【動画】データ駆動型経営を実現するには

データの収集・蓄積に取り組んできたが、データの活用は不十分――。そんな悩みを抱えている企業は多いはずだ。課題解決のカギはデータ活用基盤にある。新しいアーキテクチャーを持つインメモリーデータベース「SAP HANA」はあらゆるリアルタイムデータを一元管理し、高速アクセスを実現する。また、AI機能を搭載し、予測モデルや分析の精度を高頻度でアップデート。組織におけるデータ活用を加速するデータ活用基盤である。

データ収集だけでなく
データ活用の視点を重視すべき

写真:椛田 后一 氏

 新型コロナウイルス以降、不安定な経済状況が続いている。大きく変動するビジネス環境に素早く対応するため、改めて「データ駆動型経営」への関心が高まっている。

 「企業においてデータ活用のレベルを高めるには、スピードが重要です。スピードには、大きく2つの意味があります。第1に『速さ』。つまり、データへのアクセススピードです。第2に『早さ』。これは、欲しいデータをすぐに取り出せるという意味です」と語るのは、SAPジャパンの椛田后一氏である。

 システムのレスポンスが遅いと、そのシステムはやがて使われなくなるだろう。ユーザーに「データを見てみよう」と思ってもらうためには、「速さ」が欠かせない。また、データにアクセスするために、システムの切り替えといった面倒な作業が発生しないことも重要だ。欲しいとき、欲しいデータにすぐにアクセスできること、これが「早さ」である。

 では、企業のシステムは「速さと早さ=スピード」を備えているだろうか。現状では、経営者や現場が満足できるレベルのものは少ないのではないか。ここにデータ駆動型経営、あるいはデータ活用を定着させる上での課題がある。

 とはいえ、多くの企業がデータ重視の姿勢を示し、そのためのIT投資を進めてきたはずだ。その方向性について、椛田氏はこう指摘する。

 「確かに、データに対する企業の意識は非常に高まっています。ただ、これまではデータの収集、データをいかに蓄積するかという部分に関心が集まっていたように感じます。データの収集・蓄積は重要ですが、ビジネスにどう生かすかという視点がやや弱かったのではないか。データをビジネスに活用して、いかに事業を強くするか。こうした本来の目的に沿って、データに向き合うことが重要だと思います」

 データを集めるだけでなく、データを活用するためのシステムとはどのようなものだろうか。そこで、SAPが提案するのが「SAP HANA」である。

※講演の一部をOn-Demand形式で視聴いただけます

データマートレスでIT部門の工数を削減
ユーザー部門のデータ活用を支援する

 SAP HANAはインメモリーデータベースの一種であり、同時に、リレーショナルデータベースでもある。椛田氏はこう説明する。

 「SAP HANAはすべてのデータをメモリー上に展開するという前提で設計された、新しいアーキテクチャーのデータベースです。分析・レポーティング、オンライントランザクション処理という両方の分野に適し高速な処理を実現します」

 分析やレポーティングは一般に、情報系システムの役割とされる。一方のオンライントランザクション処理は基幹系システムが担う。従来は基幹系と情報系、大きく2つのシステムが並立する構造が一般的だった。基幹系のデータは夜間バッチ処理などを経てデータウエアハウスに移され、ユーザー部門のニーズを受けて構築されたデータマートを通じて分析やレポーティングが行われる。

 「ユーザー部門の要求により、IT部門はデータマートを設計・開発します。そのために数カ月を要するケースも多いでしょう」と椛田氏は言う。

 データマートづくりに時間がかかるだけでなく、データの鮮度も低下する。バッチ処理などのプロセスを経るため、前日までのデータしか見ることができない、場合によっては前週または前月のサマリーデータしか提供されないこともある。このような状態では、ビジネスのスピードアップは期待できないだろう。また、「古いデータを見てもあまり役に立たない」と考えるユーザーもいるかもしれない。これでは、データ活用の機運もあまり高まらないのではないか。

 SAP HANAは、こうした課題への解決アプローチを示している。人事や受注、案件などを管理するソースシステムが生成する明細レベルのデータは、リアルタイムでSAP HANAに集約され、ユーザーはそのデータを用いてリアルタイムで分析や予測を行うことができる(図1)。

図1

 「データマートをつくる必要がないので、IT部門は生みだした余裕を生かして、ユーザー部門のデータ活用を支援することもできます。実際、SAP HANA導入後こうした取り組みを強化し、組織全体のデータ活用度を高めているお客様も少なくありません」と椛田氏は話す。

 SAP HANAは予測分析ライブラリー、自動分析モデル作成ライブラリーなどのAI機能も備えている。こうした機能を活用することで、過去データはもちろん、リアルタイムデータをもとに将来予測を作成することもできる。ビジネスユーザーは難しい操作をせずとも、SAP HANAというデータ基盤にアクセスするだけで、知らず知らずのうちにAIを使いこなしながら業務を進めることができる。

 リアルタイムデータは刻々と集まるので、分析や予測は高頻度でアップデートされる。こうして、データ学習による予測モデルの進化、あるいは精度向上というサイクルが実現するのである。

コストパフォーマンスを最適化する
クラウドでのデータ階層化管理

 SAP HANAはオンプレミス環境だけでなく、クラウド環境としても提供されている。SAP HANA Cloudのメリットとしてはデータ活用基盤をすぐに使えるという「早さ」に加えて、ビジネスの状況に応じてリソースを柔軟に増減できる点も見逃せない。もちろん、インメモリーデータベースならではの「速さ」も重要なポイントだ。

 ただ、すべてのデータをメモリー上に展開するのはコスト高、と感じる企業もあるだろう。そこで、最適なコストパフォーマンスを実現するために、SAPはHot/Warm/Coldという3つのレベルでのデータ階層化管理を提案している(図2)。

図2

 アクセス頻度が高く重要なデータはインメモリーのホット領域に配置し、高速アクセスを可能にする。逆に、ほとんどアクセスされないデータはディスクなどのコールド領域に置く。中間的な性質のデータはウォーム領域に格納される。例えば、ホット領域に置かれた月次データを、翌月になるとウォーム領域に移行するといった運用が考えられる。

 「ユーザーはSAP HANAにアクセスすれば、データの格納場所を意識することなく、欲しいデータにアクセスすることができます」と椛田氏。ユーザーから見ると、アクセスポイントはSAP HANAに集約されている。また、あらゆるデータが一元管理されている。

 こうしたデータ活用基盤を整備することにより、データ駆動型経営は大きな一歩を踏み出すことができる。企業の各部門にデータ活用を定着させ、事業の成長と利益の拡大を目指す企業に対して、SAP HANAは具体的な道筋を示している。

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