この記事は インフォマティカ Advent Calendar 2022 Day21 の記事として書かれています。
はじめに
データマネジメントのエバンジェリストをやっているもりたくです。
本日は、私が所属するインフォマティカの製品、データマネジメント・プラットフォームが愛される10の理由、というお題目で書きたいと思います。
ベンダーの人間が話す自社プロダクトの売り文句の記事なんて誰も求めていない、という声もあるかもしれません。しかし、このAdvent Calendarはマーケティングやセリング目的で実施しているものではありません。
ならば、ポエム的に自社プロダクトの素敵なところを包み隠さず表現してもいいじゃないか、という前衛的な思いで書かせていただきます。
インフォマティカ・データマネジメント・プラットフォームとは
正式名称を Intelligent Data Management Cloud、略してIDMCと呼びます。
IDMCはその名の通り、インテリジェントなデータ管理を実現するためのクラウド・プラットフォームですが、別の言葉で表現すると以下になります。
データドリブンな変革を加速するため、あらゆるデータとビジネスが連携・自動化し、
あらゆるユーザーが簡単にデータ利活用できる世界を創る。それがIDMCです。
このIDMCがなぜ愛されているのか、その10の理由を紹介していきます。
1. オールインワンのプラットフォーム
2. 誰でも簡単に使える
3. どんなデータでもすぐ扱える
4. データの国境を無くせる
5. エンタープライズに使える
6. 安心安全を担保できる
7. データ利活用文化を創れる
8. 簡単にスケールできる
9. AIがフルサポートする
10. ビジネス変革にアジリティをもたらす
1. オールインワンのプラットフォーム
データ利活用と聞いて、アナリティクスとかAI/MLの実践をイメージする人も多いかと思いますが、実際それだけでは足りません。
データ利活用のアイディアが思い浮かんだら、まず必要なデータを発見・理解し、データを組合せて利活用しやすくするために、様々なシステム上のデータへアクセス・統合し、昨今はAPI経由でアプリケーションをコネクト&自動化しながら、データレイクやDWHにデータを保管・蓄積する。データ品質が悪ければクレンジング&信頼性を担保し、複数システムを横断する場合はマスターを統合管理して関連付け、データの軸の揃った横串分析を可能にする。そして、データを利活用する際には、プライバシー規制等に準じてデータの統制・保護を行いながら、あらゆる関係者にデータを共有し、民主化されたデータの分析・利活用を実現していく。
データ利活用を成功に導くためには、この連続したデータ管理の活動を全て実施することが必要不可欠です。
そして、IDMCが愛されている理由の一つは、この包括的なデータ管理の活動をサポートするサービスを、オールインワンのプラットフォームとして提供している点です。
各活動をサポートする複数の他ツールを組合せても同じことが実現できると思えるかもしれません。ただその場合、ツール連携部分の作り込みや、面倒な繋ぎのユーザー手作業が発生しがちです。一方でIDMCは、ユーザーをその手の煩わしさから解放し、データ管理や利活用をシンプルに実現できます。
ただ補足として、IDMCは以下の活動のみ、エコシステムが提供する他サービスを使用する前提で実現します。
- データの保管・蓄積 ＞データレイク、DWH
- データの分析・利活用 ＞BI、AI/ML
これは実はポジティブな話で、ユーザーは代替として、好きな最先端サービスを選択してIDMCと組合せて使用できるメリットがあります。（Amazon RedshiftやGoogle BigQuery、Snowflake等のクラウドDWHや、Tableau、Power BIなどのBIツールなど）
ユーザーが使用している業務アプリケーションや基幹システム、インフラ環境によって、最適なデータの保管・蓄積サービスは異なるし、データサイエンティストやアナリストによって、得意とするデータの分析・利活用サービスも異なります。そのため、餅は餅屋に任せて、IDMCはそれらを仲介するデータ管理の活動のみに特化したサービスを提供します。
データ管理・利活用の活動の中でも花形ともいえるDWHやBIツールを提供せず、それらを縁の下でがっつりと支えるIDMC。
データ管理の大変さを知る人たちにとっては、このいぶし銀なところが愛されています。
2. 誰でも簡単に使える
IDMCが提供するデータ管理サービスは、その全てがローコード/ノーコードで簡単に使えます。
プログラミングやSQLの経験がなくても大丈夫。直感的なUI/UXとベストプラクティスとして提供されるフレームワークを駆使し、誰でも思った通りのデータ管理を簡単且つ迅速に実現できてしまいます。
なお、最近では他のデータ統合（ETL/ELT）サービスでもローコード/ノーコードが実現できるものは増えているかもしれません。しかし、データ品質のプロファイリングからクレンジング、マスタデータ管理、更にはデータカタログやデータガバナンスまで、データ管理の全てがローコード/ノーコードで実現できるのはIDMCだけだと思います。
あらゆるユーザーによるデータ利活用、データの民主化を目指している企業には、特にこのセルフサービスで誰でも簡単に使える部分が愛されています。
3. どんなデータでもすぐ扱える
IDMCは、データ管理時に求められるリアルタイム性、データ量、連携のトリガー、といった要件に応じて、最適なデータ連携パターンを選択して実現できます。（詳細は「IDMC 3つのデータ連携方式 入門」参照）
データプラットフォームを検討する際によくありがちなのが、「ユーザー部門からはDB間の大量データ連携の要件しかもらってません。なので、この要件さえ満たせれば良いのです」という、今の要件のみにフォーカスしたお話です。しかし、この話には高いリスクが伴います。
データ利活用を前提としたビジネス変革、DXなどって、最初からゴールが見えているわけではありません。最初に仮説を立て、それを検証しながらアジャイルに軌道修正しつつゴールを見つけ出すアプローチが必要です。従って、仮に今はリアルタイム性の高い要件が無くても、来週にはその要件が出てくる可能性があります。
従って、今そこにある要件だけでなく、将来を見据えて備えることが成功の鍵になると思います。
IDMCを使用していれば、後出しじゃんけんでどんなデータ要件が出てきても怖くありません。要件に合わせていつでもすぐに、最適なフレームワークを選択して実装できます。
どんなデータ連携でもすぐに実現できるIDMCは、紆余曲折しがちなデータ利活用の実態を知る人たちに特に愛されています。
4. データの国境を無くせる
先の「どんなデータでも」という表現を補足する話にもなるのですが、
IDMCは、50000以上のエコシステムに対するコネクターを持ち、マルチクラウド、マルチハイブリッド対応のあらゆるシステムに簡単に接続し、データを流通させられます。
企業内のデータは多様なアプリケーション、システム、テクノロジーの上に分散して存在しています。通常、データにアクセスする際には、エンジニアが各テクノロジーのお作法を知った上で実装していかなければなりません。この負担が企業のデータの流通を妨げる国境（簡単には越えることができない境界線）となってしまっていることは多いです。例えば、情報システム部門に基幹システムのデータへのアクセスを依頼したら、数カ月待たされたというケースも少なくありません。
特に昨今は、3分の2以上の組織が複数のクラウドを定期的に利用していて、80%近くの組織がデータの半分以上をハイブリッドおよびマルチクラウドのインフラストラクチャに保存している、と言われています（IDC InfoBriefのレポート参照）。従来以上にデータの国境の壁が高くなり、複雑化していると言えます。
このデータの国境を無くし、テクノロジーに依存しないデータアクセスを可能にするIDMCは、複雑なIT環境を持っている企業や、少人数での内製化を推進している企業（各テクノロジーのディープなスキルを持たなくても多様なデータにアクセスできるので）に特に愛されています。
5. エンタープライズに使える
IDMCは、事業部毎にサイロ化したリファレンスデータ、マスタデータをエンタープライズ規模で管理し、事業部横断の複雑なビジネス変革、データ分析、利活用を実現します。
企業内のデータが多様なシステムに分散して存在している点は既に触れましたが、その中身に目を向けてみると、事業部毎にデータフォーマットなどの品質もバラバラで、顧客コードや製品の品目コードといったマスタデータが全く異なる値で管理されているケースは非常に多いです。これは多くの企業が今まで、カンパニー制の名のもとに個別最適化を推奨してきた結果であり、受け入れなければならない技術的負債の一つと言えます。
また昨今は、顧客体験の向上を謳い文句としてCDP（Customer Data Platform）を導入する企業が増えています。しかし、顧客データをいくら集めても、顧客のマスタデータやそれに付随する製品マスタデータがサイロ化していては、それらのデータを組み合わせた多角的な顧客データ分析は実現できません。エンタープライズなデータ分析、利活用を成功させるためには、このマスタデータのサイロ化を解決する必要があります。
IDMCは、このサイロ化した現状を受入れて打開するために、エンタープライズなマスタデータ管理のサービスを提供します。マスタデータ管理は昔から実現が難しいプロジェクトと思われがちですが、インフォマティカは多くの成功実績を持っているため、その管理機能と共に成功に必要なベストプラクティスをセットで提供できます。
特にこのIDMCで提供されるマスタデータ管理のサービスでは、SaaSとして提供されるそのクラウドメリットを生かし、数カ月レベルの短納期で成功する事例が増えてます。そのため、興味は持ってたけど実現困難と考え、過去敬遠していた人たちから愛され始めています。
6. 安心安全を担保できる
IDMCは、あらゆるユーザーが個人でリスクを負うことなく、安心安全にデータを利活用できる世界を実現します。
あらゆるユーザーがデータを利活用できるということは、必要な人に必要なデータを開放することを意味します。そのため、データアクセスの利便性を損なうことなく個人情報や機密データを保護できるよう、イイ感じに管理することが必要不可欠です。そこでは、データ利活用に関わる組織と人、守るべき社外規制や社内ポリシーを定義し、その管理対象となるデータとその機微レベルを特定し、アクセス権限等を制御するためのプロセスとワークフローを整備し、統制・運用することが求められます。
IDMCは、この攻めと守りのバランスの取れた統制・運用を実現するために、エンタープライズなデータガバナンスのサービスを提供します。具体的には、データ管理に関するあらゆるシステム/ビジネス要素をメタデータ化して分類・関連付けすることによって透明性を担保し、誰もがモヤモヤした疑問を抱き続けることなく、明確で安心安全なコラボレーションとデータ利活用を実現できます。
昨今は、企業の中にDX推進という事業部横断の組織が組閣され、そこで急遽データ管理やデータガバナンスの実現が求められているケースも多いです。IDMCは、このデータガバナンスの実現に苦悩する事業部横断組織の人たちに愛されるケースが多いです。
7. データ利活用文化を創れる
IDMCは、世の中にAmazonがオンラインショッピング文化を根付かせたのと同様に、企業内にデータ利活用文化を醸成します。
日本でオンラインショッピング文化が根付く前の時代、人は買い物をしたければ、お店に行って商品を探し、目と手で直接品物を確認し、店員さんに細かな点を相談してから、レジに移動してお金を払い、商品を持って帰ることを当たり前のようにやってました。
ところが今や、オンラインショッピングが当たり前の世界に変わっています。スマホを立上げ、キーワードで商品を検索し、レビュー評価で品物をチェックし、疑問点があればQ&Aなどで確認し、欲しい商品は1クリックするだけで配送まで自動で行ってくれます。Amazonや楽天のおかげで、オンラインショッピングに関わる体験がより簡単でより早いものへと変革したことにより、社会文化そのものが変わったといえます。
IDMCは、データ共有、データ利活用の文化を変革するために、データマーケットプレイスのサービスを提供します。あらゆるユーザーがデータマーケットプレイス上で必要なデータに簡単にアクセスし、口コミを見て、欲しいデータと判断すれば1クリックでデータを購入（使用申請）してデータを使用開始できます。特に、この使用申請を通じて専門家によるデータ利活用レビューを受けることができるため、安心安全を同時に担保することにも貢献できます。
結果として、企業内のデータ利活用を活性化したいと熱望する経営陣やDX推進、必要なデータを簡単に発見して使用開始したいデータの消費者、自らが管理するデータの利活用先やその目的を把握したいデータの管理者など、多くの人たちから愛されています。
8. 簡単にスケールできる
IDMCは、クラウドネイティブなプラットフォームであるため、データ利活用する上で取り扱うデータ、ヒト、ビジネスの増加に合わせて、簡単にスケールすることができます。
クラウドなのでスケーリングの作業が簡単であると同時に、ライセンスもスケールしやすい仕組みとなっています。
ライセンス料金は基本、各月で使用するサービスの種類、取り扱うデータ量に応じて計算されます。そのため、最初は一部のデータに対してデータカタログとデータ統合のサービスのみを使用してスモールスタートし、企業のデータ利活用の成熟度の向上と共に、後から使用するデータ管理サービスの種類を段階的に増やすことができます。もしデータ利活用のユースケースが変更になった場合でも、関連するサービスの使用をストップし、別のサービスの使用へ変更するような対応も可能です。
結果、企業が抱えるデータ課題の優先度や、影響度から作られた変革ロードマップに、フレキシブルに伴走してスケールしていくことができます。この柔軟にスケールしていける点が、変化を受入れながらアジャイルにビジネス変革を推進したい企業から多く愛されています。
9. AIがフルサポートする
IDMCは、全てのデータ管理サービスを横断するCLAIREというAIエンジンを兼ね備えており、このCLAIREが膨大なデータ管理作業を自動化する、AIデータマネジメントを実現します。
実はこのデータマネジメント・プラットフォームにAIの力を活用するというアーキテクチャは、「理想的なデータ管理手法、データファブリック」の中で必要な技術要素にあげているポイントにもなります。
CLAIREは、データそのもののメタデータだけでなく、データ統合、データカタログ、データ品質、マスタデータ管理、データガバナンスなどのデータ管理サービスに関わるあらゆるメタデータをインプットにして機能します。結果として、データ統合時にPIIデータを識別して自動マスキングの実装を求めるアドバイスを推奨したり、データ品質の標準化を行う際には同類データを識別して一括で標準化適用することを推奨したり、人による手動名寄せのオペレーションを真似て行う自動名寄せを推奨したり、多くのデータ管理作業の自動化、効率化をサポートしてくれます。
正直、まだまだ発展途上のCLAIREではありますが、今後成長していくことでユーザーのデータ管理作業はどんどん楽になっていくでしょう。しかもIDMCは、クラウド・プラットフォームなのでバージョンアップ等は自動適用されるため、継続的に拡張される最新のCLAIREサービスのメリットを自動的に享受できます。
このCLAIREを備えたIDMCは、データファブリックなどの先進的なアーキテクチャに感度の高いユーザーから、将来への期待を持って愛されています。
10. ビジネス変革にアジリティをもたらす
最後に、IDMCは超高速なデータ利活用を実現することで、データドリブンな（データ利活用を前提とした）ビジネス変革にアジリティと継続的な成功をもたらします。
ゴールが不確実（何をしたら成功するのかが不透明）で変化の激しい昨今の世の中において、ビジネス変革の取り組みは失敗に終わることも多いです。しかし、失敗を失敗で終わらせず、学びと受け止めて継続的な成功を成し遂げていくためには、ビジネスとアプリケーション、その2つを超高速で開発しながら仮説検証を繰り返し、ゴールへと繋がるアイディアを探求し続ける必要があります。また、データ利活用を前提としたビジネス変革の場合においては、超高速なデータ利活用も合わせて実現できないと、この2つの開発スピードを鈍化させてしまうことになります。
ここまで読んでいただいた方ならば想像つくかもしれませんが、IDMCは、あらゆる企業、ユーザーに対して超高速なデータ利活用の世界を実現します。そしてデータドリブンなビジネス変革の超高速開発を実現するため、DX、データドリブンなビジネス変革に何周もループしながら取り組み、試行錯誤を繰り返している企業に愛されています。
おわりに
本記事では、インフォマティカ・データマネジメント・プラットフォームであるIDMCについて、愛されている10の理由について呟いてみました。
もっとパッション溢れる内容を寄稿したかったのですが、性格のせいなのか、何となくポエムというよりも解説のようなトーンに落ち着いてしまいました。
この辺は、私自身がもっと熱いパッションを持ち、それを文章にのせていく力を磨いていく必要性を感じます。
そして、また別の記事を書く機会があれば、新たなポエムにチャレンジしたいとも思います。