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なぜデータ活用が進まないのか？データ活用基盤の代表的な課題をカテゴリ別に一挙紹介！

なぜデータ活用が進まないのか？データ活用基盤の代表的な課題をカテゴリ別に一挙紹介！

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データ活用基盤

公開年月日: 2023.04.10

更新年月日: 2024.09.26

なぜデータ活用が進まないのか？データ活用基盤の代表的な課題をカテゴリ別に一挙紹介！

昨今、情報のビッグデータ化が進んでおり、データ活用の重要性は益々高まっています。業種や規模を問わず、様々な会社がデータの活用基盤を整備し、データ活用に取り組んでいますが、なかなか上手くいかないケースも多いのではないでしょうか？

そこで本記事では、データ活用基盤における代表的な課題について、いくつかのポイントに絞って具体的にご説明します。どれもデータ活用を進める上で重要な内容なので、ぜひ最後までご覧ください。

データ活用基盤とは？

データ活用基盤とは、様々なデータを一元的に統合し、それらを分析・活用するためのプラットフォームです。簡単なデータ分析であれば Excel や Google スプレッドシートなどで行うことも可能ですが、複雑な分析をしたい場合は、データ活用基盤を利用します。

例えば、複数人で分析作業を分担しながら進める場合や、扱うデータ量が膨大である場合にはデータ活用基盤が効果を発揮します。また、最近ではデータ分析に AI が利用されるケースも増えており、 AI を用いたデータ分析では分析作業を繰り返し行うため、データ活用基盤を使うことで処理を効率化できます。

このように、データ活用基盤は自社のデータ活用を促進する上で重要な役割を担っています。情報のビッグデータが進む現代においては、データ活用基盤の重要性は益々高まっていると言えるでしょう。

データ活用基盤の4つの構成要素

データ活用基盤は大きく分けて4つの要素から構成されています。それぞれについて、順番に見ていきましょう。

データ収集

データを分析するためには、そのもとになるデータが必要になります。自社システムのデータや Web サイトのアクセスログなど、様々な情報源からデータを抽出し、データ分析を進めるための材料を収集します。データを効率よく集めるためには DWH の導入が効果的です。

DWH に関心のある方は以下の記事がオススメです。

データウェアハウス（DWH）とは？メリットや活用例まで一挙に紹介

データ保管

必要なデータを集めた後は、それらを適切に保管しておくことが重要です。データは持っているだけでは意味がなく、分析・活用してこそ真の価値を発揮します。そのため、必要なデータをすぐに取り出せる仕組みを構築する必要があります。膨大なデータを効率的に管理するためには、データレイクを活用すると良いでしょう。

データレイクに関心のある方は以下の記事がオススメです。

データの定義からデータレイクとデータウェアハウス（DWH）の違いをわかりやすく解説！

データ加工

データ活用では、自社が保有するデータをすべて使うわけではありません。分析に使うデータを抽出し、状況に応じて集計や統合などの加工を施す必要があります。データ加工をスムーズに進めるためには ETL の活用がオススメです。 ETL で加工・整理したデータは DWH で保管します。

ETL に関心のある方は以下の記事がオススメです。

データの活用で生産性向上！「BIツール」と「DWH」や「ETL」との違いとは？

データ分析・可視化

最後に、加工したデータを分析します。ただし、分析結果は数字の羅列のような状態になっているため、これを人間がわかりやすいように可視化する必要があります。データの可視化には BI ツールが有効なソリューションになります。 BI ツールの活用により、人間がデータの特徴を把握できるように、グラフや表などを用いて分析結果をビジュアライズできます。

BI ツールに関心のある方は以下の記事がオススメです。

BI ツールとは何か？メリット、デメリット、活用事例まで、一挙に紹介！

このように、データ活用基盤は4つの要素によって成り立っており、それぞれがうまく機能して初めて真の価値を発揮します。しかし、データ活用基盤を構築している企業でも、なかなかデータ活用が進んでいないケースも存在します。これは、データ活用基盤の構築が目的になってしまい、その先のデータ活用までを見据えられていない点が大きな原因です。

主にデータ活用基盤における課題は、以下3つのカテゴリに分類されます。

ビジネス観点での課題
データ観点での課題
プラットフォーム観点での課題

ここからは、各カテゴリごとにデータ活用基盤の課題を整理し、具体的な内容についてご説明します。

データ活用基盤の課題（ビジネス編）

データ活用の目的が不透明である

データ活用基盤は企業にとって重要なプラットフォームですが、それ自体が目的にならないように注意が必要です。仮にデータ活用基盤を整備したとしても、有効に活用できなければ価値が薄れてしまいます。

データ活用基盤を有効に活用するためには、事前にデータ活用の目的を明確化しておくことが大切です。例えば、顧客満足度の向上や自社の業務効率化など、状況に応じて様々な目的が考えられます。これらのゴールをあらかじめ設定しておくことで、そこから逆算して効率的な基盤を構築でき、結果としてデータ活用基盤の有効利用に繋がります。

データ活用が組織に浸透しない

データ活用基盤を構築するためには IT ツールの導入が一般的となっていますが、ここで重要なのは「誰でも使いやすいプラットフォームを採用すること」です。専門知識を要する煩雑な仕組みを作った場合、せっかくのデータ活用基盤が組織に浸透せず、使われないまま眠ることになります。

特に最近では IT 人材の不足が続いており、専門知識を有する社員を確保することは困難です。また、社員を教育するためには、人手やコストなど様々な問題が浮上します。そのため、データ活用基盤を構築する際には、ユーザーインターフェースなどの使いやすさを意識し、多くの社員が簡単に利用できるプラットフォームを目指しましょう。

データ活用基盤の課題（データ編）

データ品質が低い

データ品質はデータ活用の成否を分ける重要なポイントです。高性能なデータ活用基盤を構築したところで、データ分析の元となるデータ品質が低ければ、思うような効果を得ることはできません。例えば、「データ重複がある」「データが古いまま更新されていない」「信頼性に欠ける」といったデータが挙げられます。

このようなデータを使った場合、分析結果の精度も落ちてしまいます。そのため、データ活用基盤の構築とあわせて、いかに高品質なデータを継続的に管理・保管するのか、という目線を持つことが、有効的なデータ活用に繋がると言えます。

データが社内に分散している

多くの日本企業では、複数のシステムを導入して様々なデータを管理しており、部門や組織間でデータ管理が統合されていないケースが散見されます。このような場合、データが統合されていないためにデータ管理が煩雑化し、効率的なデータ活用が困難になります。

これを防ぐためには、データ活用基盤を構築する段階から、組織横断的にデータを活用できる仕組みを検討しておくことが大切です。プラットフォームを構築した後に構成を変えるのは大変なので、設計段階から慎重に検討してください。

データ活用基盤の課題（プラットフォーム編）

機能が不十分である

データ活用基盤はプラットフォームの一種ですが、そのプラットフォーム自体に課題を抱えている企業も少なくありません。代表的な例としては、構築したプラットフォームに必要な機能が実装されていないケースです。これでは、せっかくデータ活用基盤を構築しても、自社の要望を実現することはできません。

必要機能を漏れなく実装するためには、設計段階から要件定義を細かく行なっておく必要があります。プラットフォームに必ず搭載すべき機能や、可能であれば実装したい機能など、要件に優先順位を付けて、予算と相談しながら入念に計画を立てることが大切です。

要件定義を行う際のポイントは以下の記事が参考になります。

要件定義書とは何か？作成するまでの流れや重要なポイントを一挙に解説！

スケーリングのハードルが高い

データ活用基盤を構築する上では、スケーリングを考慮に入れることが重要です。スケーリングとは、状況に合わせてリソースを自由に増減することを指しており、変化の激しい現代においては非常に大切なポイントになります。

スケーリングのハードルが高いプラットフォームを構築した場合、自社のビジネスが拡大しても柔軟にリソースを変更することができません。その結果、意思決定やアクションが停滞してしまい、他社に遅れを取ってしまうリスクがあります。

その一方、自由にスケーリングできるプラットフォームであれば、自社の状況に合わせてリソースを増減できるため、様々な変化に対して柔軟に対応できます。つまり、柔軟性の高いデータ活用基盤を整備することで、迅速な意思決定や盤石な経営基盤を構築できるのです。

このような理由から、最近のプラットフォームはクラウドベースで構築されることが多くなっています。仮想環境を利用するクラウドなら柔軟にリソースを増減できますし、時間や場所を問わずにいつでもどこでも社内環境にアクセスできます。

従来のオンプレミス運用にもメリットは存在しますが、消費者ニーズや働き方が多様化し、より柔軟性が求められている現代においては、クラウド活用がデータ活用基盤の構築を成功に導く鍵を握っていると言えるでしょう。

クラウドに関心のある方は以下の記事がオススメです。

クラウドコンピューティングとは何か？仕組みやメリットまで徹底解説！

オンプレミスとクラウドの違いとは？メリット＆デメリット、移行の注意点も解説

データ活用基盤の構築は Google Cloud （GCP）がオススメ

データ活用基盤の構築にはクラウドがオススメであることを前述しました。市場には数多くのクラウドサービスが存在しますが、それぞれ強みや特徴が異なるため、ツール選択がとても重要になります。

前章のポイントを踏まえると、データ活用基盤の構築には Google Cloud （GCP）がオススメです。以下、 Google Cloud （GCP）の概要とオススメな理由をご紹介します。

Google Cloud （GCP）とは？

Google Cloud （GCP）は Google が提供するパブリッククラウドサービスです。同じ種別のサービスとしては、 Microsoft 提供の「 Azure 」や Amazon 提供の「 AWS 」などが挙げられます。

Google Cloud （GCP）は、セキュアで高い安定性を持つ Google の IT プラットフォーム環境を自社で利用することができます。ビッグデータや Google Workspace との連携など、『クラウド利用を越えた先の IT 戦略』をシームレスに実現することが可能です。

また、「 BigQuery 」をはじめとした優れたデータ解析ツールが用意されているため、一部のエキスパートだけでなく、組織全体でデータを活用し、経営戦略の策定や業務改善に繋げていくことが可能です。さらに Google Cloud（GCP）の多種多様なサービスを活用することで、高精度なデータ分析を実現することができます。

ユーザーインターフェースが使いやすい

Google Cloud （GCP）の大きな特徴として、使いやすいユーザーインタフェースが挙げられます。あらゆる操作がボタンクリックやドラッグ&ドロップなどで完結するため、専門知識を持たない人でも簡単に使うことができます。これにより、組織全体で社内のデータを有効活用することが可能になります。

豊富なソリューションが揃っている

Google Cloud （GCP）には、データ活用基盤に求められる様々な機能がソリューションとして提供されています。例えば、 DWH は BigQuery 、 ETL は Dataflow 、 BI ツールは Looker など、高性能かつ使いやすいサービスが多く用意されているため、一気通貫したデータ処理を効率的に進めることができます。

BigQuery に関心のある方は以下の記事がオススメです。

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Dataflow に関心のある方は以下の記事がオススメです。

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Looker に関心のある方は以下の記事がオススメです。

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データ処理速度が速い

データ活用基盤においては、データの処理速度が重要なポイントになります。膨大なビッグデータを効率的に処理するには、高いサービススペックが求められるためです。

Google Cloud （GCP）は月間60億時間分の動画を再生する YouTube や、10億人のユーザーが利用している Gmail と同じインフラをベースとしています。そのため、高速で安定したパフォーマンスを誇り、大量のデータに対してもスムーズなリアルタイム処理を実現します。

柔軟にスケーリングできる

Google Cloud （GCP）は 100% クラウドで提供されているサービスであるため、状況に合わせて柔軟にスケーリングできます。将来的にデータ量が増加した場合でも簡単にリソースを追加できるため、安心してデータ活用基盤を運用することができます。

また、 Google Cloud （GCP）は自動スケーリングに対応しており、自社の状況に応じてリソースを自動的に増減してくれます。そのため、管理者が都度設定を変更したり、煩雑なリソース調整を行う必要はありません。面倒な作業は Google Cloud （GCP）が自動で行ってくれるため、自社は本来注力すべき作業に集中することができ、結果的に業務効率化や生産性向上に直結します。

セキュリティレベルが高い

Google Cloud （GCP）は第三者認証取得のハイレベルなセキュリティを備えており、「 SSAE16 / ISAE 3402 Type II：SOC 2/SOC 3」「 ISO 27001・FISMA Moderate 」「 PCI DSS v3.0」など、さまざまな年次監査を受けています。

そのため、安全なセキュリティ環境でデータ活用基盤を構築することができ、情報漏洩などの各種リスクを低減した形で、安心して作業を進めることが可能になります。