全部調べる君[ファイル診断]
データ整理ソリューションの戦略的メリット
1.データをひとつの場所に集約可能
2.データをそのまま整理するため，素早い収集が可能
3.コンピュートとストレージリソースを分離できるためそれぞれにスケールアップ、スケールダウンが可能に
4.よりアドホックな分析が実現可能加工
5.処理フェーズ以降で必要に応じてデータを加工することで柔軟に対応
6.あらゆる形式のデータを単一のリポジトリに集約
7.データサイロの解消によるビジネスインサイトの向上
8.将来的なデータ活用ニーズに柔軟に対応可能
9.スケーラビリティとコスト最適化
10.コンピュートとストレージリソースの分離により、必要に応じて個別にスケーリング可能
11.リソース使用の最適化によるコスト効率の向上
12.高度な分析と洞察の実現
13.BIツールによるアドホックな分析や機械学習モデルの開発が容易に
14.データサイエンティストやアナリストの生産性向上
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さらに、豊富な実績から導き出された独自機能をプラス
付加価値を生み出す独自機能を追加
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データの可視化と管理
複雑なデータ環境を含む全体像の俯瞰
データの見える化
IT環境には、柔軟な運用が求められる一方で構成が複雑化するという課題があります
データ環境の様々な環境を含めて一元管理できる
万一のトラブルへの迅速な対応が可能になります
データの安定化
不安定な性能を改善できる!
複数の仮想マシンや仮想デスクトップを集約する仮想環境では、始業時などに負荷が集中し、レスポンスが低下するという課題があります
ストレージの独自機能により性能の安定化を図ります
データのシンプル化
不慣れな内製化によるシステム運用がラクになる!
ストレージ環境では、リソースを有効活用するためにライブマイグレーションなどの柔軟な運用が求められます。
一方でオンプレミスとクラウド間のデータ移動には再設定などが必要です。
データの高可用化
万一の障害対応を迅速化できる!
複数システムが混在する仮想環境では、障害発生時の迅速な対応が不可欠です。
障害による業務への影響範囲の確認や、対策が必要な物理サーバを素早く特定できるコンソールを用意。
性能状況を詳細に記録し、確実な原因究明を支援します。
物理環境と仮想環境の統合管理によるオペレーション効率の向上
インシデント発生時の迅速な対応と影響範囲の特定
パフォーマンスの最適化
負荷集中時のレスポンス低下を防ぐストレージの最適化
リソース使用状況のリアルタイムモニタリングと自動調整機能
オンプレミスサーバー運用の簡素化
直感的なユーザーインターフェースによる仮想環境管理の簡素化
データリソース割り当ての自動化
データの高可用性とディザスタリカバリ
システム障害発生時の迅速な検知と自動フェイルオーバーが容易に
詳細なパフォーマンスログによる根本原因分析が分かりやすく
地理的に分散したバックアップデータとリストア復旧オプションが容易に
これらの機能を統合することで、データ整理ソリューションは単なるデータ保管庫から、ビジネス価値を創出する戦略的資産へと進化します。
また、データドリブンな意思決定を促進し、組織全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させる強力なツールとなります。
<使用パターン・例>
①特定のキーワードで調査
例)顧客名
②一般的な機密情報名で調査
例)秘密 重要
③ファイル生成した年月日で調査
例)古いデータについては撤去
④情報の不整合を調査
例)部門によって、違う明記をしている(人による誤差)
3ヵ月～4ヵ月に一回程度の割合で調査するのがベスト
高速で動かして、ストレージ利用の課題を抽出
高速で一貫したデータへのアクセス手法
データ増大への対応・拡張
サーバ内の重要データの保護
1. データ基盤の最適化
データ品質の改善とエンリッチ化は、ビジネス価値創出の基盤となります。クライアントのデータ資産を評価し、データクレンジング、統合、標準化のプロセスを設計・実装します。これにより、信頼性の高いデータ基盤を構築し、意思決定の精度向上とビジネスチャンスの発見を支援します。
2. データガバナンスとセキュリティの強化
データソサイエティの実現に向けて、適切なデータガバナンス体制の構築が不可欠です。データセキュリティ強化策を講じつつ、組織全体でのデータ活用を促進するフレームワークを提案します。IT資産管理の整備と併せて、データの可用性と保護のバランスを最適化します。
3. クラウドネイティブ環境への移行
既存システムのクラウド移行を通じて、柔軟でスケーラブルなIT環境を実現します。DevOpsやクラウドネイティブアプローチを活用し、アジャイルなソフトウェア開発・運用体制を構築します。同時に、FinOpsの導入によりクラウドコストの最適化を図ります。
4. デジタルワークプレイスの構築
リモートワーク・ハイブリッドワークに対応した環境構築を支援します。デジタルツールやプラットフォームの導入により、場所や時間に縛られない効率的な業務遂行を可能にします。ソフトウェアやクラウドのライセンス契約最適化を通じて、コスト削減も実現します。
5. データ駆動型ビジネス変革の推進
データ分析やAIの導入を通じて、ビジネスモデルの変革を支援します。ビッグデータ活用の戦略立案から、具体的な分析手法の提案、そして業務プロセスのデジタル化まで、包括的なアプローチでクライアントの競争力強化を図ります。このように、データ基盤の整備からビジネス変革まで、段階的かつ包括的なアプローチでクライアントの課題解決を支援します。各フェーズで得られたインサイトを次のステップに活かし、継続的な改善とイノベーションを実現します。
課題解決が見込まれる分野や支援を出来る分野
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データ品質の改善
データのエンリッチ化
データソサイティ（DataSociety）
データセキュリティ強化
デジタルツール／プラットフォームの導入
IT資産管理の整備
既存システムのクラウド移行
システムやアプリケーションのセキュリティ強化
DevOpsやクラウドネイティブを活用したソフトウェア開発が容易に
FinOps（財務と開発・運用の融合）
リモートワーク・ハイブリッドワークの環境構築
ソフトウェアやクラウドのライセンス契約最適化・コスト削減
データ分析やAIの導入によるビジネス変革の推進
業務手続きの簡素化／プロセスのデジタル化
データ分析／ビックデータの活用
クラウド導入／移行
1. データの正確な取得と品質管理
1.1 データソースからの正確な抽出
ETL（Extract, Transform, Load）プロセスの確立
データ抽出の自動化によるヒューマンエラーの排除
データの整合性チェックと検証プロセスの導入
1.2 データ品質の保証
データクレンジングとデータ標準化の実施
欠損値、外れ値、重複データの適切な処理
データ品質メトリクスの定義と継続的なモニタリング
2. リアルタイムデータ管理とバージョン管理
2.1 データの最新性確保
リアルタイムデータ同期システムの導入
データ更新頻度の最適化と自動更新プロセスの構築
変更ログの管理とデータの履歴追跡
2.2 データバージョン管理
データバージョニングシステムの導入
ロールバック機能の実装
異なるバージョン間のデータ比較分析ツールの活用
3. データ統合とマスターデータ管理
3.1 データ統合戦略
エンタープライズデータウェアハウスの構築
データレイクの導入によるデータの柔軟な統合
API駆動型のデータ連携システムの実装
3.2 マスターデータ管理（MDM）
統一されたマスターデータの定義と管理
データガバナンスフレームワークの確立
クロスファンクショナルなデータ活用の促進
4. 高度なデータ分析と可視化
4.1 アナリティクスレディデータの準備
機械学習や統計分析に適したデータ構造の設計
特徴量エンジニアリングの自動化
データモデリングとデータマート構築
4.2 インタラクティブな可視化とレポーティング
ビジネスインテリジェンスツールの戦略的導入
カスタマイズ可能なダッシュボードの開発
リアルタイムデータ可視化システムの構築
このように、データコンサルタントの視点から見ると、単なるデータ収集や管理から、より戦略的で高度なデータ活用へと焦点が移ります。データの正確性、最新性、統合性、分析適合性を確保しつつ、ビジネス価値を最大化するためのデータ戦略を立案し実行することが重要となります。
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数値データをデータソース から正確に取得する
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集計対象としたいデータを、 データソー スから抜け漏れなく取得することが重要です。
誤った箇所にコピー&ペーストしたり、そもそも参照するファイルを取り違えたりしてしまうと、正しい集計結果 が得られません。
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データソース内を 最新の情報に保つ
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数値集計に際しては、データソース内の 情報を常に最新の状態に保つことが重要です。
データソース内の情報が更新されていないと、たとえデータを抜け漏れなく取得できたとしても、正確な集計結 果を得ることができません。
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複数のデータソースを統合一元化する
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分析を深めるためには、データソース間の連携が重要です。
複数のデータソースを統合して一元管理し、データを幅広く多角的に活用します。
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データを可視化・加工に 適した状態にしておく
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集計結果は、 後の分析作業に適した状態でまとめることが重要です。
分析内容に応じて、グラフ化や加工に適した形式で保存しましょう。