データ主導の組織になるための 4 つの方法
タブアンカー
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すべてのデータを接続
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インサイトの民主化
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データ主導の文化の育成
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データの管理
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すべてのデータを接続
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データサイロを解消してデータの価値を引き出す
サイロ化された、接続されていないデータの課題
データの量と需要は絶えず増加しています。しかし、データはデータレイクを含めた複数の場所にまたがってサイロ化されていることが多く、組織がハイパフォーマンスな分析を実行し、データを十分に活用する妨げとなっています。さらに、データソースを接続するための従来における抽出、変換、ロード (ETL) アプローチが、必要不可欠な分析や機械学習 (ML) ワークロードを減速させています。
1 「The World Is Moving Beyond Big Data」、Business Wire、2022 年 8 月
2022 年には 101,349 EB のデータが生成されました 1
何百ものデータソースに接続する AWS データサービス
すべてのデータを接続して統合
エンドツーエンドのデータ戦略を可能にする AWS の相互接続されたサービスを使用することで、Amazon Web Services (AWS)、オンプレミス、その他のクラウド全体ですべてのデータを簡単に統合します。予測可能なコストでパフォーマンスに優れたイノベーションを取り入れてシームレスなスケーリングを実現し、ゼロ ETL 技術を用いてデータストア、データレイク、およびサードパーティデータ全体のデータにアクセスします。必要な ETL ユースケースには、AWS Glue がセキュアなデータ統合を提供します。
ゼロ ETL が取り入れられたデータ管理の未来
データがデータベース内のものかデータレイク内のものかにかかわらず、AWS では、ノーコードデータパイプラインを通じてさまざまなソースからのデータを統合することも、ETL を完全に回避することも可能です。Amazon Aurora データベースと Amazon Redshift データウェアハウスをご利用のお客様は、Aurora のゼロ ETL 統合を使用して、トランザクションデータに関するリアルタイムのインサイトを得ることができます。
「ETL を排除することで、お客様はデータの分析、およびビジネスに関する新しいインサイトを引き出すことに集中するために、より多くの時間を費やせます」
AWS、VP of Databases, Analytics & ML、Swami Sivasubramanian。その他のリソース
統合データモデルを効果的に推進
Goldman Sachs がイノベーションを加速するためにデータエンジニアを強化している方法。Goldman Sachs がイノベーションを加速するためにデータエンジニアを強化している方法。
自動化がどのようにデータの使用を民主化するかについて学ぶ
次のセクションでは、従業員がリアルタイムのインテリジェンスを通じて正確な予測を生成し、インサイトを明らかにするうえで、直感的な機械学習ベースの自動化がどのように役立つかを学びます。必要に応じてスケールできる自己管理型のアーキテクチャによってあらゆるデータを活用する方法についてご確認ください。
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インサイトの民主化
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すべてのユーザーのためにデータとインサイトへのアクセスを民主化
自動化でデータを民主化
ビジネスインテリジェンス (BI) と分析を使用して、チーム全体でより優れたすばやい意思決定を促進します。リアルタイムのインサイトを見いだすには、チームが必要なときに、必要な場所で、必要な方法を用いてデータにアクセスできるようにする必要があります。機械学習ベースの自動化といった直感的なツールや自己管理型のアーキテクチャは、データの複雑性の増大を避けながら、データ対応の予測を生成するのに役立ちます。
2 Evelson, B.、「The Future of BI — No, It's Not As Simple As ‘The Dashboards Are Dead'」、Forrester、2022 年 2 月
企業の意思決定者で BI ツールを実際に使用しているのはわずか 20% です 2
すべてのユーザーのためにインサイトを提供してスケール
Amazon QuickSight は、従量課金制モデルを使用して一貫したパフォーマンスのために自動的にスケールし、ユーザーが必要なときに、必要な場所で、必要な方法を用いて、統合インサイトを提供することができます。あらゆるタイプのデータユーザーが、サーバーレス AWS 分析サービスのポートフォリオに接続して、インフラストラクチャを管理することなく強力な分析の使用を開始できます。
データを大規模に民主化
BMW Group は、サイロ化された無数の環境に分散しているデータへのアクセスが容易でなかったため、そのデータレイクをスケールする必要がありました。現在、データ主導の IT ソリューションを開発するための BMW Group の基盤は、一元化された AWS ベースのデータレイクで形成されており、同社がサーバーレスアーキテクチャで自動的かつ単独にスケールすることを可能にしています。
3 「AWS ベースのデータレイクを使用してデータの力を引き出す BMW Group」、AWS お客様事例、2020 年
BMW Group は、AWS を使用して 120 万台の車両から毎日 10 TB のデータを処理しています 3
その他のリソース
データ主導の変革を促進するデータ主導の文化
世界中の組織が、データ主導の変革を妨げる大きな障壁に直面しています。それは、データ主導の文化を創造することです。次のセクションでは、データ主導の文化を創造、育成、および拡大するための手順について説明します。これを行うことで、データを戦略的な資産として扱うように組織の集合的な考え方を変化させることができます。
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データ主導の文化の育成
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持続可能でスケーラブルなデータ主導の文化を創造
変革のためにデータ主導の文化を育む
今日の組織は、データ主導の変革を妨げる大きな障壁に直面しています。それは、データ主導の文化を創造することです。データ主導の文化に関する知識の共有および定義の欠如、データ習熟度とデータリテラシーの欠如、そしてサイロ化されたデータは、新しいデータイニシアチブと必要不可欠なデータツールの導入を妨げる可能性があります。
4 Davenport, T.、Wang, R.、Tiwari, P.、「8 Strategies for Chief Data Officers to Create and Demonstrate Value」、HBR、2023 年 1 月
CDO の 55% は、データ主導の文化が目標達成における最大の課題であると見ています 4
「データ習熟度とは、データの科学とデータに基づいて行動している最前線の人々との間に、架け橋を築くことです」
AWS、Enterprise Strategist、Ishit Vachhrajaniデータ主導の組織になる
リーダーは、文化の変化をトップダウン方式で促進させる必要があります。エンドツーエンドのデータ戦略を実施することは、この文化の変化を促進する最も効果的な方法です。また、チームが管理されたデータをデータライフサイクル全体でより迅速かつ自由に活用できるようにし、組織内の全員がトレーニングを通じてスキルアップしてデータを理解できるようにすることも重要です。
従業員のスキルを向上させることでイノベーションを加速化
Principal Financial Group は、AWS に関する従業員のスキルを向上させるために、一元化されたトレーニングイニシアチブを策定しました。組織のクラウド習熟度を高めることで、Principal は、従業員の職業面での成長をサポートしながら、社内での連携とイノベーションのスピードを加速化しました。
「私たちは、AWS Skills Guild フレームワークを使用してクラウド学習に関する文化を築き、そうすることでクラウド導入を加速化させました」
Principal Financial Group、SVP 兼 CIO、Kathy Kay 氏その他のリソース
データガバナンスを組織のために役立てる方法について確認する
複数の場所に保存された大量のデータを利用できるようになり、ガバナンスはますます複雑になってきています。それでも、アクセスと制御のバランスを取り、ユーザーが適切なデータを見つけて共有して、より優れたすばやい意思決定のために連携できるようにすることが可能です。次のセクションでは、AWS 分析のデータガバナンスが、それをどのように実現できるかについて説明します。
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データの管理
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効果的なデータガバナンスの実現 – データ制御とユーザーアクセスのバランスを取る
データガバナンスの複雑性
今日のデータの 90% が過去 2 年間に作成されており、データの管理は急速に複雑化しています。現在、データプロジェクトとユーザーは、複数の地域やアカウントにまたがっています。この多角化には、アクセシビリティとデータ品質を維持するための実用的な分析ガバナンスが必要です。強力なガバナンスは、データコンプライアンスを強化しながら、意思決定とビジネスの俊敏性を向上させるために役立ちます。
今日のデータの 90% が過去 2 年間に作成されたものです 5
Analytics in 15: Big Data and Data Governance with AWS Lake Formationデータをセキュアな方法でユーザーと共有
データ制御とアクセスのバランスを取るには、データを統合し、理解して、保護する必要があります。AWS は、エンドツーエンドのデータガバナンスを可能にする統合分析ソリューションを提供しています。まずは、すべてのユーザーがデータを発見できるようにしながら、再利用可能なデータパイプラインを作成し、データを統合するための ETL を簡素化することから始めます。また、データをセキュア化して共有するために、きめ細かなアクセス許可を大規模に有効化することも忘れないでください。
Prudential がデータガバナンスを使用してデータの価値を保護した方法
Prudential の vice president of data and technology である Shihas Vamanjoor 氏は、新しいエンタープライズデータソリューションを構築するときに、ビジョンを明確に定義することを組織に奨励しています。ビジネス成果から始めて、ガバナンスを自動化し、あらゆる段階にオーナーシップを組み込みます。将来のデータソリューションは、データ製品として扱うのではなく、独自のエンジニアリングチームを持つアプリケーションとして扱います。
「すべてのステップでガバナンスを自動化します」
Prudential、VP, Data & Technology、Shihas Vamanjoor 氏その他のリソース
