社内に蓄積されたデータ資産を活用しBI分析やAI予測に取り組む企業が増える一方、データ準備の時間や工数などの問題に直面し思ったような成果があげられないケースも少なくない。膨大なデータが様々なシステムに散在している環境において、欲しいデータを探し出すのは至難の業で、経営層や経営企画室、営業やバックオフィス系などLoBの社員は、データを管理するIT部門に頼らざるを得ないのが現実です。DXの取り組みが盛り上がりを見せるなか、多くの企業でIT部門が殺到する依頼に対応しきれず、データ入手までに時間がかかったり、やっと入手したデータが使えなかったりといったトラブルが発生しています。

こうしたトラブルを解決し企業のデータ活用を推進するには、IT部門に頼ることなく現場社員がみずからデータにアクセスして、欲しいデータが選べる仕組みが必要です。そして、その仕組みを実現するうえでカギとなるのが、データとそのデータに付随する情報とされる“メタデータ”です。本コラムでは、メタデータの重要性に触れつつ、メタデータのカタログ化で企業のデータ利活用を促進する「HULFT DataCatalog」について紹介します。

現場主体のデータ活用を阻む二つのハードル（課題）

IT部門に頼らない現場主体のデータ活用を阻むハードルとして2つが考えられます。ひとつは、増え続けるデータに対応して情報システムが複雑化した結果、データが様々なシステムに分散しブラックボックス化。どこにどんなデータが存在するのか、一般社員にはまったく分からなくなっていることです。こうした状況では、システムを構築＆運用していてデータのありかについてある程度見当のつくIT部門のシステム管理者に依頼して欲しいデータを探してもらうしかありません。もうひとつは、自分たちでなんとかそれらしいデータを探し出しても、そのなかからどのデータを選択すればよいか判断できないことです。ソースデータを元にいろんな人が似通ったデータを作成している場合、どのデータをコピーしてどういう計算処理をしてできあがったのか来歴が分からなければ、適切ではないデータを利用して誤った分析や予測を導いてしまうリスクもあります。

データ活用の“入口”となるデータ探索に不可欠なメタデータ

上記2つの課題解決のカギとなるのが“メタデータ”です。メタデータはデータに付随する情報のことで、例えばデータベースであればデータベース名やテーブル名・カラム名など、ファイルであればファイル名やデータサイズ・所有者・作成時期などの情報が該当します。なぜメタデータが重要かと言うと、メタデータとして登録されている情報をもとに条件を絞り込むことで、欲しいデータを効率よく探索できるからです。メタデータがまったくない状態ではデータを絞り込むことができず、とにかく手あたり次第にファイルを開いて確認するしかなくなり、データ探索の効率が著しく低下してしまいます。企業内のあらゆるデータのメタデータをきちんと登録・管理することは、データ活用の“入口”であるデータ探索に不可欠な要素なのです。さらに、様々なシステムに散在するデータのメタデータを網羅的に確認できる仕組みがあれば、現場社員はIT部門に頼らず、みずからその仕組みを使ってデータを探して選び、BI分析やAI予測が可能になります。これを実現するのがHULFT DataCatalogです。

現場主導のデータ活用をエンドツーエンドで支援するDataCatalog

メタデータ管理ソリューションHULFT DataCatalogは、メタデータをクローラで自動収集しカタログ化し、企業内に分散するデータの探索を単一Viewから実現。部門ごとで利用される用語の差異を吸収する“意味による”データ探索でユーザを正しいデータへ導きます。このほかデータリネージュ機能によって、データの来歴やどの程度活用されているかといった活用履歴まで見える化し、最適なデータに基づく意思決定を加速します。

さらに、ETLツールDataSpider Servistaとの連携によって、DBに関するExcelの設計書を取り込んで効率よくカタログを作成したり、DataSpider Servistaのスクリプト情報（入力データ/出力データ）を解析し、どのデータを元にどういうデータが新たに作成されたかの来歴情報を自動生成したり、探索したデータのBI/AIツール投入をよりスムーズするなど、現場主体の効率的なデータ活用をエンドツーエンドで支援します。

HULFT DataCatalog 5つのユースケース

HULFT DataCatalogが実際にどのようなシナリオでその価値を発揮するのか、以下5つのユースケースをご紹介します。

ユースケース①：データ所在の可視化で効率的に入手

たとえば経営企画室で事業セグメント別の売り上げデータをまとめるには、事業部ごとにデータ提供を依頼しなければならず、事業部によってはドキュメントが旧く更新が必要だったりで、すべてのデータを入手するのにとにかく時間がかかる…といったケース。データの所在を可視化するHULFT DataCatalogを用いて、Web検索をする感覚で簡単に＆迅速にデータを入手できます。

ユースケース②：来歴の可視化で正しいデータ選択を

「製品原価」のデータが別々のシステムにあって、微妙に数値が異なるがどちらが正しいのか分からない…といったケース。HULFT DataCatalogは、該当データについて、どのデータを元に、どういう計算処理がなされ生成されたのかまでを可視化してくれるので、最適なデータを選ぶことが可能になります。

ユースケース③：データ辞書からデータの意味を理解

製品ごとの売上データに“0”“1”のフラグが付与されているが、それが何を意味しているのか見当もつかない…といったケース。データ辞書を提供するHULFT DataCatalogなら、“0：販売中”“1：販売終了”など、フラグの意味をユーザ目線で表示してくれ、データに対する理解が深まります。

ユースケース④：ナレッジの共有を支援し属人性を排除

たとえば、会計基準の変更にともないシステムを改修した結果、“粗利”の定義（算出式）が変わっているのに、その事実が共有されず、定義の異なるデータを同じものと考えて利用してしまうケース。HULFT DataCatalogなら、会計基準の変更にともなうシステム改修の事実を広く共有することができます。

ユースケース⑤：データの利活用状況をモニタリング

データドリブン経営を目指して支援部署も作ったがどのくらいデータ活用がすすんでいるのか分からない…というケース。HULFT DataCatalogを導入すれば、だれがどのくらいデータ活用しているか、どんなデータが人気なのかが可視化され、データに強い人材を発掘してデータ活用支援部署に配属するなども可能になります。