データ活用への企業の関心は一層の高まりを見せている。昨今の特徴は、先行きの不透明感が増す中でのデータドリブン経営やDXの浸透により、データ活用が現場だけにとどまらず、意思決定層なども巻き込む全社的な活動になりつつあることだ。
日立製作所（デリバリ＆データプラットフォーム部 主管技師）の岩渕史彦は、「その中にあってデータ活用における懸案、つまりデータ準備のリードタイムの長さが、より深刻さを増しています」と警鐘を鳴らす。
現状でも、データ準備に多くの企業が手を焼いているのが実態だ。同社が実施したアンケートでも、データ活用の課題として、「個別対応（手作業）の必要性」「データの所在が不明」「データがタイムリーに提供できない」などの回答が企業から数多く寄せられている。この状況を放置していては、全社的なデータ活用機運が高まる一方で、必要なデータの準備が追いつかなくなることも想像に難くない。
「データ活用のさらなる推進に向け、高品質なデータをタイムリーに提供できるデータマネジメントの実現が急務となっています」（岩渕）。
日立製作所では、その支援に向け、データ利活用での分析に至るまでの「氷山モデル」のうち、「データの分析」「データモデルの検討」「データの成型・加工」の3つに着目した「データマネジメントサービス」を提供。過去の成功事例を基に、3つのプロセスのテンプレートを提供することで、データ活用の迅速化を実現していくという（図1）。
図1 データ利活用の「氷山モデル」に着目したデータマネジメントサービス
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データマネジメントサービスの支援として日立製作所が提供するのは以下の3つだ。
これはデータを活用した業種・業態ごとの業務プロセスの“ありたい姿”をモデル化したものだ（図2）。顧客と対応チャネルとの一連のやりとりをフロー化したうえで、各チャネルで収集されるデータ活用のベストプラクティスを基に、既存業務やデータ活用方法の改善を支援する。
図2 小売店の業務ユースケースでは、顧客の一連の購買活動における接客ポイントの関係性を明示。
各業務の“ありたい姿”を基に、短期での業務改善を支援する
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「ある小売業では、ユースケースを基にコールセンターや店舗、Webサイトなどで個別に管理していた顧客情報をデータレイクで統合し、オムニチャネル戦略を実現しています。同時に、企画部門ではチャネル別の購買履歴やWebサイトの閲覧履歴の分析を通じてターゲット別のキャンペーンなども実施が可能になりました。データ活用のノウハウが豊富でない企業でも、ユースケースを活用することによって早期に業務課題を解決できるのが特徴です」（岩渕）。
ここで提供するのは、成功事例を基に準備された、各種テンプレートやサンプルだ。冒頭に述べた通り、データ準備の作業期間は短いほど望ましい。そこで、各種ソースからのデータの吸い上げ、加工、管理という従来、多大な手間と時間を要してきた作業の効率化を各種テンプレートやサンプルによって支援する（図3）。
図3 すでに実績のある、多様なデータ活用につなげられるデータモデルが提供される
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データモデルについて、岩渕は次のように説明する。
「先のオムニチャネルの小売業に対しては、顧客の支払い情報や属性情報、チャネル別の購入商品や価格などはもちろん、商品のカタログ情報なども管理できるよう設計したデータモデルを提供しています。どの顧客にどんなキャンペーン施策を打つかの検討に必要なデータをカバーしています」（岩渕）。
ETLでは、使用頻度の高いDB連携やファイル連携、API連携などの連携処理をパターン化して提供。合わせて、ETLでの具体的な処理フローや、データの変換項目を定義する設計書のテンプレート、ETLの実行ジョブパターンもサンプルとして提供する。
最後が「プラットフォーム」だ。データ活用のためには、データの可視化／分析用のアプリケーションやBIツールはもちろん、前述のETL処理の仕組みやデータの保存先となるデータレイクも不可欠だ。加えて、より高度な分析のためには、メタデータを提供するデータカタログや、多様なデータの取り込み用APIも欠かせない。
日立製作所では、それらのあらゆる機能を実装した「データマネジメント基盤」を、プラットフォームとして包括的に提供する（図4）。その設計と構築も、テンプレート利用を通じて次の3ステップで完了する。
ステップ1：ヒアリングした要件に従い、適切なテンプレートを選択
ステップ2：ヒアリングした要件に従い、適切にパラメータを設計
ステップ3：それらを基に構築ツールでデータマネジメント基盤を構築
「成功事例に裏打ちされた3つの資産の利用を通じ、データ活用に向けた要件定義から設計、実装までに要する期間を格段に短縮できます。同時に、組織横断のデータ利活用環境も整備され、短期間でのDX推進も可能になります」（岩渕）。
図4 データ活用に必要なあらゆる機能を実装したデータマネジメント基盤を提供。
わずか3ステップによる短期間での整備が可能だ。
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日立製作所では現在、データマネジメントサービスをより多くの企業が活用できるよう、強化を推し進めている最中だ。柱となるのは、お客さまとの「協創」と、業種・業務における深い「知見」を掛け合わせた、テンプレートの拡充だ。
例えば、IoTによる生産状況の可視化や最適化、製品や部材のトレーサビリティによる不良要因分析を実施したいメーカーの要望を受け、日立製作所はデータマネジメントの構想策定やデータマネジメントの要件定義をコンサルティングで支援しつつ、運用やデータマネジメント基盤を作り込んだ知見がある。その成果物やノウハウをテンプレート化して提供している。また、インフラ企業向けに画像やセンサーによる保守業務の効率化のためのテンプレートや、材料開発向けの研究手法やノウハウの共用支援のテンプレートなどがある。
「そのほかにも、日立製作所はデータマネジメントサービスとして、AI向けのピンポイントのコンサルティングや、データ分析を支援するマスターデータ管理基盤の構築など多岐にわたるメニューを用意しています。それらも組み合わせつつ、最適なかたちで企業のデータ分析、ひいてはDXを支援していきます」（岩渕）。
データに関する深い知見と実績に基づく日立製作所のデータマネジメントサービスにより、データでのイノベーション創出が加速することになりそうだ。
講演動画はこちらからご視聴いただけます
アンケートにお答えいただきますと、紹介資料をダウンロードできます。
岩渕 史彦（いわぶち ふみひこ）
株式会社 日立製作所 クラウドサービスプラットフォーム事業本部
マネージドサービス事業部 デジタルサービス本部
デリバリ＆プラットフォーム部 主管技師
はじめまして。岩渕と申します。ITコンサルタントを約30年間、特にデータマネジメントを約23年間担当し、その中で、約40件程のプロジェクトを支援して参りました。
ビジネスのスピードが一段と早くなってきた昨今、DX型の企業として、お客さまの持っているデータを活用しビジネスに役立てることをめざして、私は日々お客さまへの対応や講演などをおこなっています。
最初のお悩みで一番多いのはデータマネジメントを行うための組織作り、体制、役割分担・ルール作りなのですが、こちらは、「データマネジメントを一歩進めるための勘所とは？〜解説資料〜（PDF形式）」をご覧いただければと思います。
