さまざまな情報が交錯するなか、業種や目的に適した情報を収集・活用する際には、セキュリティ強化をはじめとしたデータ活用にまつわる課題に直面することが少なくありません。その問題を解決へと導く手法がDataOps（データオプス）で、セキュリティ強化を中心に品質や配信においてさまざまなメリットをもたらします。
この記事では、DataOpsの概要をはじめ、解決されるデータ課題やメリット、実践に向けたロードマップについて解説します。日常業務で行われるデータ活用の品質・効率向上を検討する情報システム部担当者の方やデータエンジニアの方はぜひ参考にしてください。
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DataOpsとは
DataOpsとは、組織に点在するデータを円滑に利用するための手法のことで、経営者をはじめとした全従業員を対象に、必要最低限の労力での安心・安全・高品質なデータ利用を目的としています。部署間の壁をなくし、収集・分析・活用などデータフローの統合から自動化までを実現させ、動的な環境における利便性や価値の向上を目指します。
DevOpsとの関係性
DevOps（デヴオプス）はソフトウェア開発チームと運用チームが連携・協力し、ソフトウェアの迅速な開発や安定稼動の実現を目指す手法です。DataOpsとDevOpsには、単なる派生に留まらず、自動化、継続的な改善、モニタリングなどDevOpsの基本概念もDataOpsに引き継がれています。
またビジネス社会ではソフトウェア開発とデータ分析の双方がビジネスに欠かせず、それぞれを統合的に運用することで効果的なビジネス価値の創出を可能にします。
AIOps・MLOpsとの関係性
AIOpsのシステム運用効率と安定性向上を図るため、DataOpsはその基盤として用いられます。そのため、DataOpsがないとAIOpsは適切な運用ができなくなることから、DataOpsとAIOpsの関係性はスマート家電と電力インフラに似ているといえるでしょう。
MLOpsとの関係性については、MLOpsが必要とする学習データや推論データを信頼できる形でユーザーに提供する際、DataOpsの基盤が必要になります。こちらも車体とタイヤのような関係性があり、それぞれがそろっていなければ適切な利用ができないという特徴があります。
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DataOpsが注目される理由
DataOpsが注目を集める理由はデータ分析をメイン業務とする部署と横断的に連携し、データの取得から利用までの流れを最適化するためです。日々利活用するデータの量と管理・運用に関する複雑化、データドリブン経営の推進などがありますが、なかでも部署間での横断的なデータ連携の需要が高まっている点が挙げられます。
データ供給者にとって取り扱うべきデータ量は日々爆発的に増加している一方、データ利用者はデータ分析ツールの普及なども相まって活用範囲が拡大しています。データの需要と供給が高まりを見せるなか、多くの企業ではデータ活用に関する業務が属人化していることが懸念されています。
データの管理・供給側の業務は特に属人化しやすく、供給が複雑化しやすい部分でもあります。データに関する複雑化やギャップを解消し、データ利用者である各部署に円滑に供給し、利便性向上を図るための手法としてDataOpsが注目されています。
DataOpsで解決される課題
DataOpsによって解決される課題は下記の通りです。
多様化するデータの収集・保管
DataOpsによって多様化するデータの収集・保管を解決できます。例えばExcelで編集・管理する構造化データもあれば、画像やテキストといった非構造化データもあり、それぞれで収集・保管方法が異なりますが、DataOpsによって多様化したデータを適切に収集・保管でき、必要に応じて各部署で使用できる環境構築も可能にします。
データを多用するデジタル社会で企業価値を生み続けるためには、さまざまなデータを集め、適切に分析し、ユーザーニーズや時代に合わせていく必要があります。しかしそのために必要とするデータ量はデジタル技術の進化によって爆発的に増えているほか、、データソースやデータそのものの種類も多様化し、それぞれに適した収集・保管方法を取り入れなければなりません。
ユーザーニーズや時代に合わせた企業価値を創出し続けるために多様なデータを利活用する企業にとって、DataOpsは有効な手法です。
データ品質
データドリブンな意思決定を行うには、正確なデータ分析が不可欠です。その前提として重要なのが、品質の高いデータを確保することです。
DataOpsは、多様なデータの収集・分析に加え、「必要なときに、必要なデータを、正しく使える」体制を構築するアプローチです。これにより、必要なデータを適切に集めながら、高精度な分析を実現することができます。
たとえば、データの品質が低いと、分析結果に不確かな情報が含まれてしまい、誤った意思決定につながるリスクがあります。DataOpsの導入により、データの信頼性を担保し、精度の高い分析基盤を整備することが可能になります。
その結果、新たな市場・顧客の開拓など、企業にとって重要な判断も正確なデータに基づいて行うことができます。
外部環境の変化
現代のビジネスを取り巻く外部環境は、変化スピードが非常に速く不確実性が高い特徴があります。企業はこのような状況下で生き残り、競争優位性を確立するため、迅速かつ正確なデータに基づいた意思決定が求められています。
DataOpsはデータ収集から活用までのプロセス全体を自動化し、品質の確保を通じて変化の激しい外部環境に適応できるようになります。例えばユーザーニーズの変化に対応するためには別カテゴリーの情報収集が求められますが、DataOpsによって必要なデータを迅速に供給できる体制を構築できます。
データ分析におけるコスト削減
DataOpsを活用すれば、データのなかにある本質的価値のみを抽出できるため、収集・分析が効率的に進み、コスト削減につながります。企業価値の継続的な創出やデータドリブンには正確なデータを収集・分析しなければなりません。このときネックとなるものが人件コストですが、DataOpsによって必要な情報のみを効率的に収集・分析できるため、コスト削減につながります。
データ活用プロセスの最適化
企業の多くは膨大なデータを収集・分析はできても、データを活かした企業価値創出のプロセスに複雑さや非効率さを抱えています。DataOpsではデータ活用プロセスの最適化を実現できるため、データ活用における課題を根本から解決します。
例えば企業には各部署に多様なデータが点在していますが、このデータを統合・一元管理する点は課題となりやすい部分です。いわゆるデータサイロは各部署によるデータアクセスを妨げるほか、分析の遅延や非効率性を生み出します。
DataOpsは各部署の壁をなくし、必要な時に必要なデータへアクセスできる環境構築が可能になるため、データ活用プロセスの最適化につながります。
DataOpsのメリット
DataOpsは社内に点在するデータと運用を組み合わせた手法であり組織内のデータ活用を向上させる特徴から、下記のようなメリットに期待できます。
業務処理の最適化
DataOpsはデータ活用に紐付く業務プロセスにある非効率性を取り除き、最適化を実現します。例えばデータ収集やクレンジング、変換や統合といったプロセスを自動化することで、従来は手動で行っていた作業を削減できます。これまで従事していた従業員は人手を要する業務や高度な分析業務に集中できるため、組織の生産性向上に期待できます。
迅速な意思決定
ビジネス環境が大きく変化する時代においてDataOpsは、データドリブンをより迅速に行えるようになります。DataOpsでは、データの収集・分析・管理・各部署への提供を自動化・高速化する特徴があります。データを必要とする従業員はリアルタイムでデータにアクセスできるようになるため、意思決定のタイミングを早めることにつながり、ビジネスチャンスの喪失を防ぐことができるでしょう。
セキュリティ・コンプライアンスの向上
DataOps向けのシステムやツールは高度なセキュリティ機能を有しているものが多いです。そのため、在宅ワークやペーパーレス化といった多様な働き方に取り組む企業が懸念する機密情報の漏洩・消失も、システム・ツールを活用したプロセスの構築によって防ぐことができます。
真新しい価値の創出
DataOpsによってデータを管理する側と利用する側の間にある壁がなくなるため、それぞれがビジネス価値の向上を目指して協力し合うことができます。また、高品質なデータも速やかに得られるようになるため、データ活用を通じて新製品・サービスの展開といったビジネスチャンスの幅を広げることにもつながります。
DataOpsのデメリット
DataOpsは、導入から効果が得られるまでの間に一定の期間を必要とします。DataOps活用に向けた環境構築をはじめ、ビジネスと既存業務に対する理解、システム構築やツール導入などが伴うためです。さまざまなメリットがある一方、その道のりは厳しいために、下記のようなデメリットも存在します。
一時的に業務効率が下がる
DataOpsを行う際には、従来の業務プロセスに変化を加える必要があります。特にシステムやツールを導入する際は使用方法を理解し活用できるまでに時間を費やすことも多く業務効率を下げる場合があります。この部分がDataOps実施を妨げる要因となっている企業も多いため、導入に際しては全従業員が前向きに取り組める環境を構築しましょう。
コストが掛かる
DataOpsに際してはシステムやツールの導入に加え、これらを取り扱える人材確保または育成が欠かせません。初期コストやランニングコストが掛かることを踏まえ、発生コストとDataOps確立による生産性向上、コスト削減によるリターンに見合う範囲で投資することをおすすめします。
DataOps実践に向けたロードマップ
ここからはDataOpsを実践する際のロードマップについて解説します。
組織に点在するデータ活用状況の整理・目標設定
DataOpsを行うためには具体的な改善点や目標を設定するため、組織に点在するデータ活用状況の整理からはじめましょう。非効率な部分や手動で行っている部分、ボトルネックとなっているプロセスは、各部署にヒアリングやアンケートを行うことで洗い出すことができます。課題を洗い出す際は現状を数値化しておくと、システムやツール導入後の効果測定の際に役立ちます。
データ活用プロセスの改善・自動化
現状把握と目標設定が終わった後は、データ活用におけるプロセスの改善と自動化を実施します。手動によって人為的エラーが起きているといった課題であればETLをはじめとしたツールを導入し、データの収集・処理・分析といったワークフローを自動化します。
このときに重要になるのがデータ品質の確保です。たとえプロセスを効率化・自動化しても基盤となるデータの品質が低い場合、誤記や欠損、不整合などの影響によって正確な分析結果が得られなくなります。誤ったデータに基づいた自動化によって、無駄な結果や誤った意思決定にもつながりかねません。
プロセス改善や自動化の取り組みと並行する、もしくは先行してデータ品質において十分な検討と対策を行うことで真に価値のあるデータ活用を可能にします。
継続的なフィードバックの確立
プロセス改善と自動化の実施後は継続を見据えたフィードバックを行いましょう。現場で活躍する従業員が「利便性が向上した」と判断できるものでなければ意味がなく、そのためにはデータ提供者やデータ利用者からのフィードバックを取り、改善していくといったフローの継続が欠かせません。
定期的なヒアリングやアンケート、ミーティングなどを通じて、DataOpsによる効果やプロセスの評価を行い、設定目標の達成を目指しましょう。
まとめ
データドリブンを中心にビジネスシーンでは不可欠な存在であるデータですが、その一方で取り扱う量が爆発的に増えているために、収集から分析、管理や共有といった各プロセスが複雑化しています。DataOpsは組織に点在するデータを効率的に運用する手法であり、実践によって各プロセスの効率化などさまざまなメリットがあります。
DataOps実践にはデータ活用における現状把握や課題の特定、システム・ツールに精通したデジタル人材の確保が必要となり、現時点の社内リソースでは難しいといった場合もあるでしょう。そのようなときは断念するのではなく、外部リソースとの連携をおすすめします。PeacefulMorningでは、DXプロジェクトに最適な人材を最短即日でご提案する「DX Boost」を提供しています。
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