データガバナンスソリューション

データのビジネスへの活用は一般的なものとなり、データに基づく意思決定のスピード化、高度化が求められています。
従来、データ分析は高度な専門知識が必要で、BIエンジニアやデータサイエンティストの能力に大きく依存していました。しかし近年では、専門性がない一般の業務ユーザーが自ら必要なデータをタイムリーに入手・分析し、新事業の立上げ、マーケティング、業務改善など日々の業務に活用できるようにする「データ民主化」の取組みが加速しています。

日立ソリューションズの「データガバナンスソリューション」は、データ利活用における課題を解決するため、Talend社の製品を活用し、データを統制管理するデータガバナンス基盤の導入を支援します。

日立ソリューションズの「データガバナンスソリューション」は、データ利活用における課題を解決するため、Talend社、Denodo社、Microsoft社、Google社の製品を活用し、データを統制管理するデータガバナンス基盤の導入を支援します。

*1 データカタログとは、データのメタ情報を管理し、参照や検索をしやすくするためのツール

データソースやETLのデータ連携情報、BIツールの情報を収集し、データカタログとして管理します。
データカタログにより、データの意味、中身、データ間のつながりを見える化します。

データの信頼性に問題がある場合、誤った意思決定につながり、余分なコストも発生させる可能性があります。
たとえば、AI分析において、入力データに不正がある場合、異常な分析結果となり、そのトラブルシューティングに多くの時間を費やすことになります。
信頼性の高い結果を得るには、データクオリティを継続して確保することが重要となります。

データには個人情報や機密情報などが含まれるため、データを公開するには適正なアクセス権を設定する必要があります。
これまでのアクセス権設定は、データソースごとに個別に設定する必要があり、管理・変更が大変なだけでなく、個別に設定することによる設定漏れのリスクもありました。

データガバナンス基盤は、データへのアクセス権をデータソース全体で一括統制するため、個別のアクセス権設定が不要になります。さらに、行単位・カラム単位にデータをマスキングすることによりデータを適正に保護しつつ、データの利用を拡大させることが可能になります。

工場の機器の保全計画、点検実績、実稼働データをデータレイクに蓄積、今まで部門・システムごとに分断されていたデータをデータガバナンス基盤が統制管理します。
データガバナンス基盤はデータの意味情報（メタデータ）をデータカタログとして公開、データの中身のプロファイリングも表示するため、利用者は自部門にとってなじみのないデータでも分析に使いやすくなります。
複数のデータを組み合わせて分析することで、より効率的な設備保全を行うことができます。

データレイクやDWHに蓄積されたデータの品質管理をデータガバナンス基盤がサポートします。
データガバナンス基盤（データクオリティ管理）は、お客さまの要件から整理した指標に基づいてデータクオリティを測定し、データクオリティの推移をレポートしたり、しきい値をモニタリングすることにより継続的なデータクオリティ管理を実現します。
これにより、不正なデータによる誤ったビジネス判断や、不正なデータ連携に起因するデータ分析業務の手戻りを防止します。
また、JiraやServiceNowなどのITサービスマネージメント製品と連携することで、データクオリティの改善活動を適正に管理することが可能です。

これまでビッグデータ利活用基盤の構築で培ってきた日立ソリューションズの技術者が、コンサルティングから、データガバナンス基盤の構築、データの運用・保守までトータルに対応します。

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