データは、組織のデジタルトランスフォーメーションを推進する鍵です。現代のビジネスリーダーは、優れた意思決定モデルの構築と顧客への深い理解を実現する可能性を追求しています。そのため、組織はデータ戦略に投資し、業務パフォーマンスの向上と高度に活用できる人材の育成を進める必要があります。

正確な需要予測、コスト削減、サプライチェーンの最適化など、多くのメリットが手の届くところにあります。

しかし、データに関して多くの企業がいくつかのデータアクセスの課題に直面しています：

• データは、数百ものクライアントベースのアプリケーションやデータベースに散在し、埋もれていることが多い。

• データはソースごとに分離されており、分析に適さないフォーマットであることが多い。

• アナリストに実用的なデータを提供するには、カスタムコーディングによる連携ソリューションが必要になることが多い。

• これらのソリューションは、絶えず変化するAPIやSaaSエンドポイントのエコシステムに対して、継続的なメンテナンスとアップデートが必要である。

データを統合し民主化することで、組織の変革に必要なタイムリーで実用的なインサイトを得ることができます。

データの溝：データドリブン組織を構築する際の課題

多くの組織は、アナリストやデータサイエンティストが業務を効果的に遂行するために必要なレベルのデータアクセスを提供することに苦戦しています。このアクセスの不足は、ほとんどの組織とデータアナリティクスが提示する機会との間に立ちはだかる溝です。

• データの断片化とデータサイロ

  データは、組織が日常的に使用する数百ものシステムに分散していることがよくあります。当然、各システムにはそれぞれ独自のAPIとデータベースストレージユニットがあります。このため、連携の専門家ではないデータサイエンティストやアナリストにとって、各データセットへのアクセス許可を得ることはさらに困難になります。

• 非標準のデータモデル

  各システムは独自のデータモデルを使用しており、異なるテーブルルール、タグ、リスト、データ整理方法を持っています。適切な処理を行わなければ、このデータから情報をマイニングすることはできません。

• データ収集に費やされる無駄な時間

  組織のデータは通常、エンタープライズアプリケーションやシステムに分散しており、多くの場合、異なる部門の管轄下にあります。Datanamiの2020年の調査によると、平均的なデータサイエンティストは時間の45%をデータの準備に費やしており、その中にはさまざまな基盤データソースからの収集という大変な作業も含まれています。準備プロセスには、データの検索・収集からロード・クリーニングまですべてが含まれます。これは、より影響力のあるデータ分析に取り組めるはずのデータサイエンティストにとって、非常にフラストレーションのたまる時間の浪費です。

• 終わりなき連携のメンテナンス

  ほとんどのエンタープライズシステムは静的ではないため、連携とメンテナンスは一度で完了するものではありません。変更によってデータにアクセスできなくなるだけでなく、データの構造が変わり、すでに構築したデータフローが壊れることもあります。

• ITチームの過負荷

  ITチームが圧倒されていることは不思議ではありません。データサイエンティストやアナリストは日常的な連携作業に多くの時間を費やし、需要に追いつくことすらできていません。2021年の調査によると、データドリブン企業であると考えている企業はわずか24%に過ぎず、これはデータドリブンのデジタルトランスフォーメーションへの10年にわたる注力と投資にもかかわらずという結果です。

データの溝を突破する時が来ました。IT基盤にデータ接続のブリッジを構築することで、データサイエンティストやアナリストのチームが意思決定を推進するために必要なインサイトを生み出せるよう支援できます。

ソリューション：アナリストとデータサイエンティストを支援するコネクテッドエンタープライズの構築

組織でデータの力を最大限に発揮するための重要なステップは、企業全体にわたるデータの接続エコシステムを構築することです。データ連携ソリューションにより、アナリストは好みのアナリティクスプラットフォーム内から必要なすべてのデータに直接アクセスでき、アナリティクス連携を自ら構築する必要がなくなります。データサイエンティストやアナリストを支援できるだけでなく、ITチームをカスタムコーディングによる連携作業から解放することもできます。

幸いなことに、これはデータドリブンを目指すあらゆる組織にとって十分に実現可能です。

まず、全社的にデータサイエンティストやアナリストへの直接的なポイントツーポイントアクセスを有効にすることから始められます。さらに、中央集約型データハブを追加し、セントラルデータウェアハウス上でアナリティクスを実行できるようにすることも可能です。

詳細はこちらのガイドをご覧ください：データアナリティクスとBI向け3つの連携戦略

CDataのBI連携ソリューションを選ぶ理由

CDataは、標準ベースのデータ接続ソリューションを活用し、BI・アナリティクスにおけるこの課題の克服を支援しています。すべての企業にはそれぞれの特徴があることを理解しているため、お客様がどのような方法で接続したい場合でも、それを可能にします。オンプレミスでもクラウドでも、あらゆるデータソース、あらゆるアプリケーション、ツール、システムに、いつでもどこでも対応できるCDataのデータ管理ソリューションと製品ラインナップをぜひご覧ください。

※本記事はCData US ブログ Solving Data Proliferation and Connectivity Challenges for BI & Analytics の翻訳です。