サービス Services
データ分析基盤
コンサルティング
データを活用できない
企業は生き残れない
ビジネスの意思決定を素早く行っていくためにも大量で正確なデータに基づいた判断が求められます。しかしながら、データはしっかりと整備をしておかないと、誤りや不整合も多く活用可能なデータにするだけでも多くの時間を浪費します。企業のデータをどう整備し、どう蓄積し、どうデータ活用すべきか、しっかりとした戦略が必要です。メソドロジックは、データモデリングを中心としたデータレイク設計、データフロー設計により、企業のデータ分析基盤構築を支援します。
データ基盤の課題
- 業務データと分析データの分断、データ基盤の管理者とデータの利用ユーザの分断があり、データ活用が進まない
- ビジネスにデータを活用して効力を出すためには、データ管理の専門家の検討が必要不可欠
DataMeshの導入 DataMesh
データメッシュとはデータマネジメントの手法であり、アーキテクチャの指針である
データメッシュの大きな特徴は、「非中央集権型」であるということです。ドメイン（この場合は「事業領域」のような意味合い）ごとにデータ管理の責務を持ち、データ基盤はその流通のためのハブのような役割を担います。各ドメイン同士が網の目のように相互にデータをやり取りすることから、データメッシュと呼ばれます。
ドメインから生み出されるデータはドメインに管理責任があります。そして品質が担保され、説明が付与され、再利用可能となったデータを「データプロダクト」と呼びます。データプロダクトは他のドメインでも容易に利用することができるのが特徴です。
DataMeshアーキテクチャー
基幹システムの業務運用システムは、経営側がどうデータを活用したいかを起点にマイクロサービスで設計・構築。
データ分析側はデータを活用したい要求を吸い上げ、より早く、セルフサービスで動くプラットフォームとして設計・構築。
セルフサービス型データ基盤構築 Self-service type
プラットフォームは中央のIT組織が構築・保守し、ドメインに依存しない
各ドメインはプラットフォームを利用し高品質のデータ構築に集中できるようにします。
ドメインの責任
- データモデル・スキーマ・変換ルール
- ELT/ETLパイプライン
- メタデータ
- ドメイン固有の知識のアプリケーション
中央のIT組織の責任
- データプロダクト作成に使用するツールやリソースの提供
- ソフトウェアのメンテナンス、アップデート
- パフォーマンスの維持、負荷分散、スケーリング
- 異常監視・対処
セルフサービス型データ基盤を構成する主なサービス・機能
- 監視、ロギング、アラート
- 監査
- クエリーパフォーマンスの確保（並列処理サポート）
- データカタログ
- 来歴管理（リネージ）
- 統合ID管理
- ユーザービリティ（SQLなどで容易にデータを利用、モデルを作成できる）
- 統一的なアクセス制御
データ活用支援 Data governance
データドリブン経営の実現に向けたデータガバナンスの実施・データマネジメントの導入・データ分析基盤の構築を支援します。
データドリブン経営に移行することで、データに基づいた洞察による意思決定を行うことが可能になり、企業の競争力向上に繋がります。
データマネジメント推進支援 Data Management Office
グループ企業間、複数部門のデータにまつわる課題を横断的に解決するためのデータマネジメント組織・体制の構築を支援します。
- ビジネスドメインを限定したスモールスタート
- データマネジメント領域を限定したスモールスタート
- 成功事例の早期獲得
- 段階的な対象範囲拡大
アプローチ
- 早期に効果を獲得し易いビジネスドメインとして「販売・マーケティング」を選定
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早期の着手が必要、かつ、着手し易いデータマネジメント領域として
「データアーキテクチャ」と「メタデータ管理」を選定 - 1と2によるパイロットプロジェクト推進により成功事例の早期獲得
- 4.成功事例の発展的な成長と共に組織的な活動の対象範囲を拡大
サンプル事例
事例紹介
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株式会社RYODEN
ビル・工場設備データの統合監視システム「Remces」のデータ分析基盤を2ヶ月の短期間で構築
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アジャイル経営を支えるModern Data Stack導入をメソドロジックとクラスメソッドが支援
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株式会社ティラド
製造業DXの基盤として、Databricksのレイクハウスプラットフォームを導入
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