データコンサルタントとして、データのビジネス価値を理解し、適切に活用するためには、戦略的な視点が重要です。
データのビジネス価値をオプションとして捉える
データのビジネス価値を財務的な「コールオプション」として考えると、その本質を理解しやすくなります。コールオプションは、将来的なビジネス機会（サプライチェーンの見直し、新たなサービスやプログラムの提供など）に対する権利を与えるものの、それを必ず行使しなければならないわけではありません。これと同様に、データは新しいイニシアチブやビジネス戦略の可能性を示しますが、それを強制するものではありません。組織は、データに基づいてどの程度の価値があるかを評価し、そのオプションを行使するか否かを選択する余地があるのです。
しかし、データ資産の真の価値を見出すことは、キャッシュフローの投資収益率を計算するよりもはるかに複雑です。このため、特に高等教育機関などでは、その価値を軽視してしまうリスクがあります。データ資産のオプション価値を最大化するための効果的な手段を提供します。
データ管理戦略のチェックリスト
データがビジネスに与える価値を最大限に引き出すためには、適切なデータ管理戦略を策定・実施することが不可欠です。特に、機械学習や高度なアナリティクスをサポートするための強固なデータ基盤が必要です。以下に、データ管理戦略を成功させるための重要なポイントを示します。
データガバナンスの確立
会社全体でデータの取得、管理、アクセス、使用に関するルールとプロセスを明確に定義し、それらを一貫して運用することが重要です。これにより、データの一貫性と信頼性を保つことができます。
ビジネス推進データの特定
ビジネスにとって重要なデータセットを特定し、それらが収益の確保や顧客価値の提供にどのように役立つかを明らかにします。これにより、データの利用価値を最大化できます。
データ資産のインベントリと分類
既存のデータアセットを把握し、それらをインベントリ化し、データカタログに整理することで、データの利用可能性と発見性を向上させます。これにより、効率的なデータアクセスが可能になります。
データチームとの連携
データを所有・運用しているチームと定期的にコミュニケーションを取り、そのデータの保存方法やアクセス方法についての理解を深めることが重要です。これにより、データの管理プロセスが統合されます。
データのセキュリティとアクセス制御
データの取得元、アクセス権を持つユーザー、データの使用方法を正確に把握し、内部および外部のセキュリティ対策を講じる必要があります。具体的には、ユーザーアクセスのプロビジョニングやデータの匿名化などの措置を導入することで、機密データの保護を強化します。
データ品質の維持
作成されたデータが正確で、有用であることを保証するために、適切なプロセスとシステムを設計し、データの品質管理を徹底します。
データチームの役割の特定
強固なデータ基盤を構築するためには、適切な役割を明確にする必要があります。具体的には、最高デジタル責任者（CDO）、データサイエンティスト、意思決定サイエンティスト、コンプライアンス担当者などの役職が、組織のデータ戦略において重要な役割を果たします。
このように、データ管理戦略を策定・実施することで、データ資産の価値を最大化し、組織全体の意思決定を支える基盤を確立することができます。データコンサルタントとしては、こうした戦略を通じて、クライアントがデータから最大限のビジネス価値を引き出せるよう支援することが求められます。
データコンサルタントの視点で、組織がデータ侵害に対処する方法と、そのコスト削減に向けた実用的な推奨事項を整理し、専門的かつ明確な言葉で表現しました。
データ侵害対応における重要な活動と推奨事項
組織がデータ侵害を迅速かつ効果的に検知・対応するために、いくつかの重要な活動があります。これらの活動は、侵害発生時の影響を最小限に抑えるために欠かせないものです。
1. データ侵害の検知と調査活動
犯罪調査や評価監査: データ侵害発生時、内部の評価および外部監査を実施し、侵害の範囲や影響を迅速に把握することが重要です。
危機管理と報告: 経営陣や役員への定期的な報告を行い、危機管理体制を強化します。
2. 通知活動
データ侵害発生後の通知プロセスは法規制に基づき、迅速かつ適切に行われなければなりません。
データ主体への通知: 侵害された個人（データ主体）に対し、メール、手紙、または公式な通知手段で連絡を取ります。
規制機関への報告: 規制要件に従い、適切なデータ保護規制者や他のサードパーティーに速やかに通知します。
外部専門家の活用: 規制対応や法的サポートに精通した外部専門家の助言を求め、リスクを最小限に抑えます。
3. 侵害後の対応
データ侵害が発生した後、顧客や被害者への対応を迅速に行い、信頼を回復することが求められます。
ヘルプデスクおよびサポート: 侵害を受けた個人が適切なサポートを受けられるよう、ヘルプデスクを設置し、クレジットモニタリングやID保護サービスを提供します。
法的対応および罰金: 必要に応じて、法的な措置を取り、罰金や規制機関の要求に対応します。
4. 機会損失への対応
データ侵害は、顧客の喪失や信用低下、事業の中断による機会損失を引き起こします。
事業の中断と利益損失: システムダウンにより生じる業務の中断と、それに伴う利益損失を最小限に抑えるための戦略が重要です。
顧客の維持と獲得コスト: 顧客離れを防ぐためのコミュニケーションと、新規顧客の獲得コストを管理する施策が必要です。
信用回復: 信頼性の低下や風評被害への対策として、信頼回復を目的としたブランド戦略が欠かせません。
コスト削減とレジリエンス強化のための推奨事項
Iデータ侵害のコスト削減と侵害ライフサイクル短縮に向けた効果的な対策を提案しています。これらの推奨事項は、実績に基づき、企業がセキュリティリスクに対応するためのロードマップとして役立ちます。
セキュリティの統合とテスト
ソフトウェア開発のあらゆる段階でセキュリティを組み込み、定期的にテストを行います。これにより、開発プロセス中に潜在的な脆弱性を発見し、早期対応が可能になります。
ハイブリッドクラウド全体でのデータ保護
クラウド環境の進化に伴い、データ保護をモダナイズし、セキュリティリスクに備えることが必要です。クラウド全体でのデータ管理を最適化し、データの機密性と安全性を強化します。
セキュリティAIとオートメーションの活用
AIと自動化を活用し、脅威の検知速度と対応精度を向上させます。特に、データ侵害を早期に特定し封じ込めるために、AIの導入はコスト削減に直結します。
攻撃領域の把握とインシデント対応の実行
攻撃対象領域（アタックサーフェス）を可視化し、IR（インシデントレスポンス）を迅速に実行することで、組織のレジリエンスを高めます。これにより、攻撃の範囲を限定し、影響を最小限に抑えることが可能です。
これらの推奨事項に従うことで、企業はデータ侵害によるリスクを低減し、コスト効率を向上させることができます。セキュリティ戦略を強化することで、組織はより安全かつ持続可能なビジネス運営を実現できます。
データユーザーへの価値提供
現代の企業において、データへのアクセスは、業務効率の向上、意思決定の精度強化に不可欠となっています。製造現場での歩留まり改善や、営業チームの販売促進、顧客注文の管理、サプライチェーンの最適化、運用システムの処理、さらには経営幹部の投資判断まで、幅広い層でデータが求められています。
特に、複数のクラウド、エッジ、コア環境にまたがる分散データが増加する中、企業が直面している課題は、どのようにしてこれらのデータに統合的かつ効率的にアクセスするかという点です。しかし、データが異なるソースや形式で蓄積されるため、一元的なアクセスを確立するのは容易ではありません。データ量は指数的に増加し、複数の場所や世代にまたがって保存され、多くの場合、非互換な形式で管理されています。また、手動プロセスによる時間とコストの増加は、価値ある洞察を得るためのスピードを妨げる大きな障壁となっています。
これらの課題を解決するためには、複数のデータサイロや分析アーキテクチャにまたがる多種多様なデータに、効率的にアクセスできるソリューションが求められます。その一つの解決策として挙げられるのが「データファブリック」の構築です。データファブリックは、オンプレミス、クラウド、エッジ環境に存在するあらゆるデータソース（S3オブジェクト、ファイル、ストリーム、データベースなど）を統合し、一元的なデータプラットフォームを提供します。これにより、企業はグローバルなデータビューを確立し、データの管理、セキュリティ、アクセスを一元化することが可能です。
さらに、データファブリックは、データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティストといった専門家が直面する高度なデータアクセスのニーズにも対応できる柔軟性を提供します。これにより、企業全体がデータ駆動型の意思決定を強化し、競争力を高めることができます。
ここでは、データコンサルタントの視点を踏まえ、データ統合とアクセスの課題に対して具体的な解決策を提示し、その価値を強調しました。
DataOps の重要性とそのビジネス効果
データチームがすべてのデータ利用者に対して効率的にデータとアナリティクスを提供することに成功している組織では、すでにDataOps（データオペレーション）がもたらす大きなメリットを実感しています。開発者が最新のアプリケーションにデータを組み込むプロセスや、ビジネス戦略部門が新しい市場機会を探る際、またはビジネスアナリストが新たなデータセットを統合して全体像を把握する際、DataOpsによりデータのオーケストレーションと活用がシンプル化され、これが全社的な価値を生み出しています。
実際、3分の1以上の組織がDataOpsによってデータ品質が改善されたと報告しています。また、ダッシュボードやレポート機能の向上、マッピング、インベントリ、カタログ機能の向上、データテクノロジーのリソース管理と割り当ての自動化など、多くの組織がDataOpsのメリットを実感している状況です。
DataOps の成熟度評価
企業や組織において、DataOpsの成熟度はどのような状況でしょうか？調査によると、36%の組織が「成熟している」、つまり複数のDataOps取り組みが既に実施され、最適化が進んでいると回答しています。一方で、残りの64%の組織は、DataOpsの計画・導入・実施においてさらなる改善の余地があると認識しています。
ここで重要な点は、DataOpsの成熟度は常に変動するということです。現在「成熟」とされる組織であっても、ビジネスニーズに応え、リアルタイムのデータを俊敏に提供し続けるためには、継続的な改善と最適化が必要です。これにより、変化し続ける市場環境や顧客ニーズに柔軟に対応し、競争力を維持できる組織体制が構築されます。
このように、DataOpsはデータ管理と活用の効率化を実現し、企業のアジリティを高めるための重要な要素であり、その成熟度の維持・向上がビジネスの成功に直結します。
1. データのビジネス価値の再定義
教育機関がデータを活用する多様な可能性に触れていますが、データが単に運営目的に閉じた状態である問題を指摘しています。データコンサルタントの視点からは、まず「データはビジネス価値を持つ資産であり、それをどのように活用し、意思決定に結びつけるかが重要である」と強調します。
教育機関におけるデータ活用は、学生の定着率向上や多様性の促進、オンライン・ハイブリッド学習の支援、資金調達活動の強化、さらには施設管理の効率化など、幅広いビジネス目標を支援します。しかし、従来の運営やコンプライアンスに特化したデータ管理では、その潜在的なビジネス価値を最大限に引き出せないケースが多々見られます。データの価値は、単なるトランザクション情報にとどまらず、ミッションやビジネス成果を推進する戦略的資産として再定義される必要があります。
2. データサイロの問題とその解決策
運営プロセスに適したデータがサイロ化されてしまうことで、データ活用の幅が制限される現状を指摘する部分において、データコンサルタントとしては「データサイロを解消し、統合的なデータ活用の基盤を整備する」必要性を訴えます。
現在、多くの教育機関では、学生情報システム（SIS）や学習管理システム（LMS）など、運営およびコンプライアンス指向のデータベースにデータが分断され、分析や高度な意思決定に活用できない状況が続いています。これを解消するには、データのサイロを統合し、オープンエンドの分析が可能なデータ基盤を構築することが不可欠です。これにより、データを活用した意思決定の質が向上し、自動化されたアクティビティの推進が可能となります。
3. データの整理と活用方法の再考
データのトランザクション的な利用から分析的な利用へのシフトを提案する部分では、データコンサルタントの視点から「データガバナンスとアーキテクチャの再構築」が重要です。データを単発のイベントではなく、継続的なビジネスインサイトの源とするための具体的なステップを示します。
従来、データは入学や卒業など単発のトランザクションに焦点を当てて管理されていました。しかし、今日の教育機関では、データの分析と解釈が重要視されており、これにはデータガバナンスの強化やデータアーキテクチャの再構築が求められます。教育機関は、データの価値を最大化し、学習成果や運営効率の向上につながる洞察を得るために、データの管理手法を変革する必要があります。
4. データ活用によるビジネス成果の最大化
最後に、データをミッション達成のための資産と見なし、いかにそれをビジネス結果に結びつけるかが論点です。データコンサルタントとしては、「データの戦略的活用方法」を具体的に提案し、そのROIを強調します。
データは、分析を通じてミッションやビジネス成果を促進するための強力な資産です。データの真の価値を引き出すためには、教育機関は、データを活用した意思決定のプロセスを明確化し、戦略的な分析に基づいたアクションを促進することが重要です。具体例として、学生定着率の予測分析、資金調達活動のデータ駆動型アプローチ、そしてパーソナライズされた学習体験の実現が挙げられます。
このように段階的に修正を加えることで、データコンサルタントとしての視点から、データのビジネス価値とその活用方法について、より具体的かつ戦略的な提案を行うことができます。
データコンサルタントとして、DevSecOpsの導入やセキュリティ戦略がコスト削減に与える影響を整理し、企業にとっての価値を明確に示しました。
1. DevSecOps導入によるコスト削減効果
DevSecOps（開発、セキュリティ、運用の統合）を全面的に採用することで、組織は大幅なコスト削減を実現できます。2023年の調査では、統合セキュリティテストを開発プロセス内に組み込んだ組織が、投資利益率（ROI）で顕著な成果を挙げたことが明らかになりました。特に、DevSecOpsの導入率が高い組織は、導入が不十分な組織と比較して、年間で膨大なコストを節約しています。これは他のコスト削減要因と比較しても、最も大きな効果を示しており、DevSecOpsの導入がコスト最適化の鍵となることが示されています。
2. インシデント対応（IR）計画の重要性
インシデント対応（IR）計画とそのテストを高いレベルで実施することは、コスト削減に極めて効果的な戦術であると証明されています。計画を適切に整備している組織は、整備が不十分な組織に比べて、こちらも大幅なのコスト削減に成功しています。IR計画は、セキュリティ投資の中でも優先すべき分野であり、侵害発生時の対応能力が企業の経済的負担に直結します。
3. セキュリティシステムの複雑さとコストの相関関係
セキュリティシステムの複雑さが、データ侵害によるコストに大きな影響を与えることがわかっています。システムがシンプルな組織では、侵害による平均コストは2023年時点で、システムが極めて複雑な組織では約3割増加しました。このデータは、複雑なシステムが必ずしも高いセキュリティを保証するものではなく、システムの過剰な複雑化がコスト増大につながることを示しています。
4. データ侵害ライフサイクルと経済的損失
データ侵害が発生してから封じ込めるまでの期間（データ侵害ライフサイクル）は、企業の経済的損失に直結します。特に、侵害の発生から封じ込めまで200日未満のケースでは、200日以上かかる場合、そのコストは増大します。つまり、侵害を早期に発見し対処することが、コスト抑制の鍵となります。
5. データ侵害コストの計算方法
この調査では、データ侵害コストを算出する際に、非常に小規模または大規模な侵害は除外され、侵害規模が数千件から数十万のレコードに限定されています。また、大規模なデータ侵害のコストについては別の分析手法が用いられ、その詳細は「データ侵害FAQ」セクションで説明されています。このレポートでは、活動基準原価計算法（ABC法）を採用し、検知およびエスカレーション、通知、侵害後の対応、機会損失といったプロセスにかかるコストを正確に評価しています。
6. 検知およびエスカレーションプロセス
データ侵害の検知およびエスカレーションプロセスは、迅速かつ効率的に行われることで、侵害の拡大を防ぎ、コスト増加を抑える重要な役割を果たします。適切なセキュリティプロトコルを整備し、テクノロジーを活用することで、企業はリスクを最小限に抑えることができます。
データコンサルタントとして、組織がDevSecOpsの導入や効果的なセキュリティ戦略を採用することで、セキュリティリスクを管理し、コストを最適化するためのデータに基づいた推奨を提供します。
データ基盤のモダナイゼーションとパフォーマンス向上
現代のハイブリッドでデジタルファーストなビジネス環境において、組織が競争力を維持するためには、データの価値を迅速かつ具体的に引き出すための最適なコンピュートおよびストレージソリューションが求められます。データコンサルタントの立場から見ると、データ処理を効率化し、ビジネスのニーズに合わせた柔軟なインフラを構築することが不可欠です。
1. エッジでのデータ処理の最適化
第一に、データはその生成・保管される場所に近いところで処理する必要があります。現代のビジネスにおいて、エッジで行われる処理やリアルタイムなデータ活用が増加しているため、従来の集中型アーキテクチャは時代遅れとなりつつあります。分散型コンピュートを採用し、データが発生するエッジ環境に適切に配置することで、レイテンシや遅延を排除し、アプリケーションが瞬時にデータを利用できるようにすることが重要です。これにより、データ処理のスピードが向上し、より迅速な意思決定が可能となります。
2. インフラストラクチャの管理と自動化
次に、複雑化するインフラストラクチャの管理をシンプルかつ効率的に行うことが求められます。分散されたコンピュートやストレージ環境は、従来の管理手法では対応が難しく、グローバルな可視化、仮想化、自動化が不可欠です。クラウドベースの管理アプローチを採用することで、ビジネスの速度に合わせた運用が可能となり、データコンサルタントとしては、全体の運用効率を大幅に向上させることができます。これにより、エッジ、コア、クラウドのどこにおいても統一された運用体験が実現します。
3. セキュリティとリスク管理の強化
さらに、セキュリティとデータ保護はモダナイゼーションにおいて重要な要素です。特に、複数世代のシステムが共存するハイブリッド環境や、エッジでのビジネスクリティカルなデータ処理が増大する現在、セキュリティリスクも高度化しています。これに対処するためには、最新のコンピュートバックボーンを強固にし、全体の環境を保護する必要があります。セキュリティ対策を一貫した形で導入し、増え続ける脅威に迅速に対応できるインフラを構築することが、企業全体の安全性を確保する鍵となります。
ここでは、データ基盤のモダナイゼーションにおける課題と解決策をデータコンサルタントの観点から具体的に示し、ビジネスの成功を支えるインフラの重要性を強調しました。
ワークロード最適化とスケーラビリティの実現
ビジネスの成功を支えるためには、ワークロードを最適な性能レベルで維持しつつ、迅速かつ効率的にスケールさせることが重要です。現代の企業は多様なアプリケーションを運用しており、それに伴い要求されるコンピュート性能も多岐にわたっています。従来の汎用コンピュートでは対応しきれない高度な分析や、AI処理をはじめとする特定のタスクに特化した性能が求められるようになっています。特にGPUアクセラレーションを用いたコンピュートは、データの迅速な解析と高度な意思決定を支援する重要な技術となっています。
ストレージ最適化によるパフォーマンスとリスク管理
同時に、適切なストレージソリューションの選択は、可用性、効率性、そして超高速な性能を実現するために不可欠です。多様なSLA（サービスレベル契約）を満たすためには、パフォーマンスを最大化しながらリスクを抑える必要があります。ここで求められるのは、単なるストレージの容量ではなく、ワークロードに適合した柔軟性と信頼性を持つソリューションです。
購入型とサービス型のコンピュートソリューション
HPEのコンピュートおよびストレージソリューションは、企業がデータの価値を最大限に引き出し、ビジネス目標を効率的に達成するための強力な基盤を提供します。これらのソリューションは、購入することも、サービスとして利用することも可能です。たとえば、オンプレミスでのInfrastructure as a Service（IaaS）としてHPEのソリューションを導入すれば、ビジネスのパフォーマンスを大幅に向上させ、事業のスピードを加速させることができます。
モダナイゼーションとIT環境の複雑化への対応
複数世代にわたるIT環境は複雑化しており、コスト最適化やスピードの調整が課題となっています。さらに、分散されたデータ環境により、多くの場合オーバープロビジョニングが発生していることを認識しています。こうした課題に対応するため、HPEはエッジ、コア、クラウドを問わず、企業内のデータ資産を統合し、モダナイゼーションを推進するための先進的なコンピュートおよびストレージ基盤を提供しています。
クラウド運用エクスペリエンスによる可視化とガバナンスの強化
HPEのクラウド対応ソリューションを導入することで、コスト、セキュリティ、ガバナンスの可視化と管理が強化され、データファーストのモダナイゼーション戦略を加速させることが可能です。データコンサルタントの視点からは、これにより企業は複雑なデータ環境を効率的に管理しつつ、ビジネスに即した迅速な意思決定を行える体制を整えることができます。
これにより、HPEソリューションが提供する具体的なメリットと、企業が直面する現代の課題に対する解決策をデータコンサルタントの視点から強調しました。
1. データ問題の早期検知と解決の重要性
現代の企業では日々膨大なデータが生成され、それを活用することが標準となっています。しかし、多くの企業が「データの品質を監視できていない」ために問題を抱えています。信頼性の低いデータはビジネスに大きなリスクをもたらします。このため、データの問題を早期に検知し解決するためには、「データの可観測性」の向上が不可欠です。
2. 世界的に顕在化するデータ問題
世界中の企業でデータに関する問題が表面化しており、その対応には多くの課題が伴います。特に、以下の3つの理由からデータ問題の解決が難しくなっています。
データの量と複雑性が増大している。
問題が発生してもすぐには検知されない。
原因の特定と対応に大きな工数を要する。
これらの問題を解決するために、データの可観測性を向上させることが必要です。
3. データの可観測性 (オブザーバビリティ) とは
データの可観測性とは、データ活用基盤において、データの品質や状態をリアルタイムで監視し、問題を即座に検知できる能力を指します。これにより、データの異常や欠損を迅速に特定し、影響を最小限に抑えることが可能となります。従来の基盤では、データに関する問題が見落とされやすく、ユーザーからの報告がなければ対応が遅れてしまうことが課題でした。
4. データ可観測性の向上によるメリット
データの可観測性を向上させることで、以下のようなメリットが得られます。
即座の問題検知: データを活用基盤に取り込む段階で、問題を即座に検知し、迅速に対処する。
迅速な解決: アラート機能を通じて問題の原因を特定し、ユーザーに影響を与える前に解決。
信頼性の向上: リアルタイムにデータの問題を検知・解決することで、ユーザーに高い信頼性を持つデータを提供。
ユーザーは「データに問題がないか」を常に気にせず、安心してデータを利用できるようになります。
5. データの可観測性を向上させる方法
データの可観測性を向上させるためには、専用のツールの導入が推奨されます。ツールを使用することで、データの可観測性を簡単に実現できます。このようなツールは、データの品質管理を自動化し、問題検知・解決を迅速に行うための機能を提供します。
6. 実際の事例とデータ活用基盤の未来
企業がデータ活用基盤を強化し、データの可観測性を高めることは、ビジネスの効率化やリスク軽減に直接つながります。実際の導入事例では、データの問題を迅速に解決することで、ビジネスに対するデータの信頼性を高め、業務効率の向上が実現されました。
データ可観測性の向上は、単にデータの監視機能を追加するだけでなく、企業全体のデータ品質管理能力を向上させる重要な要素です。
データコンサルタントの視点から、データの効率的な利用とワークロードの簡易化を強調し、IT部門の役割を再定義しました。
データアクセスの確保と同様に重要なのは、アプリケーションやワークロードの迅速かつ簡易な展開です。データユーザーは、データ分析や人工知能（AI）、その他のデータ価値を引き出すためのアプリケーションには詳しいものの、これらを効率的に動かすために必要なストレージやコンピュートリソースの仕様や設定については、必ずしも十分な知識を持っていません。一方で、ITスタッフはその専門知識を持っていますが、オンデマンドでワークロードをプロビジョニングする作業に追われると、戦略的な付加価値を生む活動に時間を割けなくなってしまいます。
そこで、ワークロードに最適化された構成で、必要な場所に柔軟に展開できる仕組みを導入することで、データユーザーはより生産的に業務を行い、信頼性の高いインサイトを迅速に得ることが可能になります。また、IT部門を介さずにアプリケーションやワークロードを自由に利用できる環境が整えば、データの価値をさらに迅速かつ効率的に引き出すことができます。
HPEのソリューションを活用することで、データユーザーにはクラウドエクスペリエンスを確実に提供できます。セルフサービス型の簡易なワークロード展開機能を導入することで、データユーザーは自律的に必要なリソースを利用でき、IT部門はオペレーターとしてではなく、戦略的なサービスプロバイダーとしての役割を強化することができます。この仕組みは、IT部門の日常業務の負担を軽減し、より付加価値の高い業務に専念できる環境を提供します。
このように、データの活用を最大化するためには、ITインフラの柔軟性と自律的なワークロード管理が鍵となります。クラウドのようなエクスペリエンスを通じて、データ価値を迅速に引き出し、企業全体の生産性を向上させることが可能です。