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Hitachi

ビッグデータ×AI(人工知能)

データマネジメントサービス

データ基盤の構築・データマネジメントプロセスの導入をトータルにご支援!

概要

デジタルトランスフォーメーション(以下、DX)の時代、多くの企業が、データに埋もれているインサイト(気づき)を引き出し、ビジネスへフィードバックすることで、継続的な見直しや改善、持続的な成長に取り組まれていると思います。ただし、このようなデータ駆動型のアプローチは、データの品質や整合性が保たれていることが重要で、データ品質の維持・向上が可能なスキームの定着によって、継続的なデータ利活用を促進し、高精度な予測分析ができるようになります。そして、分析結果をビジネスに適用することで、さらなる企業価値向上、イノベーション創出へつなげることが可能になります。

しかし、一般的に企業内のシステムは個別最適化されていることが多く、個別システムが乱立していることから、システムごとに最適化されたデータが散在する「データのサイロ化」が進んでいます。また、デジタル技術の進展、通信処理の高速化、IoTデバイスの普及など、各企業が保有するデータ量や種類、発生頻度は飛躍的に増大しています。そこで、企業が保有しているデータを有効活用するために、データを資産として管理・運用する「データマネジメント」が注目されており、また、DX推進においても「データマネジメント基盤」の構築が急務となっています。

データマネジメントサービスでは、データマネジメントの構想策定から基盤の構築・運用に至るすべての領域をカバーする各種サービスを提供しています。特にデータ利活用のKPIに着目し、お客さまと一緒にデータ利活用の促進から業務改革へつなげるお手伝いをいたします。
データ駆動型経営を志向している、または、データマネジメントの導入を検討されているお客さまへもお勧めできるサービス体系となっています。

データマネジメントサービスによるデータ利活用イメージとサービス体系の紹介図

特長

特長1:「データマネジメント標準WBS」を活用して課題解決を図る

データマネジメントサービスでは、データマネジメント(以下、DM)基盤の構想策定から構築・運用まで、お客さまの課題解決をサポートします。具体的には、「データマネジメント標準WBS」をベースに、お客さまのさまざまな経緯・背景・制約条件に合わせてコンサルティングを実施いたします。そして、構想策定/要件定義から構築、データのデリバリーまで、データ利活用実現に向けて、すべての領域を対象としたサービスを提供し、お客さまの課題解決を図ります。

「データマネジメント標準WBS」の概要図

特長2:すべての要件が明確化していなくても、サービスが利用できる

データ利活用に取り組みたいがデータ管理が不備であるために、慢性的な生産性低下や機会損失の発生といった悪影響が出ていることはないでしょうか。データマネジメントサービスは、すべての要件が明確化されていない、または、データ管理が不備であるといった状況であっても、見えている要件、手元にあるデータから“まずは始めてみる”ことが可能な、スモールスタート&拡充型アプローチに対応しています。「データマネジメント標準WBS」で策定したシナリオも、業務変化やユーザ部門の利用実態に合わせて柔軟に変更いただけます。既存システムの改修からデータレイクの構築やデータカタログを活用したデータ処理の開発まで、データ利活用に関わるすべての活動をデータマネジメントサービスはOne stopでカバーし、お客さまのご要望に合わせてご提供いたします。

「データマネジメント標準WBS」上の検討プロセスに合わせて、One stopでサービスをデリバリーするイメージ図

特長3:データの鮮度・精度を継続的に維持するDMオフィスサービス

データマネジメントサービスでは、初期構築したDM基盤の陳腐化を防ぎ、データの鮮度・精度を継続的に維持するDMオフィスサービスを提供します。DM基盤の利用状況の定期モニタリング、解析結果のご報告と改善策のご提案、システムの修正変更や機能追加、オンデマンドでのデータ抽出・加工など一連の保守オペレーションサービスをリモートで行うことで、お客さまのデータ活用をドライブします。

日立のサービスデリバリー・ユニットによるデータ運用支援イメージ図

ご利用の流れ

データマネジメントサービスでは、データマネジメントの構想策定から構築・運用に至る各フェーズに沿って、さまざまなサービスをご用意しており、お客さまのご要望に応じて、自由に選択いただけます。また、データマネジメント基盤の本格導入の前には必ず、データトライアル環境にて生成した試行用データの効果検証を実施します。そして、お客さまに検証結果をご納得いただいた後、次の作業に移行する進め方を採用しています。

各種サービスのご紹介とご利用の流れイメージ図

活用イメージ

工場間のデータを統合し、業務効率を向上
業種:製造業

課題
生産・販売・在庫管理などで使用するシステムが工場内に数十存在し、現在も使い続けられている。
部門間でデータの共有、利活用は実施されていない。
部品データの一部に形式が異なるなどの課題があり、データ統合が難しい要因にもなっている。
市場の変化に合わせ、多品種少量生産へシフトしたいという経営層や顧客ニーズに合った提案をしたいという営業からの要望もあり、工場横断型でデータ利活用が可能な環境が必要であると企画部門は考えている。

活用イメージ:製造業の課題イメージ

取り組み
そこで、データマネジメントサービスの「データマネジメント標準WBS」をベースに、お客さまのさまざまな経緯・背景・制約条件に合わせて、日立がコンサルティングを行います。そして、コンサルティング結果を踏まえて、デリバリーする各種サービスとその実施期間をスケジューリングします。

活用イメージ:製造業の取り組み スケジューリングイメージ

本例の場合は、各種サービスを活用して、データ利活用におけるKPIを設定したり、データ統合におけるデータマネジメントモデルを作成したり、データマネジメント基盤のアーキテクチャの立案などを行っていきます。次に、生産、販売、在庫管理といった管理データと形式の一部見直した部品データをETL処理で統合し、データレイクを構築します。また、お客さまにとって有益なデータ利活用を目指して、データトライアル環境にて分析や検証を行います。最後に、工場内の数十の小規模システムの統廃合と並行して、データカタログ等の構築を行い、新たなデータ統合基盤を構築します。そして、お客さまがご要望する運用を実施していきます。

活用イメージ:製造業の取り組み 導入イメージ

導入効果
データマネジメントサービスの適用により、以下の効果が期待できます。
  • 多品種少量生産の生産状況の見える化
  • システム管理部門の負担軽減
  • 小規模システムの統廃合によるコスト削減

ご提供価格

データマネジメントサービスの価格
  名称 概要 価格
詳細情報 データマネジメントサービス データマネジメントの構想策定から基盤の構築・運用に至る全領域をカバーし、IT/業務の両面でお客さまのデータマネジメントを支援するサービスです。 個別見積

DX:Digital Transformation
IoT:Internet of Things
DM:Data Management
WBS:Work Breakdown Structure
IT:Information Technology
AP:Application
BI:Business Intelligence
ETL:Extract Transform Load
CSV:Comma Separated Value
DR:Data Refinery
KPI:Key Performance Indicator

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サービスの改良により予告なく記載されている仕様が変更になることがあります。