その1多様なデータで分析したいのにできない!社内で稼働している複数のシステムは日々データを生成しているため、生成されたデータを整理・分類・統合して分析できればビジネス上強い武器になると思う・・・。最近は政府公共団体もオープンデータを公開しているのでそれを活用しない手は無い。その2多様なデータを一元的に保管したいのにできない!社内で稼働している複数のシステムは日々データを生成している。これらのシステムで使うデータとしては長い間整備されているので問題はない。複数システム間にまたがるサービスを作る時にデータの整備統合が難しい・・・。複数システムにまたがるデータを一元的に参照できるだけでも担当者にとっては楽になり、お客様へのサービスも向上する。その3データドリブンシステムを作りたいけど難しい!クレジットカードの不正利用の検知、デジタルサイネージによるダイナミックな広告表示など、あるデータを状態を検知して次のアクションを起こすという「データドリブンシステム」の事例をよく聞くので、当社でも同じようなことができる可能性はあると思う。複数システムにまたがるデータを検知することが難しい。ServerなどのRDBは行と列で構成される複数のテーブルを関連つけてデータを管理(追加、削除、更新)するシステムで長い間、情報システムのデータベースとして使われてきました。RDBは整理整頓された構造化されたデータを扱っています。データウェアハウス(DWH)は、データベースの一種ですが、RDBと違ってリアルタイム性はなく、時系列で過去データを整理・分類して保管しておくデータベースですのでデータ分析するには最適なデータベースです。整理整頓された構造化されたデータを扱いますが、複数テーブルの関連づけた検索などは行いません。データレイクは、DWHと似ていますが決定的に違う所は「構造化されたデータでなくても保管できる」ということです。データレイクが必要な背景ビジネスの拡大と多様化に伴い、Webサイトのログ、センサーのようなIoTデータ、RDBのように構造化されていないデータなど「データの多様化」が進んでいます。ビジネスの変化が激しく、大小様々なデータ、多様なデータが発生した時にすぐにテーブルを拡張したりデータ構造を見直したりするRDBでは対応できない案件も増えてきました。データ分析をするにしてもRDBやDWHに保存されているような構造化データだけでは不足していることも多く、非構造化データも含めたデータ分析が必要になっています。データ分析基盤としてデータレイクを構築するデータレイクは、データ分析基盤として位置付けられることが多いです。RDBやDWHに保存されているような構造化データだけではなく、WebログやIoT、SNSデータなどの非構造化データも含めたデータ分析基盤を社内に構築できれば、分析部門はいつでもどこでもデータ分析を行うことができます。データプラットホームとしてデータレイクを構築するデータレイクの大きな特徴は、厳密なデータスキーマを決めなくてもデータを保管することができるということです。社内には多くの部門や業務があり、それぞれにシステムを開発保有していることも多いと思います。これらのシステムに保管されているデータが整理・分類・統合されることによって、担当者は複数システムに別々に参照したりすることなく一元的にデータを見ることができます。データプラットホームとしてデータを更新することはしませんが、一つの画面で一元化されたデータを見ることは大きな価値となります。当社が考えるオープンデータレイクは、データのダム湖のようなものだと考えています。Webサイトのログ、IoTデータ、SNSのデータ、複雑で統合できない既存RDBのデータ、政府・公共団体が公開しているオープンデータなど、企業の社内外には多様なデータがあり、しかも増大しています。NoSQLデータベースであるMongoDBを使ったオープンデータレイクは、厳密なデータ定義やスキーマ定義をしなくても、簡単なデータプロファイリングをしてJSON形式にして蓄積します。勘と経験によるシステムはその場は効果的でも持続性がありません。起きた事象を客観的データとして捉えてそのデータから導かれる行動を自動的に取ることができれば非常に効率的で効果的です。このようなシステムを一般的にはデータドリブンシステムと呼びますが、当社では「風が吹けば桶屋が儲かるシステム」と呼んでいます。「風が吹けば桶屋が儲かるシステム」の実現を支援しています。実現してパラダイム転換を促しますが「革新技術があったのでパラダイムシフトを起こせた」と言うのは少々無理があります。本質的には大なり小なりのビジネス上の課題、個人としての課題、社会の課題があり、それらの課題を解決するために「革新的な技術」を使うと考えるべきなのです。企業価値が大きな企業は決して技術革新ファーストではないのです。必要なのは「この問題を現在のテクノロジーだったらどう解決できるのか?」と考えるアプローチが必要です。Concept)は、その名の通り、このコンセプト(アイデア)はうまくいくのかどうかわからないので実証してみようという施策です。当社では、データ活用・データ分析基盤構築・サイロ化されたデータ統合などに関するお客様のコンセプト(アイデア)をお伺いして、実際にそのアイデアが現実化できるのか、懸念されている課題は何なのかを検証することをお手伝いしています。