製造現場から顧客への納品までに交わされる対話、取引、意思決定…すべてがデータを生み出します。これらのデータは、あらゆる業務領域の予測、把握、合理化に役立ちます。ただし、データを分析して意義あるものに変換できることが前提になります。

​​データファブリックの意味と役割​

データファブリックは、さまざまなシステムやアプリケーション間で、分析情報とトランザクション情報を含む すべて のデータをリアルタイムで接続し、管理できるソリューションです。システム間で一貫したビジネス上の意味を保持してデータを共有できるため、情報が組織内を移動する際、主要なメトリックや関係を定義するロジックはそのまま保持されます。あらゆるデータ、特に複雑な分散アーキテクチャーのデータを効率的に処理できるという効果もあります。データを統合、クレンジング、拡充、保護することで、分析、AI、機械学習などのアプリケーションにすぐに適用できるようになるからです。要するに、データファブリックのアーキテクチャーとソリューションによって、企業は急速に変化する市場に適応しながら、データを活用してシステムをスケーリングできるようになります。

​​データメッシュとデータファブリックの違いと活用メリット　​

データメッシュと データファブリック はいずれも、さまざまなシステム、アプリケーション、ユーザー間のデータ管理と統合の強化を目的としたデータアーキテクチャーの概念です。データ管理が合理化されるというメリットは両者に共通しますが、これら 2 つの用語の定義を明確化する、いくつかの相違点があります。

データメッシュは、自分の使用するデータとサービスは自分で所有することを目指す分散データアーキテクチャーです。「データの自治」の原則を推進します。これは、さまざまなチームが自身のデータとサービスの所有権を主張、管理できるようにし、それらのデータとニーズに基づいて、独立して意思決定を行えるようにすることを意味します。データメッシュでは、各チームが自らマイクロサービスを構築し、他のチームとのデータ共有に API を使用することを奨励します。

一方、データファブリックとはデータアーキテクチャーと専用ソフトウェアソリューションを組み合わせたもので、さまざまなシステムやアプリケーション間でデータを一元化し、接続、管理、統制します。これによって、データのリアルタイムアクセスと利用、信頼できる唯一の情報源の確立、データ管理プロセスの自動化が可能になります。

どちらの手法にも、それぞれメリットがあります。多くの場合、データメッシュはデータファブリックのインフラストラクチャーが完成してから取り組む、後期段階の構想と見なされます。データファブリックはデータを一元的に統一された方法で把握することで、あらゆるシステムのデータからインサイトを引き出すことができます。このインフラストラクチャーは業務全体の最適化をもたらすため、組織の観点から理想的な手法と言えます。

​ビジネス向けデータファブリック

従来のデータファブリックのアプローチのさらに先を行くのが、ビジネスデータファブリックです。複雑なデータランドスケープをシンプル化して、すべての利用者に意義あるデータを届けるという点に変わりはありませんが、データに含まれるビジネスロジックとアプリケーションコンテキストを維持する（つまり、データの DNA を失わない）ことで、さらなるメリットと価値を引き出します。したがって、ビジネスデータファブリックでは、データの抽出や複製によって失われるビジネスコンテキストを一から再構成する必要がありません。ビジネスの関係者やデータ利用者は、データがどこに保存され、どのように設計されていようと、常に全体像を余すところなく捉えていると確信できるため、迷いなく信頼性の高い意思決定を下すことができます。

​​データファブリックの仕組みと構成 ​

最新のビジネスデータファブリックは、データに意味を与えるビジネスロジックを維持および共有しながら、データを接続および管理します。これには、ビジネスの実際の運営方法を反映する関係、階層、計算が含まれます。これを実現するには、トランザクションデータと分析データの両方を単一のフレームワーク内で管理できる、柔軟なマルチモデル基盤が必要です。コアプロセスからの業務データに、整合性を失ったりロジックを重複させることなく、状況に即してアクセスおよび分析できる場合、チームはライブインサイトに基づいて行動し、アプリケーション、分析、AI 全体にわたって自動化を推進できます。このように、データファブリックはデータ管理手法から、企業全体で信頼性の高いビジネスデータを一貫して共有するための基盤へと進化しています。

データファブリックアーキテクチャー

データファブリックのアーキテクチャーは、さまざまなシステムとアプリケーションのデータを接続、管理、統制することで機能し、データを集中的かつ統一された方法で把握できるようにします。この能力はチームとシステムの両者に与えられ、組織内の部署には関係ありません。データファブリックアーキテクチャーの重要な構成要素には、次のようなものがあります。

• データコネクター：データコネクターは、データが保存されているさまざまなシステム（例：データベース、アプリケーション、センサー）と、中央を結びつける橋渡し役と考えることができます。コネクターの働きによって、異種混合のデータセットを単一の視点から分析できます。
• データ管理：データが体系的に整理され、セキュリティが確保され、高品質であることを確認します。具体的には、データ統合（異なるソースからのデータを集約します）、データガバナンス（データの利用方法、管理方法を規定するルールを設定します）、データセキュリティ（機密データを不正アクセスから保護します）などの活動です。
• データモデリングとセマンティックレイヤー： データモデリングとは、さまざまなシステム間で情報の共通の言語を構築して、データから意味を引き出すことです。最新のアプローチでは、ビジネスプロセス内でのデータの動作を記述するビジネスセマンティックとロジックを保持することで、この概念を拡大しています。この共有セマンティックレイヤーにより、トランザクションシステムと分析システムの両方が、データの関係性とルールに関して首尾一貫した認識を持ちながら動作できます。
• データの処理と分析：ここでデータを処理、分析してインサイトを引き出します。データウェアハウジング（大量のデータを保存します）、データストリーミング（生成される端から継続的にデータを処理します）、データビジュアル化（理解しやすい形でデータを表示します）などの作業は、ここで行われます。
• データ管理オートメーション：データ分析を基に、ビジネスのさまざまな領域のオートメーションが実行されます。しかしアーキテクチャー用語としては、オートメーションは、データが効率的かつ一貫性のある方法で管理されていることを保証するという意味合いを持ちます。これには、データ統合、データガバナンス、データセキュリティなどの作業の自動化が含まれます。オートメーションにはミスの低減、時間節約、データ品質向上などの効果があります。

​​データファブリックの活用によるビジネス効果とメリット​

データファブリックは、より正確で、効率的かつインテリジェントなビジネスを実現する手段を提供します。さらにクラウドベースのソリューションに AI と機械学習を適用すれば、無限大の能力が得られます。その理由は何でしょうか？AI によるインサイトは、入力されるデータが多ければ多いほど、より正確で示唆に富んだものになるからです。以下に、データファブリックソリューションがビジネスにもたらすメリットの主なものを示します。

1. 一元化、シンプル化されたデータ管理：データが分散された状態は許されません。データファブリックはサイロの壁を打ち壊し、すべてのシステムのデータを一カ所に集約し、必要なときに必要なデータを検索できるようにします。
2. 迅速なインサイト：今日のビジネスでは、悠長に結果が出るのを待ったり、分析が正確であることを祈ったりする余裕はありません。データファブリックインフラストラクチャーでは、システム内のあらゆる場所のデータを漏れなく抽出します。しかも、その探索は調和の取れた方法でリアルタイムに行われます。この統合アプローチにより、業務データと分析データの間のギャップが解消され、インサイトからアクションへのフィードバックループが迅速化されます。
3. 信頼できる唯一の情報源：理想的なビジネスデータ管理システムは、ビジネス全体のデータとシステムを融合させ、データに対する統一された解釈を提供できます。そればかりか、それらのソリューションは、ユーザーが理解するだけでなく、ただちに行動に移れるように、データをモデル化して示すことができます。共有ビジネスロジックをデータファブリックに組み込むことで、すべてのユーザーとシステムが同じ定義と計算に基づいて動作するようになり、分析および業務全体で信頼性と一貫性が向上します。
4. 自動化されたデータ管理：データファブリックアーキテクチャーでは、時間がかかりミスが頻発していたこれまでの手作業を簡単に自動化できます。自動化すれば、トレンドを読み、異常を検出することで、ミスや不正確なデータのリスクが最小限に抑えられます。
5. 適応性と拡張性：現代の企業には、すばやい方向転換と、経営とビジネスモデルを円滑に適応させる能力が求められます。データファブリックソリューションではプロセスが統一されるため、迅速で正確な方向転換が可能になります。
6. データ管理：ビジネスデータファブリックは、データ品質チェック、データ追跡、データ保護などの機能によってデータの管理能力を強化します。これがデータのコンプライアンス、一貫性、安全性の確保につながります。

​​企業でのデータファブリック活用事例　​

ここまで、データファブリックがビジネスにもたらす一般的なメリット、つまりスピード、正確さ、自動化、拡張性について検討してきました。ここからは、もう少し具体的なユースケースを見ていきましょう。扱うビジネスの特性にかかわらず、中規模以上の企業のほとんどに共通する、経営に不可欠な基本的な業務があります。それらのコア業務に、データファブリックソリューションはどのような効果をもたらすのでしょう。

• 顧客サービス：顧客データは、毎日新しいデータソースからひっきりなしに送られてきます。自社の CRM システムはもとより、ソーシャルメディアや顧客レビューまで、あらゆる場所で価値ある情報が収集されています。これら膨大な量の異種混合データセットをすべて人手で分類し、解析するのは、本質的に不可能です。データファブリックならば、こうしたデータの氾濫に対応できます。必要な分析パラメーター、比較または注目すべきデータの種類や特性を定義し、確立することが可能です。自動化が容易であることから、さまざまなデータセットを分析して多様な結果を引き出すことも可能となり、貴重な顧客データソースを隅々まで調べ尽くすことができます。
• 不正行為の検出とリスク管理：毎年、サイバー犯罪やフィッシング攻撃によって企業が被る被害は数十億ドルに上ります。企業イメージが傷つくことは言うまでもなく、予想外の重大なリスクを伴う恐れもあります。データファブリックならば、社内外のビジネス環境全体を見渡せるため、問題になる 前に 脅威やリスクにつながる挙動を検出できます。これは、複数のシステムとソースからのデータを分析することを意味します。取引、顧客フィードバック、支出レポート、コストセンター項目、公文書からソーシャルメディアやニュース記事に至る、あらゆるデータソースからビジネスに悪影響を与えそうな注意信号を検出します。データファブリックソリューションには、人間では対応できない巨大なデータセットからパターンや異常な兆候を検出して特定する AI や機械学習のアルゴリズムを導入できます。これによって、不正行為やリスクに対する早期警戒が可能となり、従業員、顧客、そして会社の収益を守ることができます。
• 販売予測：ビジネスデータファブリックアーキテクチャーでは、販売予測も改善されます。社内外のさまざまなソースから収集したデータをリアルタイムで統合し、分析できるからです。販売データを包括的に把握することで正確かつ信頼性の高い予測が可能になります。この包括的販売データの収集範囲を最大限広げることができれば、リソース割り当て、需要の急激な増減への備えが最適化され、最終的には顧客に最良のサービスを提供できるようになります。
• 人事業務の円滑化：ビジネスデータファブリックアーキテクチャーでは、既存の従業員に加えて応募者や新規採用者のデータも統合できます。勤務時間管理から従業員満足度まで、人事業務を全社的に把握できるようになります。人事チームは、小さな問題をいち早く検出し、深刻化する前に対処するための情報を入手できます。従業員に関するデータを一元的に把握できれば、職場の参画意識、士気、満足度の向上につながります。
• コンプライアンスと規制：従業員による、調停に至った単独および集団の訴訟件数は、ここ 2 年間で記録的な値に達しました。在宅勤務が増え、職場の分散化が進み、コンプライアンスに対する意識が浸透するのに合わせて、地域、国、国際レベルで対処の必要な規制は相当な数に上り、多くの企業は対応に苦慮しています。コンプライアンスの問題に手作業で対応することは、ますます現実的でなくなっています。そのような状況では、データファブリックソリューションの自動化技術が威力を発揮します。地域や世界の最新の規制を参照し、システムと記録を隅々まで点検し、コンプライアンスリスクがあれば通知する作業を自動で行えるからです。

​データファブリックの代表的な実例

データファブリックソリューションが企業の重要な業務をサポートする仕組みをごく簡単に説明しました。ここからは、データ管理のイノベーションを導入して変革を促し、競争優位性の確保につなげている業界をいくつか紹介しましょう。

• ヘルスケア：データファブリックソリューションを患者データの一元化されたリアルタイム表示に役立てています。複数のソースからの EHR（電子健康記録）データを統合することで、患者の病歴を完全に把握できるようになるため、診断と治療計画の精度が向上します。治験も効率化されます。各種ソースからのデータ（患者データと試験結果など）を一カ所に統合することで、治験の進捗を簡単に追跡し、分析できるようになります。
• 製造：原材料から顧客への納品まで、製造業ほどデータが生成される場所が多い業種はありません。顧客の求める透明性や倫理的な原料調達の要件を満たすために、多くの企業が海外の生産部門に RFID データとブロックチェーン追跡ソリューションを組み込んでいます。サプライチェーンを隅々まで監視することで、チェーンの末端で発生するボトルネックを早期に発見し、原料不足などを予測することも可能です。IoT ネットワークも、製造の設備資産や装置を漏れなく可視化し、メンテナンスが必要な時期を見極め、大きな損害をもたらす稼働停止を予防するのに役立ちます。現在は、生産ライフサイクルがかつてないレベルにまで短縮され、企業は文字どおり分刻みで変化するトレンドに付いていく必要があります。市場やソーシャルメディアのデータを分析すれば、来るべきトレンドを予想して、研究開発チームにリアルタイムで設計変更の必要性を知らせることができます。

• 石油、ガス、エネルギー業界：センサーをはじめとする現場のソースからのデータを統合することで、潜在的なリスクまたは機械的な障害の兆候かもしれないパターンやトレンドを特定できるようになります。この業界では故障が二重の被害をもたらします。高度に専門化された装置の修理にかかる高コストに、エネルギー生産量の減少がもたらす将来の損失が加わるからです。データファブリックソリューションは、センサーデータ、市場データ、気象データなどの各種ソースからのデータを一カ所に統合することで、生産の日程計画の効率も改善します。エネルギー供給企業は、リソース割り当てを最適化し、この業界にありがちな、経済的あるいは政治的な理由による予想外の操業中断に備えた計画を策定できます。
• 小売：今では誰もが耳にしたことのあるオムニチャネル小売とは、実店舗とオンラインショッピングなどの境界をなくし、さまざまな配送オプションに対応する小売の手法です。このオムニチャネル革命は、単に商品を買う 場所 を変えるだけでなく、買い物客があらゆる購入エクスペリエンスをパーソナライズできるという状況をもたらしました。購入エクスペリエンスには、スマートシェルフ、スマートカートなどの「スマート」POS システム、非接触支払い、高度化の著しいパーソナライズ機能などが含まれます。そして、当然のことながら、これらすべての場面でデータが生み出され収集されます。データファブリックを使用すれば、顧客の購買データをサプライチェーンや倉庫のデータと融合させ、極めて高精度で予測が可能な小売エコシステムを構築できます。
• 金融サービス：行動に結びつく顧客データは、銀行口座やクレジットカードの利用状況、投資、保険、税務のアプリケーションなど、さまざまなソースから収集できます。金融サービスプロバイダーは、この脆弱で価値あるデータをデータファブリックによって管理、分析、保護できます。この業界におけるサイバーセキュリティの不手際は甚大な被害をもたらし、ごくわずかなひび割れでも、たちまち大きな漏洩につながる恐れがあります。データファブリックソリューションは、ビジネスの全領域でセキュリティプロトコルを徹底し、可視性を確保することで、金融業界の企業がこうしたひび割れを塞ぎ、監視の行き渡らない領域を撲滅できるよう支援します。

​​ビジネスにおけるデータファブリック導入の始め方​

全社規模のデータファブリックソリューション導入がもたらすメリットは多数ありますが、この種の変革は一夜にして達成されるものではありません。価値ある構想のすべてに共通するのは、適切な計画、適切なコミュニケーション、現実的な目標設定から始める必要があるということです。以下に、データ管理の一元化に向けた取り組みで、多くの優良企業が最初に実行した手順の例をいくつかご紹介します。

1. 現在のデータアーキテクチャーの評価：目的地までの道筋を描くには、現在地を知る必要があります。既存のデータソース、システム、データフローを確実に把握するには、現在のプロセスやシステムの監査が不可欠です。これによって、データファブリックを最も効率的に実装するために対処の必要なギャップや課題が見えてきます。
2. データガバナンスの枠組みの定義：組織全体のデータの管理、統合、統制を目指すなら、まず、今後導入を進めていく上で期待されるポリシー、プロセス、基準を明確に規定しておくことが重要です。これによって、すべてのデータの正確性、一貫性、安全性が確保され、リスクや懸念を払拭できます。
3. データファブリックアーキテクチャーの設計：最初の 2 つの手順が完了したら、データファブリックアーキテクチャーを設計する必要があります。そのために、データソースをすべて特定し、データのセマンティックモデルを作成します。さらに、データガバナンスとセキュリティプロトコルの計画も策定する必要があります。
4. データ統合の実装：データファブリックアーキテクチャーの設計の次は、組織内外の各種データソースを接続する手順に進みます。接続が完了すれば、ランドスケープシステムとユーザー間のデータが統合され、一元化されたビューが完成します。
5. データガバナンスとセキュリティの実装：必要なガバナンスとセキュリティプロトコルの枠組みはすでに確立されています。今度は、それを実装する必要があります。これには、データ品質、データリネージ、データマスキングのプロセスの実装に加え、アクセスやユーザー承認プロトコルの確立が含まれます。
6. データ分析の実装：データファブリックの実装が完了したら、次の手順は稼働です。最高のソフトウェアソリューションであれば、スムーズに稼働へとこぎ着けることができるでしょう。そこで実現されるのは、既存のシステムやアプリケーションの円滑な統合、データセットの安全な移行、AI によるインサイトの提供などです。こうしたインサイトは、分析の設定を開発、自動化、ロールアウトするのに役立ち、行動に直結する、関連性が高いリアルタイムのインサイトと成果をもたらす分析が可能になります。
7. 変更管理とコミュニケーション：データファブリックアーキテクチャーの実装には企業文化の転換が伴います。新しいデータ管理方法を受け入れ、異なるチームや業務領域とデータを共有する心構えが必要になるからです。

データとは情報であり、情報は力です。データファブリックソリューションは、適切な情報と最も正確なデータ主導のインサイトによってチームの能力を高め、コラボレーションを容易にします。お客様のシステムとチームには、計り知れない潜在能力が秘められているはずです。今すぐ SAP にお問い合わせいただき、ビジネス全体を動かす原動力として、この潜在能力を解き放ってください。

FAQ (よくある質問)