データ基盤を構築するには？構築の手順やポイントを解説

データ分析基盤とは、データの収集から蓄積、加工、分析までのプロセスを統合的に管理する仕組みのことです。具体的には、収集した元データをデータレイクに集約し、分析が可能な状態に加工したうえでDWH（データウェアハウス）へと格納します。

このような基盤を組み立てるには、事前に準備すべきものや手段を踏まえ、適切な流れを理解することが重要です。基盤の構築には複数の部署で体制変更を求められるケースが多く、誤った方法で進めてしまうと組織内で混乱が生じやすいので注意が必要です。

本記事では、データ分析基盤を構築する手順やポイントを解説します。

※記事内の「データ基盤」は、「データ分析基盤」を意味します

データ基盤とは

企業で取得したデータは、そのままの状態では活用できません。データを意思決定や戦略策定などに活用するには、加工や分析といった手順を踏む必要があります。

データ基盤とは、多種多様なデータに対応して、データの収集、蓄積、加工、分析を一貫して行うことができる仕組みのことです。

データの収集から分析までのプロセスの一例として、次のような流れで構築されます。

1. さまざまなチャネルやデバイスのデータをデータレイクと呼ばれるシステムに集約する

2. 集約したデータを構造化し、DWH（データウェアハウス）に整理して蓄積する

3. 用途や目的に応じてDWHから必要なデータを抽出し、分析しやすいように加工してデータマートに格納する
4. データマートのデータを組合せ、BIツールなどで分析、可視化する

このように、ワンストップでデータの収集から分析まで対応できるのがデータ基盤のメリットです。データの一元管理が可能になることで、管理工数の削減や属人化の防止といった効果も期待できます。

データ基盤と似た言葉に「データベース」がありますが、データベースは、形式やルールを決めて整理・管理された複数のデータの集合体を意味します。

データ基盤の構築の流れ

ここでは、データ基盤を構築する手順を詳しく解説します。

1. データ基盤構築の目的を明確にする

データ基盤は、データ収集から始まり、最終的には分析がゴール地点に位置しています。そのため、単にデータ管理の工数を削減したり、データ収集方法を最適化したりといったDX（デジタルトランスフォーメーション）を目的にするだけでは不十分です。基盤を構築してどのようにデータを活用したいか、を念頭に置いて目的を設定することが重要です。

構築する目的を明確にするためには、自社の課題の精査が必要になります。たとえば、経験や勘による戦略策定や意思決定が中心で、競争優位性が低下しつつあるといった具合です。

基盤を構築し、データ活用をすることでどういった課題を解決したいかを踏まえ、自社特有の目的を定めると良いでしょう。

2. 運用体制を固める

目的が明確になったら、運用体制を固めます。データは部署を越えて活用することになるため、特定の部署だけではなく、全社で基盤構築に向けた取り組みを進める必要があります。

データを保有する部門の担当者や、実際にデータを利用する部門の担当者を巻き込んだチームを立ち上げて、現場での使い勝手を考えることが大切です。

チームが立ち上がったら、データ基盤構築に関わるタスクの棚卸しや導入・検証など、運用開始までのスケジュール設定を行います。

これまで基盤がなかった状態から構築を進める場合と、基盤を切り替える場合とでは、スケジュール感が異なるので注意しましょう。状況によっては、スモールスタートで進め、徐々に運用範囲を広げるほうがよいケースもあります。

各部署の稼働状況やリソースをヒアリングしたうえで、無理のないスケジュールにすることが重要です。

3. データ基盤の設計をする

次のステップとして、データ収集・加工・分析までの一連の流れを図式化し、それぞれのフェーズでどのようなシステムが必要かを決定します。

データ基盤の設計方法は、データレイクやDWHなどのツールを個別に導入するか、クラウドプラットフォームを活用するかによって大きく異なります。

自社と相性のよい導入方法を検証するには、収集・分析すべきデータの種類や量、分析したデータの活用方法や範囲を明確にすることが大切です。また、現状の社内リソースを洗い出し、無理のない範囲で運用できる作業量を見極めましょう。

4. データ基盤のテスト検証を行う

設計したデータ基盤をテスト環境で運用し、PDCAサイクルを回します。

データ基盤は、導入するシステムが大規模なものになることが多く、費用も高額になりがちです。また、一度導入すると別のシステムへの置き換えが困難になるため、組織内に混乱を招く可能性があります。そのため、事前のテスト検証が欠かせません。

テスト検証の段階で運用に問題ないことが確認できれば、導入後の運用をスムーズに開始できます。ボトルネックとなる部分がある場合、解消に向けて改善・検証を繰り返しましょう。

5. データ基盤の運用・改善をする

テスト検証が済んだら、本番環境へと移行します。ただし、十分にテストを行なったとしても、本番環境で新たな課題が生じるケースも珍しくありません。そのため、定期的に運用成果を確認しつつ、検証と改善を繰り返すことが重要です。

データ基盤を導入し活用するためには、データ戦略の策定や、各現場での業務そのものの見直しが必要になります。導入前に自社の課題やデータ活用の目的、必要な体制の構築方法を明らかにしたうえで進めていくことが大切です。

パナソニックインフォメーションシステムズでは、基盤の構築からデータ戦略の策定、社内への定着まで、ワンストップで現場をサポートします。データ活用にお悩みの方は、ぜひ当社にご相談ください。

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データ基盤を構築する方法

データ基盤の構築方法は、次の2つに分かれます。それぞれ確認していきましょう。

• それぞれのシステムを個別に導入する
• クラウドプラットフォームを使う

それぞれのシステムを個別に導入する

まずは、データレイクやDWH、BIツールなど、基盤構築に必要なシステムを個別に導入する方法です。システムごとに複数の製品を比較し、適切なプランや必要な機能、導入方法などを検証します。

この方法のメリットは、それぞれのシステムを利用する領域・用途に合わせて、費用や活用方法を最適化できる点です。メーカーを問わず、自社の要件に応じて個別のシステムを選びます。

クラウドプラットフォームを使う

データ基盤を構築するには、Google CloudやAWS（Amazon Web Services）、Microsoft Azureなどのクラウドプラットフォームを活用する方法もあります。このような製品には、データ基盤構築に必要な複数のプロダクトが含まれており、単体のプラットフォームのみで基盤を設計できます。

例えば、Google Cloudの該当プロダクトは次の通りです。

• Azure Data Lake Storage（データレイク）

• Azure Synapse Analytics（DWH・データマート）

• Power BI（BIツール）

• Azure Machine Learning（機械学習）

クラウドプラットフォームを利用したデータ基盤の構築では、大規模データ分析に備えてスケールアップが容易な点が挙げられます。さらに、社内にエンジニアやノウハウが不足している場合は、これらデータ基盤を導入、運用サポートする実績をもつSIerやITベンダーに相談するのも良いでしょう。

データ基盤を構築する際のポイント

データ基盤を構築する際は、いくつか配慮すべきポイントがあります。特に、次の3つのポイントは、基盤を組織に定着させるうえで重要な要素です。

誰にでも簡単に利用ができるか

データ基盤のなかで活用するデータレイクやDWHといったシステムは、それぞれの使い勝手が定着率に大きく影響します。システムの操作性が悪かったり、機能が複雑で使いこなすのが難しかったりすると、定着が進みません。

本番環境へと移行する前に、必ずトライアルやデモ操作を活用して使い勝手を確認しましょう。テスト検証の際は、実際にシステムを利用する担当者を交えて、ユーザーインターフェースの操作性や視認性、機能性、設定の方法を確認することが大切です。

自社に必要な機能や拡張性があるかどうか

基盤構築に必要なシステムをそろえる際は、関係者全員で意見を擦り合わせたうえで、過不足なく要件定義を行う必要があります。

同じ種類に分類されるシステムであっても、製品によって搭載されている機能が大きく異なります。そのため、現状の課題や用途に合わせて必要な機能を絞り込み、複数の製品を比較検討するのが成功のポイントです。すでに利用しているシステムとの連携が可能かどうかも確認しておきます。

また、今後新たにシステムを導入する可能性も考慮しましょう。スモールスタートを意識しながらも、将来的なプランを踏まえたうえで各製品の拡張性を確認しておくことをおすすめします。

データアセスメントの実施

データアセスメントとは、分析用のデータとして要件に適っているか、データそのものを客観的に評価する手法です。

本来、データ分析を行うには、加工された状態のデータの質や量がそろっていなければなりません。不平等なデータ同士で分析を行うと、正確に分析できない可能性があるためです。

専門家を交えつつ、テスト検証時にデータアセスメントを実施するとよいでしょう。

無理に1つのシステムに統合しない

データ基盤の構築に最適な方法は、事業や会社の環境によって異なります。

例えば、グループ会社がある企業の場合は、各社・各部門によって、データ基盤となるシステムがすでに導入されており、データ活用のためのルールも定められている可能性があります。

また、海外にも拠点がある場合は、日本とは異なる法制度や規約があるため、現地のルールに則ってデータ環境を整備する必要があります。

それぞれの現場におけるデータの取り扱いやすさを維持しつつ、組織で横断的にデータ活用ができる仕組みや基盤を構築することを意識しましょう。

そのため、各部門が抱えるデータを無理に1つに集約するのではなく、個々のデータ基盤や運用方法を活かすことも考える必要があります。データが検索しやすいように、社内のデータに関する情報をまとめた「データカタログ」の作成も有効です。

ポイントを押さえてデータ基盤の構築を進めよう

データ基盤を設計するには、個々のシステムでデータを収集できるようにする体制を整えるだけでなく、システム同士を連携するための仕組みも必要です。

例えば、データレイクからDWHへデータを移行する具体的な方法や、データの変換や書き出しに用いる手段などを明確にしなければなりません。

システム同士の連携には、専用のツールの活用がおすすめです。パナソニック インフォメーションシステムズが提供する「ASTERIA Warp」には、スムーズなデータの移行や加工ができる、さまざまな機能が搭載されています。

DWHからデータマートへのデータ抽出・変換・書き出しなどの作業を、ワンストップで実行できるのが大きな特徴で、連携はアダプタの導入のみで完結します。ノーコードで連携フローを設計できるため、専門的な知識がない方でもシステムの連携が可能です。

データレイク・DWH・データマートなどのシステム連携を検討中の方は、ぜひ「ASTERIA Warp」の活用をご検討ください。