近年ありとあらゆるモノがデジタルに繋がりデータが収集されるビッグデータ、AI時代となりました。今はDX(デジタルトランスフォーメーション)の時代といえます。
DX時代では進化したデジタル技術を日常に浸透させ日々人々の生活はより便利で効率的なものに変革されています。今では業務、仕組みのデジタル化やビジネスモデルの変革が常日頃起こっています。
身近な例では「リモートワーク」、「職場におけるAI導入」などはその一例と言えるでしょう。
DX時代ではデータ活用が大きなカギを握ります。
データ活用を導入しようと思っても「知識がなく何をしたら良いかわからない」、「データが散らかっていているためどこから始めれば良いかわからない」この様な事でやめた方も多いと思います。そんな問題を解決するのがデータプラットフォーム構築、開発です。
データプラットフォームとは
データプラットフォームとはデータ利用活動を円滑に行うための基盤となるツールです。データ収集から分析まで一貫して行うため素早くデータ分析する事が可能となります。単なるデータストレージのデータではなくグラフやチャートに起こす事でより明確な決断が可能となります。さらにデータを一元管理する事が可能なので安全に扱えます。
データプラットフォーム構築の手順
データプラットフォーム構築の手順は大きく分けて4つあります。
①データ収集
データプラットフォーム構築の手順として初めにデータ収集が必要となります。データ収集は最も必要な手順となります。データというと数値化されたデータ(Excel、CSV)だけではなく音声データ、動画データ、ログデータなども含みます。あらゆる形式のデータを収集することが必要となります。
データが少なく分析する素材が不十分であると高度な分析に繋がらないためなるべく多くのデータが必要となります。
②データの蓄積
次にデータの蓄積が必要となります。集めてきた莫大なデータからデータレイク（あらゆるデータを保管する大容量の保管庫）に蓄積します。Webサイト、サービス、アプリ等に入力されたデータを収集する必要があります。
データはデバイスに自動で蓄積されない為この行程が必要になります。データレイクを構成するサービスもあり主なデータレイクサービスは主に「オンプレミス型」と「クラウド型」の2種類となります。
オンプレミス型 ・・・自社が管理する設備内にデータレイクを作成する
クラウド型 ・・・Google、Amazonなどが提供している環境にインターネット接続しデータレイクを作成する
③データの加工
次にデータの加工が必要となります。データレイクに蓄積された、莫大なデータを分析に使用するデータを取り出し最適な形に加工します。分析する為に表記を統一しデータをきれいにしてあげる事が目的です。蓄積されたデータをそのまま分析ツールに読み込ませても
「表記が統一されていない」
「サイズが分析ツールに適していない」
この場合うまく分析が実行できない場合があります。その後データマート（特定の目的に合わせた部分を取り出したもの）を作成し不要なデータを取り除きます。
④データの可視化（ダッシュボード化）
次にデータの可視化が必要となります。作成したデータマートを可視化しレポートを作成します。データマートは加工済みになっていますがまだ数値の羅列であり我々が使用する材料には使用しにくい状態です。
これらのデータをグラフやチャートにし人が見ても理解できる様にします。データの可視化にはBIツール（様々なデータの集計を行い、見やすくする分析ツール）を使用します。
データプラットフォームを活用例
データプラットフォームを活用する例として3つ紹介します。
①自社ID基盤構築
自社ID基盤構築とデータプラットフォームは高い相性を誇ります。昨年提供されたクラウド型の顧客ID基盤サービスは大きな話題を呼びました。今までは各サイトで会員登録、ログインが必要でした。
ですがクラウド型の顧客ID基盤サービスの提供により、複数の自社運営サイトで利用する顧客ID群を1つのID群に統合する事が可能となりました。これによりサイトに訪れた顧客は一度の会員登録とログインで全サービスの利用が可能となります。
サービスの機能として会員登録、ログイン機能、マイページ機能に加えSNSアカウントサービスと連携した会員登録が可能となりました。これにより複数のサイトを簡単に移動する事が可能となりました。
企業側にもメリットがあります。これまで別々にアカウント登録しており別人として扱っていた顧客を同一人物だと認識し活用する事が可能となりました。これらの導入により以前より精度の高いデータの収集が可能となりました。
②データ経営
データ経営にもデータプラットフォームを活用できます。
データプラットフォームをデータ経営に活用することでデータ経営を行った事がない企業でもより正確で高い精度の分析が可能となります。通常データ経営を行うには経験、勘が必要となる場合が多いです。
しかしデータプラットフォームを活用することでより簡潔なデータの可視化が可能となりロジカルで根拠の高い意思決定ができます。データプラットフォームを導入する事により顧客が何を求めているかがハッキリします。
価値観の多様化、消費行動の複雑化した今の時代にも対応できるようになり業務の効率化が可能となります。
③新規事業創出
新規事業創出でデータプラットフォーム構築を活用すると新規事業を創設した後のデータの運用、保守や利用活動に役立ちます。事業部門でのデータ利用活用は事業を軌道にのせたり思い通りにいっていない点を修正するために非常に重要となります。
また、新規事業を創出した際にクラウドのセキュリティリスクの安全性が心配となります。しかしデータプラットフォーム構築でデータを一元管理する事により安全性の心配がなくなります。
データプラットフォーム構築ならアイディオット
データプラットフォーム構築を実際に取り入れる際にオススメなのがアイディオットです。なぜアイディオットをオススメするかというとデータプラットフォーム構築に必要な主要ツールを複数提供しているためです。
1つの会社のツールを複数使用することで操作性が良くデータ移動が楽に行えミスが少なくより高度な分析が可能となります。そんなアイディオットの製品を3つ紹介します。
①データ売買のプラットフォームDP2
アイディオットが提供するデータ売買マッチングサービスDP2はデータ所有する企業(販売者)、データ利用したい企業(購入者)データサイエンティスト(AIエンジニア)の3者のマッチングを目的とした日本初のサービスです。
DP2はデータ収集とデータ前処理の支援をセットにしたサービスです。この製品を使えばどんな不足しているデータでも補う事が出来ます。AI開発をする際に面倒なデータ取得先の選定、収集ができます。
一覧の中から欲しいデータを選んで購入が可能です。作業の効率化、新しいデータとの出会いが見込めます。
②データ加工プロダクトDP-X
アイディオットが提供するデータ加工プロダクトDP-Xは膨大なデータを扱い、ノウハウを蓄積する事で低価格で豊富なツールを使用する事が可能となりました。
クラウドサービス内ではAWS,GCP,Azure,Snowflake,Tableau,GoogleDateStudio,PowerBI,MotionBoard…他多数など主要なツールに対応しています。
AIモデルの開発やマーケティングに活用できます。先程紹介したDP2と組み合わせる事でさらなる分析向上につながります。
③デジタルツインADT
アイディオットが提供するデジタルツインADTはデータを用いて未来を予測するシミュレータです。Web上でのリアルシミュレーションが可能です。デジタルツインでシミュレーションを行うためのデータを同じアイディオットのDP2から調達することが可能です。
データとAIを活用することにより社会問題の解決や多様化するニーズに対応できるようになりました。デジタルツイン上にAIを搭載し脱酸素に向けたカーボンシュミレータが提供可能であり、SDGsの導入に役立てます。
主に運送業、倉庫業で多く活用されておりサプライチェーンデータセット(物流業界版)を活用した時代ニーズに合わせた搬送、人員、拠点の最適化が可能となります。
まとめ
組織の規模が大きくなり、分析するデータ量が多くなると複数の会社の分析ツールを組み合わせデータプラットフォームを構築する例も多くあります。データプラットフォームツールは多数のツールがリリースされています。
ツールによって利用できる機能や費用も異なるため運営する構築環境に合ったツールを選定することも重要となります。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
