権限の乱用や不正アクセスのリスクを最小限にする。
顧客・パートナー向けの柔軟なアクセス: 外部アクセスの安全性を確保するため、外部ID機能を活用し、必要なリソースへのアクセスを限定的に提供することで、セキュリティと利便性を両立する。
各企業が自社のデータ保護・管理ニーズに適したソリューションを選択し、最適なセキュリティ体制を整えることが重要です。
