クラウドコンピューティングが分析に最適なプラットフォームである理由

クラウド分析は、大量のデータを処理し、実用的な品質重視の洞察を生成する優れた方法です。クラウド コンピューティングは、コストが低く、実質的に無制限のスケーラビリティを備えているため、分析に最適なプラットフォームです。クラウド プラットフォームと分析プロセスの組み合わせは多大な価値を生み出すことが証明されていますが、企業がテクノロジーを最大限に活用した場合にのみ、これらのメリットを完全に実現できます。

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IT 業界のパフォーマンスを判断する強力な方法は、ベンチマークです。ベンチマークとは、プラットフォームとシステムを定量的および定性的に評価し、類似のプラットフォームとシステムと比較してパフォーマンスを測定することです。クラウド上の分析は、適切に設計されたテスト方法を使用してベンチマークすることができ、クラウド分析ソリューションのパフォーマンスが業界内の類似企業と同等か、それ以下か、または上かを判断できます。

この目的のために、Trianz は Digital Enterprise Evolution Model™ (Think) を作成しました。これにより、Trianz のコンサルタントは、クライアントのクラウド分析の成熟度を迅速に判断し、企業のデジタル変革における次のステップを効果的に導くことができます。

以下では、Digital Enterprise Evolution Model™ の 5 つの成熟レベルについて簡単に説明します。

レベル1:

このレベルでは、企業は主に手動のプロセスを使用し、自動化はほとんどまたはまったく行われません。これには、Excel スプレッドシートでのデータ追跡、電子メール通知またはヘルプデスク ソフトウェアを介したシステム レポートの手動管理が含まれる場合があります。このレベルの企業は、プロアクティブというよりリアクティブであり、データプロセスと手順の広範なデジタル化が不足している可能性があります。

約 30% の企業はまだこのレベルの成熟度に達していません。

レベル2:

レベル 2 では、企業はデータをより効果的に管理するための措置を講じています。企業では、ネットワークのエッジでデータ ガバナンス ポリシーを適用するために、マスター データ管理 (MDM) を備えたクラウド データ ウェアハウス ソリューションを導入している場合があります。 Tier 2 企業の場合、レポートは特定の状況でカスタマイズされたレポート メトリックを使用してアドホック ベースで行われることが多く、包括的ではありません。

約 30% の企業がこの成熟レベルに達しています。

レベル3:

レベル 3 では、組織はよりターゲットを絞った専用ツールを使用して、データを制御および分析します。レベル 3 の組織では、ビジネス インテリジェンス (BI) レポート ダッシュボードを使用してデータを視覚化し、傾向分析や予測分析を使用してより積極的なアプローチをとることができます。企業は、パブリック データ、ビッグ データ、さらにはソーシャル データを活用して、より多くの分析情報を生成し、これらの大量のデータをクラウド データ レイクに保存できます。

約20％の企業がこのレベルで成熟しています。

レベル4:

レベル 4 では、組織は予測分析と処方分析を組み合わせてビジネス上の意思決定を導き、最高受給者の意見 (HiPPO) に頼ることを避けます。企業全体の意思決定プロセスを正当化するために、データに基づく洞察への依存が高まっています。自動化や人工知能 (AI)、機械学習 (ML) の使用により、人間は依然としてこの洞察を評価した後、最終決定を下します。

約 15% の企業がこのレベルで成熟しています。

レベル5:

レベル 5 では、組織はデータを活用して、特に人工知能と機械学習によるシステムとプロセスの自動化を通じて洞察を生み出します。ハンズフリーのアプローチにより、主要な関係者に自己修復型の IT インフラストラクチャ、自動化されたレポートとアラート、およびより正確な長期予測を提供できます。

約5％の企業がこのレベルで成熟しています。

DEEM によるクラウド分析のベンチマーク

デジタル エンタープライズ進化モデルは、業界の競合他社やテクノロジーに関連するデータ主導の洞察を使用して、企業のクラウド分析の成熟度を測定します。 DEM™ では、主題ライブラリには世界中の 18 を超える業界の 40,000 社を超える企業が登録されています。

このモデルは、企業がこのレベルでどこに位置しているかを現実的に判断することで、企業がプロセスとテクノロジーのギャップを特定するのに役立ちます。このデータは、ターゲットを絞った変革的アプローチの長所と短所を浮き彫りにし、デジタル変革イニシアチブの明確な道筋を示します。

Think™ は、次の分野におけるエンタープライズ IT 機能のベンチマークに適しています。

• エンタープライズ データ戦略 - データの保存、データ転送、分析など、エンタープライズ データの使用に関するビジョンまたはロードマップをより適切に定義します。
• データ ガバナンス - ユーザー、サービス、システムによるデータへの適切なアクセスを定義します。不適切なデータ アクセス パターンと制御を修正することにつながります。
• マスター データ管理 (MDM) – 企業が使用する主要なデータ セットの一貫性、正確性、アクセス制御、コンプライアンス、説明責任を向上させるプロセス。
• データ品質管理 (DQM) – データ ウェアハウスまたはデータ レイクへの取り込み中にデータ品質を検証するためのパイプライン駆動型プロセスを作成します。
• AI 機能 – データ ストレージとデータ分析に関する AI 機能の評価。
• 投資モデルと優先順位付け – Project™ モデルに従って優先順位が付けられた、新しいテクノロジーとシステムへの投資のフレームワーク。
• データ分析と組織構造 – 分析ガバナンス、知識共有、データ依存関係など、組織全体での分析の使用状況を測定します。
• 分析技術 – 既存の分析技術の技術的能力をクラス最高の製品およびサービスと比較評価します。
• サイバーセキュリティ (サイバーセキュリティ リーダー向けのデータ セキュリティ層) には、データ セキュリティ フレームワーク、暗号化の利用、アクセス制御などが含まれます。

適切なクラウド分析投資を行う

調査会社 Trasers によると、データ視覚化はデジタル チャンピオンが最も活用しているテクノロジーであり、意思決定者の 83% が使用しています。これに続いて、モノのインターネット (IoT) が 80% の採用率で、ソーシャル リスニング/ソーシャル分析が 77% の採用率でした。

Think™ は、既存のクラウド分析ソリューションまたはフレームワークの欠点を特定し、分析機能を変革するためのアクション プランを作成するのに役立ちます。最も大きな影響を与える領域から始めることで、企業は業界内での競争力を大幅に向上させることができます。