データ活用にあたっては多くの場合、「データの統合」が壁として立ちはだかる。企業全体の取り組みならまだしも、LOB(事業部門)等が部門独自の取り組みとしてこれを進める場合、十分なITスキル、ITリソースが無い状況で今挙げた壁に臨まねばならない。本稿では、LOB(事業部門)におけるデータ活用をテーマにして、オラクルのクラウドサービスを用いた「データ活用の現実的な実践手法」を紹介する。
部門が独自にDWHを構築・運用するためには
データソースの異なる情報をBIで一覧化して業務を効率化したい、回帰分析や因子分析によって購買に結び付きのある変数を導き出したい、……データ活用によって果たしたいことは明確であっても、データ統合の壁を理由に取り組みを挫折した、そんな経験を持つ人は多いだろう。
ウェブ解析ツールのようにリアルタイムに情報が自動更新されるものからCRMのように作業者によって都度情報が更新されるものまで、組織が持つデータは、種類、形式、更新頻度にばらつきがある。それぞれ異なるシステムにあるデータを画一的に取り扱う。そのためには、データ活用の対象となる全てのデータを統合・集約し、専用の独自基盤を用意せねばならない。高いスキルセットや張り付きでこれを管理するリソースがなければ実現できないのではないか……、こうした懸念が、LOBにおけるデータ活用のハードルを高くする要因だ。
ただ、Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud(ADW)であれば、今挙げた懸念をクリアすることが可能だ。同サービスは、日本オラクルがここで表明する通り、”データをいれて使うだけで、データベースの管理が（ほとんど）不要”とすることを可能にしている。事前に細かな設計をせずともデータをいれるだけですぐに分析に最適化された基盤を構築できる。さらに、構築後もチューニング作業等を必要とせず、張り付きで環境を管理せずとも性能を堅持できるのだ。
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Autonomous(自律)の名の通り、ADWではDWHの構築や運用に必要な各種設計、チューニング作業を自律化とクラウドテクノロジーによって自動化することができる。ADWの概要は、本稿のダウンロード資料を参照されたい。 |
Oracle Cloudが、データの統合から活用まで支える
分析基盤の構築はあくまでプロセスであり、集約した情報を有効に活用することこそがデータ活用の本旨だ。様々なアプリケーションから基盤上にあるデータへアクセスし多方面からデータを活用していくこととなるが、Oracle CloudはADWのようなデータ統合のサービスだけでなく、活用の側面のサービスも網羅している。
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Marketing Automation用途の場合のアーキテクチャイメージ。 |
例えば、分析基盤に集積した顧客データを用いてマーケティングシナリオを設計し、実施したキャンペーン結果から顧客洞察を得るようなシーンを想定してみよう。
シナリオの設計にはMAツールを、顧客洞察を得るための分析はBIツールを用いるとした場合、それぞれ提供ベンダーが異なるとツール間や分析基盤との間で接続性があるかどうかを確認する必要が生じる。Oracle Cloudは、MAのOracle Marketing Cloud、BIのOracle Analytics Cloud等、「活用」という軸のサービスも数多く備えている。さらに、ADWを含む全てのサービスがOracle Cloudという同一プラットフォームで提供されるため、相互の接続性は担保される。ユーザーはサービス間の接続性に意識を割くことなく、自由に、迅速に活用の幅を広げていくことが可能なわけだ。
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本稿で提供するPDFでは、今挙げたマーケティング用途以外にも様々なシーンを例に挙げ、Oracle Cloudが備えるADWと各種サービスを組み合わせたデータ活用例を紹介していく。営業、マーケティング、財務会計など、様々な組織で適用可能な例を用意しているので、データ活用を考える方や過去取り組みがうまく進まなかった経験を持つ方にはぜひご覧いただきたい。
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≪内容≫
マーケティング部門向け
- 顧客分析による一歩先のデジタル・マーケティング
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経理・財務部門向け
- 企業の経営判断に貢献する財務データの集約と分析
経理・財務部門および営業・営業企画部門向け
- Data Mart x Analytics によるデータ探索力と分析力の向上
人事部門向け
- 企業の経営基盤を強固にする人材データ分析のすすめ
など
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