製造業のデータ分析を阻害する「システムのサイロ化」を解消できる方法とは？：小さく始めて大きく育てる

データをビジネスで有効活用するには、複数のデータソースからデータを1カ所に蓄積し、組織横断で利用できる仕組みが望ましい。手頃にスモールスタートでき、将来的な拡張も見据えたデータ活用システムの理想像とは。

[PR／TechFactory]

PR

　多様で膨大なデータを分析し、企業の競争力や効率の向上に活用する「データドリブンビジネス」を実践しようとする企業が増えつつある。例えば製造業は、製造設備やカメラから取得した情報を製品の品質向上に役立てている。自動車や建設機械などの製品に多数のセンサーを取り付けて、メンテナンスのサービスを提供するメーカーも登場している。しかし、全ての組織がデータを有効活用し切っているとは言えない。うまくいかない原因の一つは、データやシステムの「サイロ化」だ。

　異なるデータソースから得たデータを異なるストレージに格納して個々の部門で利用しているだけでは、組織全体でデータを十分に活用しているとは言えない。データ活用の効果が限定的なものにとどまれば、投資に見合ったメリットが得られず、継続的な取り組みに成長させるのは難しい。

　データのサイロ化はどうすれば解消できるのだろうか。取り得る手段の一つは、企業向けの性能を持つ分散処理フレームワーク「Apache Hadoop」（以下、Hadoop）を中心とするデータプラットフォームに柔軟性と拡張性に優れたストレージを組み合わせて、コストを抑えつつ膨大なデータに耐えられる分析基盤を構築することだ。本稿は、スモールスタートから大規模分析まで幅広い用途に役立つHadoopをコアとするデータプラットフォームと、動作検証済みのストレージを紹介する。

※本稿は、 TechTargetジャパンからの転載記事です。