データ基盤の導入・活用の進め方

そもそもデータ基盤とは？なぜ必要？

データ基盤と一口に言っても、人によってイメージにバラつきがあるのではないでしょうか？
私が認識している中で、最も公的で共通項を押さえているのが、IPAのDX白書にある「データ活用基盤」の定義です。
　<a href="https://www.ipa.go.jp/publish/wp-dx/gmcbt8000000botk-att/000108047.pdf" target=_blank style="color: blue;">DX白書2023 第5部 DX実現に向けたITシステム開発手法と技術 [PDF]</a>

この中では「データ活用基盤」を以下のように位置付けています。
「このようなデータ活用を実現するプラットフォームとして、必要性が高まりつつあるのが「データ活用基盤」である。データ活用基盤は、サービスの高度化や新たな価値創造の実現に向けて、社内外のさまざまなデータを収集し、分析しやすい形に整形・蓄積し、活用を行うシステム群を指す。」

サービスの高度化・価値創造といった抽象度の高い目的が謳われていますが、データ基盤の導入目的は組織の課題により様々です。例えば、ある製造業の企業では、事業の多角化による弊害として組織やシステムが縦割りとなり、組織横断的な活動（例：製造部門を跨いだ製品の品質保証など）が難しく、解消に向け全社のデータを集約したデータ基盤が求められる、といった具体度の高いケースもあります。
どちらが良いという訳ではなく、活動全体をカバーする抽象度の高い目的や方向性から、組織課題を探索・収集し、具体度の高い目的や目標を設定、関係者が行動しやすい状況を作る、といったような使い分けが重要となります。

データ基盤の投資判断は難しい・・・

目的設定の上、いざデータ基盤の導入に踏み切ろうとした際に、最初に陥りがちな問題が「投資対効果が見通せず、関係者の理解を得られない」ことではないでしょうか。
例えば、データ分析のビジネス効果が測りづらいことや、全社のデータを全て集め管理・運用する労力などを加味すると、投資対効果を説明できない状況が生まれがちです。
この状況は、データ活用、AI活用といった手段が先行することから生まれる弊害ですが、ここを乗り越えなければ、取り組みが加速する競合他社やデジタルネイティブ企業の異業種参入により、自社が競争力を失っていくリスクへ対処できません。

この問題を解決する有効な進め方の１つとして、データ活用のユースケースを起点に、段階的にデータ基盤を整備する手法があります。ポイントは、ユースケースを絞り解像度を高めることで期待効果の算出を行い、また必要なデータや機能を絞ることで、投資ハードルを緩和することです。

一方で、本戦略を取り得るデータ基盤の選定も重要です。例えば、
　・1ユースケースの実現はできるが、それ以降のユースケースに対応できない
　・データの種類や量の増大に耐えられない
　・大規模な組織展開に耐えうるガバナンス機能が無い
といったような拡張性の低い基盤を選定してしまうと、当初の目的に至れない可能性が高くなります。
以下図はAmazon Web Services（以下AWS）を活用したデータ基盤の整備事例ですが、AWSのように前述のリスクが小さく提供サービスの発展が見込まれるクラウドプラットフォーム上でデータ基盤を立ち上げ、一部のユースケースから段階的にデータ基盤上に乗せ、効果実感を得た上で、ユースケース拡充とともに取り扱うデータを拡充していく手法も関係者の意思決定を促進する観点において非常に有効です。

まとめ

本記事では、データ基盤の導入目的や導入時の課題、その解決方法について一部を紹介しました。
以降の記事では、その後の活用に向け、データ活用のユースケース策定や拡充をどのように進めていくのか、データ基盤の組織展開におけるハードルやその打開策などをお伝えする予定です。