データインサイダー

クラウド分析とは 

クラウド分析とは、クラウド上でデータを保存して分析し、それを使用して実用的なビジネスインサイトを抽出するプロセスです。オンプレミスのデータ分析と同様、クラウド分析アルゴリズムも大規模なデータ収集に適用され、パターンの特定、将来の成果の予測、ビジネス意思決定者に役立つその他の情報の生成などを行います。

しかし、一般に、クラウド分析はオンプレミス分析よりも効率的な代替手段となります。なぜなら、オンプレミス分析では企業が高価なデータセンターを購入し、場所を確保し、維持しなければならないからです。オンプレミス分析ソリューションの場合、企業はデータのプライバシーとセキュリティを社内で管理できますが、拡張が困難で高いコストもかかります。一方、クラウド分析ではクラウドコンピューティングの拡張性、サービスモデル、コスト削減という利点を活かすことができます。

日々の業務の中で、企業は何テラバイトものデータを生成します。現在、Webサイト、ソーシャルメディア、ITデバイス、財務ソフトウェアなどから取り込まれるこれらのデータのほとんどがクラウド上に存在しています。クラウド分析ツールおよび分析ソフトウェアは、このような大規模なデータセットの処理において特に威力を発揮します。容易に処理可能な形式でインサイトを生成し、さらにインサイトはクラウド上のデータからオンデマンドで生成できるため、より効果的かつ合理的なユーザーエクスペリエンスがもたらされます。

クラウド分析ツールおよび分析ソフトウェアは、このような大規模なデータセットの処理において特に威力を発揮します。容易に処理可能な形式のインサイトをオンデマンドで生成するため、より効果的かつ合理的なユーザーエクスペリエンスがもたらされます。

クラウド分析の概要

クラウドコンピューティングとは

クラウド分析がどのように機能するかを知るには、まずクラウドコンピューティングモデルから理解する必要があります。クラウドコンピューティングとは、インターネットを介してコンピューターサービスを提供することです。「クラウド」とは、インターネットインフラを構成する多数のコンピューターの集まりを比喩的に表したものです。

クラウドコンピューティングモデルでは、組織が自社用のデータセンターを購入して運用する代わりに、必要なITインフラとサービスをクラウドサービスプロバイダーからオンデマンドで借りることができます。これらのサービスには、ネットワーク、サーバー、ストレージ、データベース、ソフトウェアなどの重要なインフラから、人工知能(AI)や機械学習システムなどの高度なツールまで、あらゆるものが含まれています。クラウドコンピューティングでは、自社で機器を購入して維持する必要がないため、コストを削減する一方で生産性を向上できます。また、変化するビジネスニーズに応じたリソースの拡張も容易です。さらに、これらのサービスはリモートで一元管理されているため、Webに対応するあらゆるデバイスからアクセスできます。

クラウド分析の仕組み

その名が示す通り、クラウド分析システムはインターネットプラットフォーム上でホストされている必要があります。ほとんどの場合、膨大な量のデータを分析するために必要な処理能力とストレージスペースを備えた最先端のデータセンターで実行されます。

クラウド分析システムでは、生成されたすべてのデータが収集され、クラウド上に安全に保存されます。保存されたデータには、インターネットに接続するあらゆるデバイスからアクセスできます。その後、クラウド分析システムは独自のアルゴリズムを使用してデータをクリーニングし、整理し、処理し、分析します。そして、さまざまな形のデータ可視化やその他の直観的な形式によって、インサイトがユーザーに提供されます。

クラウド分析ソリューションにはそれぞれ独自の機能セットがありますが、すべてのソリューションにいくつかの共通するコンポーネントがあります。ガートナー社によると(こちらの記事を参照)、共通のコンポーネントには以下のようなものがあります。

  • データソース:ビジネスデータの生成元となるさまざまなソースです。Webの利用状況データやソーシャルメディアデータ、CRMシステムやERPシステムから生成されるデータなどが一般的です。
  • データモデル:データモデル構造は、データを取得し、分析のためにデータポイントを相互に関連付ける方法を標準化します。モデルは、スプレッドシートの1行のデータを使用する単純なものから、複数のディメンションでの複数のトリガーおよびパラメーターを含む複雑なものまでさまざまです。
  • 処理アプリケーション:クラウド分析は、データウェアハウスに格納された膨大な量の情報を処理し、インサイトを引き出すまでの時間を短縮する、特別なアプリケーションを使用します(詳しくは以下を参照)。
  • 処理能力:クラウド分析では、大量のデータの取り込み、クリーニング、構造化、分析を実行するための十分な処理能力が必要です。
  • 分析モデル:分析モデルとは、複雑なデータセットを分析し、結果を予測するために使用できる数学的モデルです。 
  • データの共有と保存:クラウド分析ソリューションではデータウェアハウジングをサービスとして提供するため、すばやく簡単に拡張できます。

これらの機能に加えて、AIはクラウド分析にとってさらに不可欠な要素になりつつあります。特に、機械学習アルゴリズムは、クラウド分析システムが自ら学習し、将来の成果をより正確に予測することを可能にします。

クラウド分析のメリットとは

クラウド分析は企業に多くのメリットをもたらします。ここでは、ビジネスに特に大きな影響を与えるメリットをいくつかご紹介します。

 

データの統合

組織内の多数の異なるソースから生成されたビッグデータを一元的に可視化することはほぼ不可能です。クラウド分析は企業のすべてのデータソースを統合し、全体像を把握できるようにします。物理的な所在地やデータの場所に関係なく、すべての関係者がこの一元化されたデータに簡単にアクセスできるため、より正確なインサイトを取得してビジネス上の意思決定をより適切かつリアルタイムに下すことができます。

 

共有とコラボレーション

財務や人事など、部門ごとにサイロ化されたビッグデータはビジネス全体に影響を与えます。クラウド分析ソリューションは、設定可能なロールベースアクセス制御に従って組織のさまざまな部門のデータをより適切に統合できるため、より効果的なコミュニケーションと意思決定が可能になります。 

 

拡張性

ワークロードとデータ量が急激に増加すると、オンプレミスプラットフォームを運用している管理者は、需要の増加に対応するために新しいハードウェアを購入してインストールする必要があります。このサービスモデルでは、将来需要が減少した場合に不要になると思われる過剰なプロビジョニングや支出が生じることが少なくありません。クラウド分析サービスでは、より多くのインスタンスをオンラインに移行し(または、需要が減少した場合にはインスタンスを減らし)、使用した分だけ支払うことで、需要の急増に応じた拡張が可能です。

 

コスト削減

オンプレミスプラットフォームでは、さまざまなハードウェア要件に伴うコストに加え、頻繁なアップグレードや移行が必要なため、事業の継続性に影響するシステムのダウンタイムが必ず発生します。また、オンプレミス分析には、企業によっては社内では確保できない、あるいは確保するコストを割けない専門性の高いスキルセットが必要です。クラウド分析では、追加のハードウェアを購入したりサポートしたりする必要がなく、サービスプロバイダーの専門知識を活用することもできます。

 

セキュリティ

通常、セキュリティ監視は組織のIT担当者が担当する多くの分野の1つに過ぎませんが、クラウドホストではセキュリティは常に監視されています。また、クラウド分析プロバイダーは、ネットワークを介して送信されるデータを保護するために堅牢な暗号化を使用しています。しかし、セキュリティに関する最大のメリットは、データがオフサイトに保存されているという点かもしれません。最近のレポートによると、すべての侵害の34%が内部脅威によるものであり、現在の従業員や元従業員が退社時に機密情報を持ち出すなどして行われています。

 

データウェアハウスとは

データウェアハウスとは、企業内のさまざまなソースから集められたデータを分析やレポート作成用に格納するための電子システムです。データウェアハウジングは、通常、クラウド分析プラットフォームの一部として提供されます。

データウェアハウスを作成するには、組織のさまざまなソースからデータをコンパイルして「クリーニング」します。「クリーニング」とは、破損したレコード、不正確なレコード、不完全なレコード、不適切な形式のレコード、重複したレコードを修正または削除するプロセスです。クリーニングされたデータは、トランザクション処理用に設計されたデータベース形式から、クエリーや分析用に設計されたデータウェアハウス形式に変換されます。ウェアハウスに格納されたデータは、ソート、統合、相関付けなどの処理が行われ、比較や分析を行えるようになります。データは各データソースの更新に合わせて継続的に追加されるため、データストアは常に最新の状態が維持されます。

ビジネスインテリジェンス(BI)とは

ビジネスインテリジェンス(クラウドBI)とは、一般にクラウド分析プロバイダーがSoftware as a Service (SaaS)モデルで提供するソリューションです。ここで言うBIとは、ビジネスデータの収集や解析に使用されるツールやテクノロジーのことです。BIには、オンライン分析レポート(OLAP)、データマイニングとテキストマイニング、予測分析と記述分析、パフォーマンスベンチマークなど、多くのプロセスが含まれます。BIソフトウェアはデータウェアハウスから関連データを収集して分析し、わかりやすいレポートを作成したりデータを可視化したりします。BIとデータ分析を組み合わせることで、企業はパフォーマンスを最適化し、より適切なビジネス上の意思決定を下すことができます。

従来のビジネスインテリジェンスソリューションも最新のビジネスインテリジェンスソリューションも、意思決定者に包括的で正確な情報を提供することで意思決定の質を向上させますが、その方法は大きく異なります。今でも多くの企業が使用している従来のビジネスインテリジェンスは、IT主導であり、特別に訓練されたデータサイエンティストやデータアナリストに依存しています。部門からレポートキューにクエリーが送信されると、データのスペシャリストが静的レポートを作成します。このレポートは履歴データや過去の結果に基づいて作成されるため、数日から数週間かかることもあります。その結果、レポート作成サイクルが長くなり、最新のデータが含まれていないということもあります。

最新のBIははるかに迅速です。組織のあらゆるレベルのユーザーが必要なデータにリアルタイムでアクセスでき、技術的な専門知識がほとんどなくても高度なレポートを迅速に作成できます。ユーザーはWebベースのダッシュボードを使用してデータをより自由に探索し、ビジネス上の問題に対してさまざまなアプローチを取ることができるため、IT担当者はその他の中核的なビジネス上の問題に集中できるようになります。

BIとクラウドBIの使用により、事実上あらゆるビジネス上の意思決定に役立つ情報を取得できます。BIの一般的な用途には以下のものがあります。

  • 顧客行動の分析。BIは、特定の顧客戦略が機能した理由または機能しなかった理由を特定したり、行動パターンを識別したりするのに役立ちます。
  • 収益戦略の策定。BIを活用して理想的な顧客を特定し、購入にあたっての意思決定に関するインサイトを提供し、コンバージョンを促進する要因を特定することで、収益成長戦略の策定に役立てることができます。
  • ビジネス上の課題を明らかにする。BIソフトウェアは財務ソフトウェアと統合されることが多く、これによって企業はデータをさまざまな角度から可視化し、見落としがちな問題を検出できます。
  • パフォーマンスの最適化。BIを使用すると、販売目標やプロジェクトの期限などの目標を追跡したり、達成可能な目標を特定したり、チームが目標から逸れないようにしたり、目標達成に近付いたときにマネージャーにアラートで知らせたりできます。

クラウド分析とイベント分析の違い

クラウド分析とイベント分析の最も根本的な違いは、クラウド分析がクラウド上でのみ実行されるのに対し、イベント分析はクラウドやオンプレミスなど、実行されている場所に関係なく、あらゆるソフトウェアを参照できるという点です。また、クラウド分析はセールス、マーケティング、ITなど、さまざまな事業運営に適用される分析を指す包括的な用語です。イベント分析もその一種と言えますが、特にITイベントやITインシデントを解決するためのコンピューティングプロセスを指します。

イベント分析は、複数のイベント管理システムを単一の一元化されたプラットフォームに統合し、トリアージプロセスの大部分を自動化する最新世代のイベント管理です。これにより、異常なイベントの発見と解決が容易になり、人間による介入も少なくてすみます。

クラウドベースのイベント分析は、オンプレミスのイベント分析と比べて多くのメリットがあります。インフラストラクチャの大部分がサービスプロバイダーによって提供されるため、組織が負担するコストが大幅に削減されます。また、ソフトウェアのインストールや管理が容易になり、更新が自動的に行われるため、IT担当者はネットワークの問題を特定して解決することにより多くの注意を払うことができます。

導入方法

最適なクラウド分析プラットフォームを選ぶ方法

すべてのクラウド分析プラットフォームが同じように作られているわけではないため、購入を決める前に時間をかけて自社固有のニーズを特定することは、長期的に見るとメリットがあります。考慮すべき主な要素には以下のものがあります。

  • 拡張性。優れたクラウド分析プラットフォームは、成長するビジネスニーズやデータのニーズに対応できます。柔軟な価格プランがあれば、使用したリソースの分だけ支払うことができます。
  • セキュリティ。ほとんどすべてのクラウドプロバイダーは、ネットワークを介して移動するデータについては暗号化しますが、保管されているデータを保護するクラウドプロバイダーは多くありません。「移動中」のデータと「保管中」のデータの両方を暗号化するプラットフォームを選ぶようにしてください。
  • リアルタイムの統合。クラウド分析プラットフォームは、余分な手間をかけることなく最新の状態を維持できるよう、組織の他のシステムとリアルタイムで統合できる必要があります。
  • 分析機能。どの企業も、独自のビジネス指標に基づいています。自社の指標を計算できるクラウド分析プラットフォームを選択してください。
  • 応答性に優れたインターフェイス。データ分析は、モバイルデバイスで実行されることが増えています。検討中のクラウド分析プラットフォームが、ユーザーのスマートフォンやタブレットをダウンさせないかどうかを確認してください。

複数のクラウド分析プラットフォームを活用する場合の課題

クラウドに関して言えば、多ければ多いほど良いと考える企業が増えています。マルチクラウド(複数のクラウドプロバイダーを使用すること)やハイブリッドクラウド(プライベートクラウドとパブリッククラウドのインフラストラクチャを組み合わせること)のトレンドは成長し続けています。たとえば、企業はコンピューティングやストレージの急増にパブリッククラウドを使用するなど、負荷分散の手段としてハイブリッドクラウドを選択します。また、ビジネスニーズによって適したプロバイダーが異なればマルチクラウドを選択します。しかしながら、どちらのトレンドにもそれぞれの課題があります。

どちらの環境も、最も大きな課題の1つがセキュリティです。プライベートクラウドは組織内のデータセキュリティを統合しますが、データの一部またはすべてをパブリッククラウドに移動した途端に状況は変化し、組織は2つのセキュリティプラットフォームを管理しなければならなくなります。マルチクラウド環境では、複数のセキュリティプラットフォームを持ちながら、セキュリティプロセスやポリシーを管理できないため、セキュリティの問題が一層顕著になります。

これらのクラウド環境では、データガバナンスやコンプライアンスの問題もより深刻になっています。特に、マルチクラウド環境ではデータの場所を把握するのが難しく、ビジネスを危険にさらす規制コンプライアンス違反が発生しやすくなります。IT部門がこれらの環境を監視し、組織特有の規制要件を満たすための適切なツールを利用できることが不可欠です。

結論

データの力を活用する

企業は膨大なデータを日々生み出しています。クラウド分析は、それらのデータを統合して実用的なインテリジェンスへと変え、同時に調達と維持にかかるコストを削減する魅力的な機会をもたらします。重要なのは、選択したクラウド分析プラットフォームを最大限に活用できるよう、ビジネスニーズを事前に見極めることです。競争力を手に入れ、ビジネスを前進させるために必要なインサイトは目の前にあります。クラウド分析は、それらをいつでも利用できるようにする方法をもたらしてくれます。