データコンサルタントの視点からDevOpsのメリットをデータ主導の観点から強調し、ビジネス価値の最大化と最適なアプローチを示しました。
高品質で高性能なアプリケーションを実現するためには、DevOpsメソッドとツールの採用が重要です。複数のクラウド環境にまたがるアプリケーション管理には、DevOpsとエンドツーエンドのアプリケーションパフォーマンス管理（APM）をプロセスに統合することで、開発の俊敏性と運用の効率性を高めることができます。現在の短い開発サイクルに適応し、開発環境と本番環境の両方でパフォーマンスを継続的に監視することが、競争力の維持に欠かせません。
DevOpsのプラクティスを活用しつつ、パブリッククラウド、プライベートクラウド、SaaS、オンプレミスITまで含めたデリバリーモデル全体に可視性をもたらすツールを選ぶことで、開発からデリバリーまでのプロセス全体が最適化されます。
さらに、革新的なアプリケーションデリバリーを成功させるためには、Design Thinking、リーン・スタートアップ、アジャイル開発、継続的デリバリーといった反復型のメソッドと管理アプローチを組織が習得することが必要です。これにより、組織はより統合されたアプローチを採用し、DevOpsの自動化ツールを活用して継続的デリバリーを支えることで、ビジネス成果を最大化することができます。
DevOpsによるビジネス価値の引き出し方
マルチクラウド環境のオーケストレーションを通じて、アプリケーションデリバリーを最適化することが、企業にとって重要な戦略となります。マルチクラウドアプローチを採用することで、異なるクラウド環境での開発とデプロイを柔軟に行えるようになります。たとえば、開発段階ではパブリッククラウドのプラットフォームサービスに迅速にアクセスできる利点があります。一方で、セキュリティや規制要件が厳しいワークロードには、プライベートクラウドが最適な選択肢となることがあります。
最適なアプリケーションデリバリーを実現するためには、複数のプロバイダーにまたがるタスクを統一されたインターフェースで実行し、クラウド環境全体を効率的にオーケストレーションすることが不可欠です。これにより、デリバリー速度の向上とリソースの最適化を同時に達成できます。
これより、データコンサルタントとしてのアプローチが明確になり、DevOpsの導入がどのようにビジネスに実際的な価値を提供するかが示されています。
データコンサルタントの視点で、データの可観測性を向上させることの重要性を明確にし、実践的な提案を盛り込みます。
データの可観測性向上の必要性
データの可観測性は、現代のデータ駆動型企業にとって、データ活用を最大限に引き出すための重要な要素です。可観測性の向上によって、データの品質や信頼性を確保し、ビジネスプロセスの効率性や意思決定の精度を大幅に改善することが可能です。
1. データリネージュ（来歴管理）の重要性
データのリネージュを追跡することは、データの出所、処理過程、最終的な用途を理解するための基本的な手法です。以下のポイントで、データとそのパイプラインの関係を深く理解する必要があります。
データの出所とフロー: データがどこから来て、どのように流れるのかを把握することで、データの信頼性を確認しやすくなります。
問題の発生源特定: データフローのどこで問題が発生しうるかを明確にし、迅速な対応が可能になります。
影響範囲の特定: データに問題が発生した場合、それがどのシステムやプロセスに影響を与えるのかを可視化します。
2. データの可観測性向上によるメリット
データの可観測性を強化することで、組織全体に多くのメリットがもたらされます。
データの信頼性向上: 不正確なデータや古いデータを早期に除去することで、ビジネスに必要な信頼性の高いデータを利用できます。これにより、データに基づいた意思決定の精度が向上します。
業務効率の改善: データの不具合や問題発生時に、その原因を迅速に特定・修正できるため、デバッグやトラブルシューティングに費やす時間を削減できます。
プロセス品質の向上: データパイプラインの効率性を継続的に監視することで、以下の点で品質を確保します。
データパイプラインが適切に動作しているか
クエリやジョブが効率的に稼働し、スケジュール通りに処理されているか
データが正確かつタイムリーに取り込まれているか
収益機会の創出: 信頼できるデータに基づいた意思決定が可能になり、無駄なコストを削減し、収益機会を最大化します。また、データ品質が向上することで顧客サービスの改善にもつながり、顧客満足度の向上が期待できます。
エンタープライズ向けデータ管理の戦略的アプローチ
クラウドデータ管理を駆使することで、企業は迅速な意思決定と新たなビジネス機会を活用し、競争力を高めることができます。データ主導型のエンタープライズ戦略を成功に導くためには、データの徹底的な可視化と、それに基づくインテリジェントな意思決定が必要です。
1. 俊敏性と成長機会の獲得
データ可観測性を強化することで、企業は以下のような戦略的メリットを享受できます。
俊敏性の向上: データインフラが迅速に問題を検出し、対応することで、ビジネスの俊敏性が向上します。
新しいソリューションの開発: 高品質なデータに基づいて、より効率的で革新的なソリューションの開発が促進されます。
2. インテリジェントなビジネスリード
データの可観測性により、あらゆる業界や分野の企業が以下の能力を向上させることができます。
汎用性の提供: データを迅速に理解し、最適なビジネス戦略を導き出すための汎用的なフレームワークを提供します。
破壊的イノベーションの推進: 可観測性を強化することで、データに基づく破壊的なイノベーションをリードする力を企業に与えます。
データガバナンスとコラボレーションの促進
組織がデータを有効に活用するためには、データガバナンスを確立し、業務部門とIT部門の間でのコラボレーションを強化することが不可欠です。
データのサイロ化の回避: 各部門でデータが分断されている状態では、組織全体での非効率性が生じ、矛盾した結果が導き出される可能性があります。データガバナンスプログラムを導入し、部門間で共有可能なデータ基盤を構築します。
コラボレーションの促進: 業務部門とIT部門が共通の目標に向けて協力することで、時間とリソースを大幅に節約できます。データガバナンスツールを活用することで、プロセス定義やデータコンテキストの探索が容易になり、経営陣への報告も効果的に行うことが可能です。
結論
データの可観測性を向上させることは、組織がデータを活用してビジネスの成果を最大化するための重要な手段です。データの信頼性向上、業務効率の改善、そして収益機会の創出を実現するために、データリネージュの管理やプロセスの最適化、データガバナンスの強化が必要不可欠です。
DataOps: データを通じた顧客満足度の向上と利益の最大化
調査結果によると、DataOpsが効果的に機能することが、企業のデータ管理における重要な成功要因であることが判明しました。適切なDataOpsの導入により、企業はデータからより多くの価値を引き出し、顧客満足度や利益といった企業パフォーマンスを向上させることができます。では、企業はどのようにしてこれを実現するべきでしょうか？
人的要素の重要性
前章で述べたように、DataOps導入における人的要素は決定的な役割を果たします。データのサイロ化はしばしば組織内の人間によって引き起こされます。そのため、DataOpsの成功は単に技術的ツールの導入に依存するわけではありません。もちろん、適切なツールは重要です。仮想化技術などはデータの処理や抽出において非常に有用です。たとえば、Kubernetesのような仮想化プラットフォームは、コンテナ化されたワークロードやサービスの管理に優れ、運用の効率化を促進します。
仮想化ツールの実装とデータ戦略
しかし、DataOpsにおける仮想化の導入は単なる技術的選択ではなく、データに関する明確な意思決定から始める必要があります。ツール自体の導入は難しくありませんが、真の課題はデータガバナンスと、そのガバナンスを軸とした経営層の意思決定プロセスです。
経営層の役割とデータガバナンスの課題
まず、経営層は顧客満足度や利益の向上といった明確なビジネス目標を設定する必要があります。そのためには、経営層が自由に必要なデータにアクセスできる環境を整えることが不可欠です。データソースが分散している現代では、データガバナンスの問題を解決し、誰がどのデータにアクセスできるかを明確にすることが鍵となります。
データコンサルタント視点での明確さ:
具体的なステップと戦略的アプローチ:
ツールだけでなくプロセスとガバナンスに焦点:
データコンサルタントの視点でビジネス成果の拡大におけるDataOpsの役割を明確にし、データ戦略の視点から経営層に向けた提案として改善しました。
ビジネス成果の拡大とDataOpsの戦略的役割
企業の成長を支えるためのデータ管理ソリューションとして、DataOpsの実装が大きな可能性を示しています。最新の調査結果から、DataOpsがデータ使用者とデータ生成者をつなぐ役割を果たし、データ管理の問題に対処するための有力なアプローチであることがわかりました。では、なぜDataOpsがこれほど有効なのでしょうか？
DataOpsの効果的な活用によるビジネス成果の向上
DataOpsは、データオーケストレーション、効率的なデータアーキテクチャの確立、データフローの自動化を通じて、ビジネス全体にわたる成果を大幅に改善するソリューションです。これにより、次のようなメリットが得られます。
顧客ロイヤルティと満足度の向上
DataOpsにより、データの統合とリアルタイム分析が強化され、顧客行動の深い洞察が可能になります。これにより、顧客に対してよりパーソナライズされたサービスを迅速に提供することで、顧客ロイヤルティと満足度の向上につながります。
利益と収益の増加
データ駆動型の意思決定プロセスにより、企業は市場の変化に素早く対応でき、コスト効率の向上や新たな収益機会を開拓することができます。
従業員の定着率と生産性の向上
DataOpsの自動化されたデータフローにより、従業員の作業負担が軽減され、効率的な業務運営が可能になります。これにより、従業員の生産性向上と、長期的な定着を促進します。
競争優位性の確保
DataOpsは、AIモデルの迅速な構築とトレーニング、さらには大規模なデータ分析のデプロイメントを支える基盤となります。これにより、競争優位性を強化するための高度な分析が可能となり、企業は市場での地位を確固たるものにすることができます。特に、データ分析による精度の高いインサイトが、企業業績の改善に直結する点が注目されています。
迅速な改善の重要性
調査結果からも明らかなように、データ分析の向上によって企業内の各部門での業績改善が期待されます。ただし、企業が競争優位を保つためには、データの改善速度が重要です。より短期間で成果を出せる企業は、競合他社に対して優位に立つことができます。DataOpsは、データ管理の効率化を加速させ、迅速なビジネス成果をもたらす最新かつ最先端の手法であるため、企業にとって重要なツールとなるでしょう。
DataOpsの導入で得られる持続的なビジネス成長
DataOpsの実装により、企業はデータ管理の自動化と効率化を実現し、顧客満足度の向上、利益の最大化、そして従業員の生産性向上を図ることができます。さらに、AIや高度な分析手法を活用して迅速に意思決定を行うことができるため、競争優位を確保し、ビジネス成果の拡大を強力にサポートします。これこそが、DataOpsが企業の成長戦略において欠かせない存在となる理由です。
これにより、経営層に対してDataOps導入のビジネスインパクトを明確に伝え、実際に導入を検討する価値を説得力を持って説明できます。
この文章をデータコンサルタントの視点で、製造業界におけるデータ管理の課題と改善策にフォーカスした内容にて提示しました。
製造業におけるデータ管理の課題と自動化の遅れ
製造業は他の業界と比較して、データ管理機能の自動化レベルが非常に低く、単一プラットフォームへのデータ管理機能の完全統合率も最も低いという結果が示されています。他業界では19%以上の統合率に達しているのに対し、製造業ではわずか9%に留まっています。この差は、製造業が抱えるデータ管理の分断が大きな原因であると考えられます。
コネクテッドアセットとデータ管理の分断
調査によると、製造業ではすでに導入されている生産性デバイスの約8割がデジタル接続されている一方で、データ管理機能との統合が進んでいません。なぜこのような分断が起こっているのかという疑問に対し、IDCの調査では、製造業が直面する2つの重要な課題が浮き彫りになりました。
1. スキルギャップと人材不足の課題
製造業では深刻なスキルギャップが存在し、これがデジタルトランスフォーメーションの進展を妨げる主要な要因となっています。特に高度なITスキルを持つ従業員が不足しており、現場でのデータ管理や接続機能の改善に必要な人材を確保することが困難です。また、従業員の高齢化も進んでおり、若年層の技術者が工場現場で働く意欲が低いという課題に直面しています。この問題を解決するためには、ITスキルのトレーニングプログラムや若手技術者の育成が急務です。
2. レガシーインフラとIT・OTの統合の遅れ
もう一つの大きな課題は、工場の多くの現場資産が接続されていない点です。多くの製造工場では、現場資産の半分程度が接続されているに過ぎません。この問題は、ITとOT（オペレーショナルテクノロジー）の統合が進んでおらず、特にレガシーインフラがボトルネックとなっていることに起因します。既存のインフラでは、工場で増加するコネクテッドアセットを効果的に管理できず、その結果として一時的なプロセスが導入されているに過ぎません。このような状況では、データの完全な管理や最適化を期待することが難しく、抜本的なインフラの再設計が求められます。
改善に向けたデータ戦略とインフラ整備
製造業がこれらの課題を克服するためには、以下の戦略が重要です。
人材育成とデジタルスキルの強化: スキルギャップを埋めるため、現場従業員へのITトレーニングを積極的に行い、若手技術者の雇用を促進します。特にITとOTのスキルを統合する人材の確保が鍵となります。
ITとOTの統合を推進するインフラの再構築: レガシーインフラのアップデートにより、コネクテッドアセットを統合的に管理できる基盤を整えることが重要です。これには、クラウド技術の活用や、エッジコンピューティングの導入が有効です。
データガバナンスとセキュリティの強化: コネクテッド資産の増加に伴い、データガバナンスの策定とセキュリティ強化が不可欠です。これにより、データの一元管理と分析の効率化が進み、データドリブンな意思決定が可能となります。
結論
製造業におけるデータ管理の分断は、スキルギャップとレガシーインフラに起因しており、これらを解決することで、デジタルアセットとデータ管理の統合を進めることができます。これにより、データの活用が促進され、製造プロセスの効率化と顧客満足度の向上が期待できます。
このアプローチにより、製造業界のデータ管理の現状を理解し、具体的な改善策を打ち出すことができ、企業がデータの価値を最大化できるようになります。
データ管理の「ミッシングリンク」：DataOpsが提供する統合ソリューション
ここまでのセクションで取り上げた内容から見えてきた一つの重大な課題があります。企業が直面しているのは、データ量が前例のないスピードで増大する中、その膨大なデータをいかに管理し、価値を最大化してステークホルダーや顧客の満足度を向上させるかという問題です。特に、データが分散し、異なるシステムやサイロに格納されている場合、管理と活用の難易度は飛躍的に高まります。
解決の鍵としてのDataOps
調査結果から導き出されたのは、データ管理におけるこのジレンマを解決する手段として「DataOps」が重要であるということです。DataOpsは、データの生成者（エンジニアや開発者）とデータの使用者（ビジネスアナリストや意思決定者）を効率的に結びつける統合的なプロセスを提供します。これにより、データが円滑に流通し、必要な時に必要な形でデータが提供されるようになります。
DataOpsの導入による具体的な効果
グローバルなビジネス環境において、DataOpsは単なるデータ管理の手法にとどまらず、ビジネスの競争力を強化するための戦略的ツールとして浮上しています。データ管理戦略の成功には、DataOpsの導入が不可欠であり、以下のような具体的な利点があります：
データオーケストレーションの自動化：データが収集から消費まで一貫して管理されることで、エンドポイントからコアまでのデータフローが最適化されます。
データ品質の向上：リアルタイムのデータモニタリングにより、異常値や欠損データを迅速に検知・修正する仕組みが強化され、データの信頼性が高まります。
迅速な意思決定支援：データ使用者に対して、リアルタイムで必要なデータを提供し、ビジネスインサイトを迅速に引き出せる環境を整備します。
DataOps導入の技術的要素
DataOpsを実現するためには、いくつかの重要な技術的要素を組み合わせる必要があります。まず、データオーケストレーションツールによるデータフローの自動化、次にデータガバナンスの確立、そしてデータセキュリティの強化が必要です。また、データの可視化を促進するダッシュボードや、データパイプラインの統合、さらにはデータ分析のためのAI/MLツールもDataOpsの成功に寄与します。
ビジネスへの具体的なインパクト
DataOpsの導入により、ビジネスは以下のような実際の利益を得ることが可能です：
運用効率の向上：手動作業が減少し、プロセス全体が自動化されることで、リソースの最適化が図れます。
顧客満足度の向上：より正確でリアルタイムなデータを活用することで、顧客ニーズに迅速に対応できるようになります。
コスト削減：データ管理プロセスの効率化により、無駄なリソースを削減し、全体的なコスト削減が見込まれます。
このように、DataOpsは単なるデータ管理手法ではなく、企業がデータの力を最大限に活用し、ビジネス価値を向上させるための鍵となります。適切なツールと技術、そして組織のプロセスの再構築を通じて、データ管理の課題を解消し、データ主導の意思決定を加速させることができます。
データ管理における課題と機会へのアプローチ
1. データ増加の課題：管理能力の向上が急務
調査対象となった5つの業界すべてで、大量データ管理が最大の課題として挙げられており、回答者の46%がデータ管理の限界を感じていることがわかりました。また、57%の回答者が、データの増加ペースが組織の管理能力を超えていると答えています。さらに、53%がこの問題について組織内で議論すら行われていないと述べており、データ管理の危機意識が浸透していない組織の多さが明らかです。結果として、54%の回答者が、データの波に対する備えが不十分であることを懸念しています。
2. データの機会を活かすための戦略的アプローチ
一方で、データの増加は大きな成長機会でもあります。第一に、ダークデータに対処することで、未活用データから将来的に価値を引き出す機会が広がります。また、競争が激化する中でも、データをうまく活用することで競争優位性を確保できる可能性もあります。組織の63%が、データの波がもたらす機会を理解していると答えており、62%がリーダーシップがそのための準備ができていると考えています。これにより、データ活用への積極的な姿勢が期待されます。
3. 経営層の認識：データ時代の差別化要因と期待
シニアエグゼクティブ層は、データの時代においてデータ自体が組織の差別化と成功を左右する要因であることを認識しており、データ活用による競争力強化への期待が高まっています。さらに、自身の業界がデータの恩恵を最大限に受ける最良の立場にあると回答したエグゼクティブも多く、それぞれの業界での最適なデータ活用方法を模索する意識が伺えます。各業界に適したデータ戦略を構築することで、データの波をチャンスに変える道が開かれるでしょう。
データ管理における7つの課題とOktaによる解決策
1. 社内外のアイデンティティ管理の分離 Okta社が提供するIAM（アイデンティティおよびアクセス管理）には、社内向けの「Okta Workforce Identity Cloud」と顧客向けの「Okta Customer Identity Cloud」があり、用途に応じたデータ管理とセキュリティを実現します。社内向けには、SSO（シングルサインオン）やアダプティブMFA（多要素認証）、およびフィッシングに強いFastPassが提供され、常にパスワードレスなアクセスを促進します。
2. データ統合の柔軟性 Oktaは幅広いユーザー管理システムとの連携に対応しており、AD（Active Directory）とAD Agent経由での任意の属性の双方向同期や、LDAP Agent経由での同期も可能です。さらに、API SCIMでの人事データベースなどのID管理サービスとの同期、CSVファイルやAPIでのデータ連携、手動操作にも対応しています。
3. オンプレミスおよびクラウドサービスの一貫性 オンプレミスやクラウド環境においても、OktaはLDAPサーバーとしての役割を果たし、LDAP経由でのユーザー同期が可能です。これにより、各グループ会社が別々のIDサービス（IDaaS）を利用していても、Oktaを介して本社との自動連携運用が実現され、効率的なID管理が可能となります。また、各グループ会社の管理者権限を完全に分離することで、データの安全性も強化されます。
4. ガバナンス機能の統合 OktaはIAM機能だけでなく、IGA（アイデンティティガバナンスとアドミニストレーション）機能も提供しています。アクセス要求や承認プロセスといったアドミニストレーション機能、棚卸しやレポーティング機能といったガバナンス機能が含まれており、データ管理と規制遵守を強力にサポートします。
5. 将来のライフサイクルとアクセス管理 将来的に、Oktaはライフサイクル管理、リスクベースの承認ワークフローなど、より高度なアクセス管理とポリシー管理機能を追加予定です。これにより、ガバナンスとデータ管理の範囲を広げ、長期的なデータ保護戦略を支える計画が整っています。
6. 日本市場への対応とコスト管理 Oktaは、日本の商習慣に適したパートナー戦略を展開しており、機能ごとの利用料金を採用することで、コスト効率の高いサービスが提供可能です。必要な機能に絞ったサービス利用により、他サービスと比較して費用を抑えた導入が実現されます。
7. データコンサルタントの視点 Oktaの包括的なIAMおよびIGA機能の提供は、データの安全性と柔軟性を保ちながら、企業のデータ管理課題を解決するうえで有効なツールとなります。
クラウドをITインフラとして捉える視点からのデータ管理戦略
クラウド導入を進める企業が増加する中、初期の段階では1社のクラウドベンダーから利用を開始することが一般的でした。その理由としては、地域ごとの提供状況やコスト、サービスレベルの違いが挙げられます。しかし、今日のエンタープライズクラウド戦略では、グローバルなビジネス展開を支えるために複数のクラウドプロバイダーの活用が求められています。クラウドは、企業にコンピューティングおよびストレージインフラへのアクセスを提供するもので、電力会社が電力供給を行う役割に例えられます。企業は、特定のベンダーに依存せず、必要なコンピュートやストレージリソースを自由に活用できる環境を目指すべきです。
1. ベンダーロックインの課題とハイブリッドクラウドの必要性
クラウドベンダーは、企業のクラウド導入に不可欠なインフラを提供しますが、エンタープライズレベルのハイブリッドデータアーキテクチャを実現するための基盤的機能には対応していません。企業のITエコシステムは、多数のアプリケーションやデータセットで構成されており、そのため、セキュリティ・ガバナンス、運用の一貫性、アプリケーションのポータビリティ、エンタープライズ向けのサポートといった高度な機能が求められます。
2. 複雑なエンタープライズアーキテクチャへの対応
エンタープライズデータ戦略において、クラウドベンダーだけに依存するのではなく、オンプレミスシステムを含むハイブリッドなデータアーキテクチャの構築が必要です。しかし、クラウドベンダーはその多くがオンプレミスの管理には関与せず、自社のクラウドエコシステム内での利用を推奨する傾向があります。結果として、企業はハイブリッドクラウド環境において、グローバルなデータ管理やセキュリティ要件を満たすために、クラウドインフラを活用する際に追加のテクノロジーソリューションが必要となるのです。
3. グローバルなデータ管理とインフラの最大活用
グローバルな視点でのデータ管理が求められるエンタープライズクラウド戦略において、既存のクラウドインフラストラクチャへの投資を最大限に活用するための新しいテクノロジーやソリューションが不可欠です。このようなテクノロジーを導入することで、データの一元管理や各地域でのデータガバナンスが確立でき、企業は複雑化するITインフラとデータ管理のニーズに適切に対応できます。
データ管理におけるセキュリティサービスベンダーの役割
セキュリティサービスベンダーには、単に製品知識を持つだけでなく、社内での導入・検証を経て実績を積んだ技術的知見が求められています。企業がデータ主導の業務を推進するうえで、データの安全性を確保するための総合的なITサービスの提供力が重要です。こうしたベンダーの支援があれば、企業はデータ管理を円滑に行い、安心・安全な情報化社会の実現に寄与できます。
サイバー攻撃が高度化する中、企業や個人が直面する脅威は増加しており、セキュリティベンダーの役割も拡大しています。また、リモートワークの普及やAI、IoT技術の導入が進むことで、セキュリティベンダーにはテレワーク対応システムや先端テクノロジーへの適応実績も求められます。
ゼロトラストモデルとデジタルアイデンティティ管理の先駆的取り組み
当社では、コロナ禍以前からゼロトラストを前提とした社内システム改革や、統合アイデンティティ管理システムの強化に取り組んでまいりました。デジタルアイデンティティ保護・管理ソリューションの導入でも、内部でのテスト・検証を行い、システム導入からサポートまで一貫したワンストップサービスを提供しています。
部門間の連携と統合的なデータ管理
IT変革の成功には、財務部門やIT部門など、従来関わりの少なかった部門間の連携が鍵となります。プロジェクトにおいては、関係者が共通の目標や背景を十分に理解し合うことが、効果的なコラボレーションとプロジェクトのスムーズな推進につながります。
また、従来のデータ管理プラットフォームは一つのデータリポジトリを軸に構築されることが多い一方、データファブリックの導入により、複数のデータ管理プラットフォームを統合してデータをグローバルに把握することが可能です。データファブリックを通じて、データの一元管理と部門横断的なデータ活用がさらに促進され、企業全体での戦略的な意思決定が強化されます。
