データモダナイゼーション
データモダナイゼーションとは
データモダナイゼーションはデータへのアクセスを変革する複数のステップから成るプロセスで、ビジネスインテリジェンスと意思決定根本的な改善を行います。クラウド運用モデルをエッジからクラウドで活用し、レガシーシステムの複雑さやデータサイロを解消することで、組織でモダナイゼーションを進めます。
データファーストのモダナイゼーションとは
データファーストのモダナイゼーションは、データ活用を企業にとって最も重要な組織原則とするアプローチです。この手法では、IT部門だけでなく企業全体が、適切なリソースによって場所を問わずにデータを取得、接続、管理、分析して、的確に対応することに注力します。データファーストのモダナイゼーションでは インフラストラクチャ中心の変革からデータ中心の価値創出へデジタルトランスフォーメーションの焦点をシフトします。
データモダナイゼーションが重要である理由
現在の経済では、データにより競争力が向上します。急速に変化する環境で、新機能を開発し、新製品やサービスをマーケットに速やかに投入するため、企業にはスピードとアジリティが求められています。イノベーションを促進し、ビジネスを拡大する有益な情報を引き出すためにはデータ分析が欠かせません。実際、データファーストを実践するリーダー企業は、変革の遅い組織よりも速やかに新製品とサービスを投入し、継続的に売上高目標を達成しており、大きな利益で競合他社よりも優れた成果を上げていることが調査により判明しています。
データファーストのモダナイゼーションのアプローチとは
データファーストのモダナイゼーションのアプローチを採用することにより、企業はビジネス戦略をデータ中心に変えることになります。つまり、高い競争力を獲得するために、ビジネスクリティカルなデータは何か、どこで使用するのか、最大限に活用する方法は何かを決めることが企業の新たな戦略となります。
組織にとって最も価値のある資産として、データに最大の焦点を合わせて戦略を策定することは不可欠です。適切なモダナイゼーション戦略なしでは、データはサイロとレガシーシステムに分散したままとなり、その価値を完全には活用できず、高い収益拡大の大きな妨げになります。
データファーストのモダナイゼーションのアプローチでは、データはその場に置かれた状態でインフラストラクチャを再考します。つまり処理機能とストレージは、分析と意思決定を実施する場所のそばに設置することになります。組織は効率を向上して有益な情報を獲得し、生産性を最大化して収益の拡大を促進できます。クラウドでの運用エクスペリエンスを可能にし、オンデマンドアクセスやデータ保護とワークロード配置の自動化によりデータ管理を簡素化できます。
エッジからクラウドまで場所を問わずにデータにアクセスできれば、組織は運用を一元化してITサービスを刷新できます。各機能はas a serviceで提供されるため、コストが削減され、効率が向上します。データアクセスが簡素化されているため、分析ワークフローを自動化して、AIを統合し、すばやくインテリジェントにスケーリングできます。これにより管理オーバーヘッドを削減し、パフォーマンスとアジリティを最適化することが可能となります。
データファースト戦略の策定方法
データファースト戦略に取り掛かる場合、クラウドの柔軟性やアジリティを提供するITインフラストラクチャとサービスを再構築する必要があります。以下に示すのは、方向性を誤らないための手順です。
- ビジネス目標の決定: データのモダナイゼーションを実行してデータを最大限に利用するには、すべてのステークホルダーが合意するビジネス目標を定めるところから開始して、データ管理の各側面でそこから外れないようにすることが必要です。
- データの調整: インテリジェントでスムーズにアクセスできるデータ環境を構築するには、データの存在場所の特定から始めます。データセンター、エッジ、クラウドにあるかどうか、さらにすべての管理アクティビティ (つまり、ストレージ、ガバナンス、セキュリティ) をエッジからクラウドまで統一した視点で調整します。
- サービスのマッピング: 正しいモダナイゼーション戦略を定めるには、アプリケーションをビジネスサービスにマッピングして、コンプライアンス、ワークロード、レイテンシの各要件を反映します。
- IT人材の強化: 効率的なテクノロジーを採用するには、内部チームのスキルアップ/リスキリングが必要になります。必要とされる競争力を得るには、ターゲットを定めた採用活動やコンサルタントとの連携も並行して行います。
- 自動化の活用: ハイブリッド環境でインテリジェントなアプリケーションの展開を加速するAIOpsプロセスの採用により、ワークフローを簡素化し、スケーリングします。
- サポートの要請: 真の変革で必要となるのは、主要関係者が組織変更を推進する一方で、企業内のあらゆるレベルにおいて各自が任務を引き受けることです。
- 柔軟性の組み込み: 変化するビジネスニーズに適応しながら、継続的改善と成長の余地を確保します。
AIとデータモダナイゼーションの統合
データ主導の改革は、AIとデータモダナイゼーションにより促進され、イノベーションの実現と効率向上のための戦略的な原動力として、データを構築し、業界を進化させます。
- 短時間で獲得できる有益な情報: AIとデータモダナイゼーションは連動して、速やかな意思決定を実現します。このとき使用されるのは、データセットをリアルタイムで評価し、正確でタイムリーかつ有益な情報を企業に提供できる高度なアルゴリズムです。
- 動的な適応性: 機械学習により、AIアルゴリズムは、更新されたデータインフラストラクチャ内で常に変化できるようになります。これにより、変動する各条件に対するアルゴリズムの応答性が向上します。
- 自動化されたインテリジェンス: 統合の結果として、インテリジェンスを備えた自動化が実現します。これにより反復処理が簡素化され、人材が解放されて戦略的業務への投入が可能になります。これは特に、製造、医療、金融などの業種にメリットがあります。
- 業界の改革: AIと更新されたデータシステムが組み合わさることにより、製造、医療、金融などの業界で変革が進んでいます。その結果、リスク管理、スマート製造、テーラーメイド治療において新たな開発が行われています。
- 触媒としてのデータ: この統合では、AIを使用し、データを戦略的推進力として位置づけ、実用的で有益な情報を活用し、イノベーションを促進します。これにより、データが運用効率と意思決定の主役となる時代に合わせて各業界が再構築されます。
HPEとデータモダナイゼーション
HPEは数十年にわたり、世界のさまざまな組織と連携して最新のデータ管理戦略およびソリューションを構築してきた実績があります。HPEのポートフォリオは、エッジ、コア、クラウドをカバーしています。エッジからクラウドのすべてのワークロードで直感的なクラウドエクスペリエンスを提供するクラウドデータサービスとワークロードに最適化されたソリューションが用意されています。
SAP Hana®およびMicrosoft SQL Serverのナンバー1プロバイダーとして、HPEには1万5千人以上のデータ管理および分析のエキスパートが在籍しています。その支援によりお客様は、データ主導のビジネスの成功に必要な柔軟性とアジリティを獲得できます。場所を問わずにデータ管理の簡素化とクラウド運用エクスペリエンスへの移行を支援できるため、お客様の環境でアプリケーションの実行とデータ処理をシームレスに強化できます。適切なデータプラットフォームを構築し、エキスパートの支援を受けることで、データの管理方法を変革できます。
HPE GreenLakeのEdge-to-Cloudプラットフォームは統合データ管理の基盤として利用できるため、データファーストのモダナイゼーションを促進できます。このプラットフォームでは、場所を問わずシームレスにデータにアクセスし、エンタープライズグレードのコントロールを自動化することで、ハイブリッドマルチクラウド環境全体でセキュリティポリシーを統合できます。他に類を見ないクラウドネイティブ アーキテクチャーを備えたプラットフォームでワークロードをモダナイゼーションすることで、有益な情報を得る時間を短縮できます。AI主導のインテリジェンスでデータとクラウドサービスが統合され、あらゆる処理がIT資産全体でas a serviceで提供されるため、需要の変化に応じて速やかにスケーリングできます。