頭とデータをクラウドに取り込む

データウェアハウスの旅のどこにいても、一歩下がってデータウェアハウスの基本を理解し、トレンドが落とし穴を回避する場所を理解することが重要です。 適切にセットアップおよび管理されたデータウェアハウスは、組織内の強力なデータのロックを解除します。 データウェアハウスは、データを格納するだけでなく、基本的にデータ統合を可能にするパイプラインとして機能します。

今日、最新のデータウェアハウスは、スケールアップして、オンプレミスデータとクラウドデータの間のギャップを埋めたいと考えています。 Gartnerによると、データベース管理の未来はクラウドにあります。 ガートナーのレポート 2022年までに、すべてのデータベースの75%がクラウドプラットフォームに展開または移行され、オンプレミスへの本国送還が検討されるのはわずか5%です。 組織は継続的にデータをクラウドに移行する速度が増しており、その傾向が鈍化している兆候はないので、何を知る必要がありますか?

データの過負荷

それは秘密ではありません。データはどこにでもあり、オンプレミス、クラウド、または組織内の個々の部門によって完全にサイロ化されているデータなど、非常に多くの場所から送信されます。 言うまでもなく、それは複雑です。 ただし、迅速に拡張する必要のある組織の問題を解決するために市場を席巻しているベンダーサービスやツールは数多くあります。 データウェアハウスは、より多くの価値と全体的な収益を生み出すための組織の中枢神経系です。 関連市場調査 世界のデータウェアハウジング市場は34.69年までに2025億ドルに達し、年平均成長率(CAGR)8.20%で成長すると予測されていると報告しています。

データの可能性を解き放つ

はい、多くのデータがクラウドで管理されていますが、なぜですか? その理由のXNUMXつは、ほとんどのベンダーのサービスとツールがデータを簡単に変換する視覚化レイヤーを提供しているため、利害関係者は問題を簡単に診断し、そのブレンドされたデータに基づいてアクションを実行できます。 クラウドプラットフォームはスケーラブルで、全体的に柔軟性があります。 データ分析の時代における最大の問題のXNUMXつは、ビジネスオーナーと非データサイエンティスト/ ITがITのレーンにとどまっていることです。 Microsoft、Oracle、SAP、Snowflakeなどの主要プロバイダーが提供するデータウェアハウスアーキテクチャとソリューションがどのように機能するかにより、莫大な価格を設定することなく実装プロセスが容易になります。

クラウドデータウェアハウジングは、ハードウェアとソフトウェアの購入、インストール、構成について心配することなく、組織が最新かつ最高のテクノロジーとアーキテクチャを利用するための、より費用効果の高い戦略になる可能性があります。 企業は、次のようなクラウドネイティブデータの恩恵を受けます。

  • SaaSの迅速な採用–顧客関係管理ソフトウェア、エンタープライズリソースプランニングソフトウェアスイート、オンラインマーケティングツールなど。
  • 費用効果の高いセットアップと巨額の先行投資の回避
  • 導入が容易で時間もかかりません
  • 組織の目標に応じてスケールアップまたはスケールダウンする柔軟性の向上
  • ストレージの制限についてあまり心配することなく、構造化データと半構造化データを備えたデータレイクを作成する機能

データウェアハウジング市場の成長の主な推進力は、より多くの分析と高度な分析の生産に対する需要の高まりです。 最近、ほとんどすべての業界で非常に多くのIIoTデバイスがデータを収集しているため、データはXNUMX時間収集されており、組織はそのすべてのデータを保存および分析し、それに基づいて行動できるソリューションを必要としています。

全体として、クラウドベースのテクノロジーを利用する方が簡単であり、参入障壁が低くなり、クラウドベースのウェアハウジングの背後にある成長も促進されます。 ハイブリッドクラウドソリューションを提供するプラットフォームもあります。

スノーフレークは、この分野で最大のプレーヤーの612人になるという点では「フレーク」ではありません。 彼らのデータプラットフォームにより、組織は、マイニング、収集、保存、分析されるデータの背後にあるすべての力を活用できます。 ForresterのTotalEconomic Impact Studyによると、Snowflakeの顧客は、21年間でXNUMX%のROIとXNUMX万ドル以上のメリットを期待できます。 それらは大きな結果です。

適切なツールとアプローチでデータを準備する

歴史的に、データウェアハウジングの開発は抽出-変換-ロード(ETL)アプローチを採用していましたが、現在は新しい推奨メソッドである抽出-ロード-変換(ELT)に焦点が当てられています。ウェアハウスの領域に変更されません。 そこから、企業はデータベースの力を利用して、ビジネスルールを適用したり、データをクレンジングしたり、データ品質測定を実行したりして、そのデータを変換できます。 これもまた、外部サーバーではなく倉庫へのデータを直接操作する費用対効果や、より簡単なデータ監査の実行などの利点を活用しています。

Snowflakeのようなプロバイダーは、開発に関して適切なアプローチをとるだけでなく、次のような主要な機能を提供するデータの安全な基盤を提供します。

  • 専用の暗号化キーを使用して、保存中および転送中の暗号化された顧客データ
  • 仮想ウェアハウスは必要な場合にのみ実行されます
  • 担当者は、暗号化されていない顧客データにアクセスしたり、データを収集、更新、または削除したりすることはできません。
  • 分析を実行して脅威を検出および軽減します
  • 組み込みのセキュリティ機能により、ロードおよび管理されるデータ保護が強化されます

これで、データウェアハウスのアーキテクチャが構築され、稼働しています。 それで? データウェアハウスの大きな目標は、ピークレベルで継続的に運用し、データをより迅速に配信することで、意思決定を迅速化し、より多くの価値を生み出すことです。 自動化ツールを採用すると、コードをより迅速にデプロイするのに役立ちます。

データを保護するためのツールの利用も必要です。 ハイブリッドクラウドの採用がさらに勢いを増すにつれて、収集するすべての生データを保護することが重要になります。 ハイブリッドまたはクラウドのデータウェアハウスを使用することで、IT部門は、データ保護ガイドラインを設定する負担を負うことなく、少し楽に休むことができます。 クラウドプロバイダーは、ルール、特権を提供し、役割ベースのアクセスを提供することで、物事を少し簡単にします。

Statistaによると、2020年のデータ漏えいの世界平均コストは3.86万ドルで、前年の平均データ漏えいコストの1.5万ドルから3.92%減少しました。 過去最高の2016年でしたが、侵害の平均コストは4万米ドルに達しました。そのため、私たちは改善しているように見え、その方向に進む必要があります。

Snowflakeのようなデータクラウドプロバイダーにはセキュリティが組み込まれており、さまざまな業界の高い基準と期待に対応するために、セキュリティコンプライアンスポートフォリオを継続的に構築しています。 ハイブリッドクラウドプロバイダーは、次の方法でこれらのセキュリティギャップを埋めるための戦略を提供しています。

  • サービス組織管理レポートの使用 コンプライアンス戦略を定義するために、制御環境を認証するか、サードパーティからセキュリティ認証を提供します。
  • セキュリティ監査の実施。 監査には、脆弱性を制限するためのリモートテストまたはオンサイト訪問が含まれる場合があり、データの管理方法についてベストプラクティスに従っています。
  • 利用規約の維持 これは、管理を管理し、必要なセキュリティ対策を実装し、その情報を企業に中継して、ワークロードが安全に転送/維持されるようにする責任があることを概説しています。

組織は、信頼性の高いデータウェアハウスを用意するだけでなく、企業に数百万ドルとその評判を犠牲にする可能性のあるデータ侵害や漏洩を回避するために、適切に管理および保護する必要があります。 特に機密/専有データが漏洩した場合、評判の低下から回復することは困難です。 組織がクラウドまたはハイブリッドデータウェアハウジングモデルのどちらで実行されている場合でも、組織の目標に応じて、両方の方法にメリットがあります。 重要なポイントは、利害関係者として、クラウドに頭を置くことは、データの管理に関して否定的なことではないということです。

ニアショアITサービス

継続的な人材配置のニーズから、24時間年中無休の豊富なオンサイト/ニアショアモデルまで、データサイエンスプレミアムサポートチームは、お客様のニーズを満たすように特別に調整されています。 比較的同じタイムゾーン内にあり、費用対効果が高く、ほとんどのオフショアサービスよりもアクセスしやすいITリソースを採用します。

私たちは非常に熟練したデータマイニングとビッグデータのスペシャリストであるため、Nearshoreチームは構造化データと非構造化データから必要な重要な知識と洞察を抽出できます。

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プロセス管理

前述のように、RPAテクノロジーの最良の使用例のXNUMXつは、組織のすべての部門のプロセスを合理化および強化することです。 ビジネスのどの領域に最も時間がかかっているか、または非効率的に実行されているかを特定することで、RPAソリューションがそれらのタスクを引き継ぐことができます。 たとえば、ヘルスケア業界では、ヘルスケアのサプライチェーンには非常に多くの反復的なタスクがあります。 これらのタスクのXNUMXつ、つまり絶えず発生するクレームの数を考慮し、正確さと効率を確保することで、自動化の需要が高まっています。

ボットとRPAテクノロジーを活用することは、企業全体を自動化するための最初のステップにすぎません。 特に、パンデミックが発生したときの即時ケアの流入と医師の高い需要により、タスクを自動化する需要がさらに高まっていました。 による PwC Health Research Institute Health's 経営幹部の調査によると、プロバイダーの幹部の73%が、組織が医師の管理タスクを自動化していると述べています。 自動化により、医師はさまざまな反復的でありながら重要な管理タスクについて心配する必要がなくなるだけでなく、提供されるケアの質を高めるために患者とより緊密な関係を築くことができます。

世界中のさまざまな地域でCOVID-19で何が起こっているかについて、インテリジェンスの向上と迅速な対応に対する高い需要により、プロバイダーはRPAに投資するように動機付けられています。 による ガートナー、米国の医療提供者の50%が今後XNUMX年間でRPAに投資する予定です。 同じ調査で、医療提供者は、コストの最適化の必要性を含む多くの課題を挙げました。 RPAテクノロジーは、これらの必須でありながら時間のかかるタスクを自動化することで、この課題に正面から取り組むのが自然であり、出力と効率も向上します。

独立した研究によると UIPathの委託により、66%がRPAが既存の作業を再構築し、従業員がより多くの人間との対話を行えるようにすると述べ、60%が、RPAは人々がより意味のある戦略的なタスクに集中できるようにするものだと述べました。

プロセスマイニングとRPAソリューション

組織はRPAテクノロジーとボットを小規模に実装すると迅速なROIを実現できますが、タスクを自動化する前に十分に検討されたプロセスと分析が行われていないため、失敗率は非常に高くなります。 RPAテクノロジーとプロセスマイニングは、重大な理由からXNUMXつの間に多くの相乗効果がありますが、最初に、プロセスマイニングが正確に何であるかを定義しましょう。 プロセスマイニングは、対処する必要のあるデータ品質の問題を明らかにする可能性があります。 プロセスを最適化または自動化するために、主要な利害関係者は、プロセスが現在どの程度正確に実行されているかを理解する必要があり、プロセスマイニングはこれに対処し、スケーラブルなエンドツーエンドの自動化プロセスソリューションを生成します。 プロセスマイニングを利用することの次の利点は次のとおりです。

  • 従業員のリソースを使用せずに、企業全体のプロセスを分析します
  • 事実に基づいて実施されているプロセスに関するデータを収集および分析する
  • プロセスの非効率性と自動化できるプロセスの非効率性を特定する
  • あらゆる業界のコンプライアンスを簡素化

データマイニングが行われると、データはイベントログに変換され、その後、視覚化と洞察に満ちた分析に変換されて、アクションを実行し、プロセスの自動化を進めます。 これらの洞察により、改善方法、改善が必要なことを学び、組織が最高の効率レベルで運用されていることを確認するために、物事がどのように行われているかを全体的に監視します。

プロセスマイニング技術は、さまざまなシステムのイベントログから知識を抽出することにより、プロセスを検出、監視、および改善するように設計されています。 このプロセスは非常に複雑ですが、自動化プロセス全体にとって重要です。 2011年に、 米国電気電子学会(IEEE) プロセスマイニングを促進するためのマニフェストを作成し、指針となる原則を定義し、ソフトウェア開発者、科学者、ビジネスマネージャー、およびエンドユーザーにとって重要な課題をリストしました。 Gartnerの調査によると、ほとんどのプロセスマイニングイニシアチブはこれまでビジネスプロセスの改善を対象としてきましたが、2021年には、ビジネスプロセス自動化(BPA)とRPAを対象としたユースケースが増えると予測されています。

UIPathのプラットフォームのようなテクノロジーは、他のプラットフォームとは異なり、統合されたプロセスマイニングを備えた自動化プラットフォームであり、エンドツーエンドプロセスに対する自動化の貴重なコンテキストと影響を提供し、超自動化戦略を可能にします。 このようなプラットフォームで行われる分析には、複数の相互作用が含まれ、プラットフォーム内の超自動化戦略が大幅に強化されます。

このようなツールを選択するのは簡単ではありませんが、RPAと全体的な自動化の取り組みをより適切に支援することがミッションクリティカルです。 プロセスマイニングは、スケーラブルでもあるRPA実装を成功させるための準備を実際に設定します。 これらのツールを導入することで、組織の全体的な健全性の問題を診断し、解決策を処方することができます。 適切なツールを導入することで、利害関係者は、最適化できるもの、実装、およびコストや組織に必要な労力など、提案されたプロセス変更の影響に関する情報を含む、完全なROIパイプラインを確認できます。

どちらも同じ デロイトグローバルRPA調査 また、RPAを実装する組織の63%は、専門的なスキルが不足しているため、専用のサードパーティパートナーと協力する可能性が高いと報告しています。 実装とスケールアップを成功させるために、利害関係者は、利用可能なリソースと、ビジネスの将来に最適な結果を生み出すソリューションを作成するために別のチームと提携することが最も理にかなっている場合を認識する必要があります。

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