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データの「見える化」や「移行」におけるデータ統合課題

「見える化」

「移行」

データの「見える化」や「移行」におけるデータ統合課題を

当社独自の仮想データ統合手法「DataForce®」で

早く 安価に 解決します。

仮想データ統合手法「DataForce®」の3つのキーワード

1.データモデル

データをデータモデル(＝見たい形/To-Beモデル)に整理

データをデータモデルで一元管理することで、仕様変更にも素早く柔軟に対応可能

2.マッピング

データモデルに必要な実データ(As-Is)の項目を明確にする

データモデルへの変換結果を検証しながらマッピングを修正するStepByStepなデータ開発手法により、時間及びコストの削減と、データ精度の向上を同時に実現

3.仮想統合

マッピングした結果を仮想Viewとして表示

仮想統合ではデータを物理化しない為、データ統合の柔軟性・拡張性・即時性が向上

ロジックを修正した際の確認も容易

この手法を使ったコンサルティング、サービス、ツールなどの提供により「データの見える化（データの経営資源化）」、 「新システム導入時のデータ移行」で圧倒的なパフォーマンスを発揮

「見える化」及び「移行」 における「DataForce®」と「従来の手法」の違い

データ設計手法の違い

データ作成方法の違い

データ統合手法の違い

データ設計手法の違い＞＞＞先に設計書を作らずデータから

従来の手法

プログラム開発の前に、データ設計の為の要件定義を行い、完全な設計書を作成する。

・要件が全て確定しないとプログラム開発に着手しないので時間がかかる。
・不完全な要件定義のままのプログラム開発になりがちな為、着手後に不整合が発生した場合に手戻りが発生。

DataForce®

「データを活用して何を達成するか」「どうやって課題を解決できるか」を、業務内容とデータ全体を俯瞰して考察。
「あるべき形(To-Be)」を、実データ(As-Is)と紐づけながら、設計書を作らず、「決まった事」「わかった事」から徐々にデータ設計を実施。（設計書は最後に作成する）

・完璧な設計書がない状態であっても、決まったところ(できるところ)から進めていくので、従来の1/2～1/3程度の短期間でプログラム開発が可能。
・「決まった事」「わかった事」から徐々にデータ設計を実施する「StepByStep方式」により、不整合のあるところは都度修正しながらプログラム開発を進めるので、大きな手戻りがない。

データ作成方法の違い＞＞＞クレンジングとデータ成形を分離

従来の手法

データ設計したフォーマットでDWHにテーブルを作成する際、テーブル毎にクレンジングをしながら、データを作成する。

クレンジングとデータ成形を1度に行う。

・それぞれのプログラムでクレンジングをしている為に、クレンジング方法が統一できず、データの品質が担保できない。
・クレンジングとデータ成形を同時に行う為、プログラムが複雑になり、データ品質やコストの面で問題が発生する。

DataForce®

データ活用の為にどんな情報が必要なのかを決め、様々なデータモデル(カテゴリ、マスタ、トランザクションなど)を設計し、クレンジングを実施する。この、クレンジング後のデータモデルからDWHにデータを作成する。

クレンジングとデータ成形を分けて行う。

・クレンジング済みのデータモデルを一元管理することで、各種データ作成時の品質が向上し、かつコストも軽減される。

データ統合手法の違い＞＞＞物理統合せず仮想統合で

従来の手法

プログラムによるデータの物理的統合。

・欲しいデータを毎回物理データから生成するので、時間がかかり過ぎる。
・プログラム毎にクレンジングとマッピングが必要になる。
・見たい形やリソースデータが変更になった場合にシステム変更が生じるので対応が容易ではなく、データ統合の品質を維持する為のコストが高くなる。

DataForce®

情報系データモデルを介したデータの仮想統合。

・欲しいデータを各種データモデルで一元管理しておくことで、データ活用のスピードを加速。
・欲しい情報を見たい時にすぐに見ることができる。
・他のソフトへのデータ連携が容易な上、見たい形のリソースデータの変更にも柔軟に対応可能な、高品質なデータ統合を実現。

データの経営資源化を実現

「見える化」における「DataForce®」と「従来の手法」の違い

従来の手法

➊データ開発時

・要件定義を確定したのちプログラムを作成。このプログラムに従いDWHにテーブルを設計

・クレンジングとデータ成形を1度に行う。

⇒開発に時間がかかる

➋運用時

・欲しい情報を一元管理せず、毎回物理データから生成するので時間がかかる。

⇒データの経営資源化に不十分

DataForce®

➊データ開発時

・見たい形を決めたのち、データモデルを設計。このデータモデルに従いDWHにテーブルを設計。
・クレンジングとデータ成形を分けて行う。

⇒開発時間の短縮と精度の高さを実現

➋運用時

・欲しい情報を各種データモデルで一元管理しておくことで、データ活用のスピードを加速。

⇒データの経営資源化を実現

「移行」における「DataForce®」と「従来の手法」の違い

従来の手法

開発時

・設計書に従ってプログラムを作成し、それに基づいてマッピングを実行。
・データが求める状態にならなかった場合は、都度、設計書から作り直しが必要となる。

⇒移行元、移行先のデータ仕様が明確でないと設計ができない
⇒すべて物理的に実行するので、修正に手間と時間がかかり、その分、コストも増大する

DataForce®

開発時

・初めに設計書を作成するのではなく、見たい形からデータモデルを決め、データモデルに向かってマッピングを実行。
・仮想統合（仮想View）で結果を確認し、求める形になるまで、マッピングロジックの修正を繰り返す。
・設計書は最後に作成する。

⇒移行元、移行先のデータ仕様が不明確であっても、求める形になるまでの工程で、手間と時間が大幅に短縮できコストも抑えられる

「移行」における「DataForce®」のStepByStep方式の工程イメージ

データモデル設計とStepByStep方式により 開発期間を従来方式の1/2以下に短縮

仮想データ統合手法「DataForce®」の特徴

QCDFのアップにより連携性が向上しデータ活用を促進します

高品質なデータ

クレンジングしたデータをデータモデルで一元管理することにより、データ品質を維持することができる

低コストの実現

「出来るところから進める」「やりながら修正する」という「StepByStep方式」による着実な開発で開発時間の短縮と低コストを実現できる

データ開発及びデータ活用のスピードアップ

欲しいデータをデータモデルで一元管理しておくことで、見たい情報を、見たい時に見ることができる

データの柔軟性

見たい形の変更やリソースデータの変更にも柔軟に対応できる

DataForce®を活用した当社独自のデータ活用ソリューション

データの「統合・連携」「見える化」「活用コンサルティング」サービス
DX推進総合サービス

DataForce®を用いた代表事例

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