データ利活用の理想と現実

目指す姿

データを活かして
全社的な価値を創出

現実

データ利活用が
部分的・場当たり的
その結果、活動が頓挫

具体的な課題

DataOpsによる解決アプローチ

DataOpsを取り入れることで、属人性や品質のばらつき、ニーズを満たせない開発プロセス・仕組みといったデータエンジニアリングの課題を克服し、全社的かつ継続的にデータ利活用の規模を拡大していくことが可能となります。

データ品質の標準化

データ品質管理方針を定め、方針に関わる定型プロセスを自動化。データ品質が均一化され、確認・修正の手間を大幅に削減します。

性能問題の解決

性能計測・改善プロセスを策定し、運用における監視・通知を自動化。データ基盤の利用費用を最適化できます。

構成管理の自動化

Git・dbtなどのツールを用いて、開発・運用プロセスを自動化。開発・運用プロセスが標準化され、開発速度が向上します。

CI/CDパイプライン構築

CI/CDパイプラインを構築し、ビルド・リリースプロセスを自動化。安定したリリースを継続的に実施できる環境が整います。

チーム力の向上

データ推進組織を組成し、チームの学習プロセスを定義・定着化。属人化を解消し、チームでデータ開発を遂⾏できるようになります。

ULSが提唱するDataOpsアプローチ

データの生成〜活用のサイクルを徹底的に自動化します。自動化できない部分は、チームの学習プロセスを定義し、定着化に向けたコーチングを実施します。
この2つのアプローチにより、プロセスの効率化、データに関わる開発・運用全般の品質を向上させます。

データライフサイクル

徹底的な自動化

"人"中心の改善

サービスの進め方

アセスメントにより、具体的なアクションを立てられるレベルまで、組織·プロセス·システムの状態を具体化·可視化します。アセスメントの結果にもとづき、改善施策を立案·実施し、結果をレポートとしてまとめます。

STEP.1

アセスメント
施策検討

STEP.2

自動化による
改善

STEP.3

アジャイル開発
の定着化

STEP.4

改善結果
レポート

• アセスメント、施策検討

  データ基盤、データパイプラインなどシステムの状態と人に関わる開発プロセス、チームスキルなどの状態を可視化します。可視化した結果にもとづき、改善施策を立案します。

• 自動化による改善

  データ品質、性能問題、構成管理、ビルド·リリースに対し、自動化による改善を実施します。改善後の環境を運用していくためのドキュメントも整備します。

• アジャイル開発の定着化

  アジャイル開発を定着化させます。教育によるティーチング、開発現場の伴⾛によるコーチングにより、お客様の開発チームが⾃律的に改善しながら開発を進められるようにします。

• 改善結果レポート

  改善後のプロセスを再計測し、実施内容、再計測結果、改善内容をレポートに纏めます。

DataOpsサービス事例

多様な業種・業態のお客様に対してDataOpsアプローチを導入し、高い成果を上げてきました。

大手損害保険業様

デジタル初のビジネス施策を高速で検証する仕組みとプロセスの整備

中堅金融業様

データ分析が進まない現場への教育・伴走支援

専門商社様

効果が上げられないデータに関わる開発の改善

よくあるご質問

• DataOpsサービスのゴールは何ですか？

  お客様が内製したいとお考えの領域について、ウルシステムズのコンサルタントからの引き継ぎが完了し、お客様ご自身が継続的に推進できる状態にすることをゴールとしています。

• 効果が出るまでにどれくらいの期間が必要ですか？

  アセスメント～改善レポートまで、最短3ヶ月からのご支援が可能です。課題の複雑さや難易度など、お客様の状況によって期間は増減します。

• どのような体制で支援していただけますか？

  技術⾯と組織⾯、それぞれの専⾨家によるDataOps推進チームを⽴ち上げます。推進チームには弊社のDataOpsアドバイザリ、テクニカルコーチ、アジャイルコーチだけではなく、お客様からもメンバーを選抜して参加いただきます。お客様からも参加いただくことで、お客様⾃⾝が⾃⾛できる状態を目指します。

• 予算を確保するために見積もりがほしい。

  データ利活用の分野、特にデータ品質の向上は際限がございません。お客様のご要望と目指す将来像をうかがい、コスト効率の良い最適な改善案と支援体制をオーダーメイドさせてください。まずはお気軽にご相談ください。