entrance DWH-EA（エントランスディーダブルエイチイーエー）

entrance DWH-EAとは

お客様の企業全体のデータを、データHUBで統合・最適化します

データドリブン経営を実現するために、企業の資産であるデータを最適に一元管理する仕組み（データHUB）を構築します。

特長

企業の資産であるデータのあるべき姿をお客様とともに整理します。
オーダーメイドでお客様の要望を取り入れつつ、ローコード開発ツールを活用しコストを削減します。
非エンジニアにも使いやすいローコード開発ツール（ODIP）を用いるため、運用の内製化が容易です。
地方銀行向けの豊富な導入実績により裏付けられた品質です。

よくあるシステム課題とentrance DWH-EAの導入効果

システム課題

データのサイロ化

システム毎にマスタデータが散在しておりメンテナンスが必要。またシステム毎にデータフォーマットが異なり、関連するトランザクションデータの抽出が困難。

システム間I/Fの複雑化

システム毎に複数システムとのデータ連携があり、システム変更の際の影響範囲が広い。

メインフレーム / 基幹系システムの老朽化

メインフレームのEOS、COBOL人材不足等の課題のため脱ホストが必要。

導入効果

データの一元化

組織内のあらゆる種類のデータを一元化することができます。組織内のあらゆる部門で同じデータにアクセスすることができるため、情報共有がスムーズになります。

データの品質向上

データの重複や不整合を検知し、修正することができます。また、データの品質を保つためのルールやガバナンスを設定することができます。

データの可視性向上

データHUBにてデータのフォーマットやコード体系、データ構造を統一することにより、データの分析や可視化が容易になります。ビジネスに関連する情報をリアルタイムで可視化し、迅速な意思決定を支援することができます。

柔軟性の向上

組織内のシステムやプロセスにおける柔軟性が向上します。データの変更や拡張に対応することができるため、ビジネス環境の変化に迅速に対応することができます。また、Web APIを用いた外部システムとの連携やデータの共有も容易になります。

DX推進

脱ホストに際し、データHUB導入および仕組みの見直しをすることはDX推進に資する攻めの投資になります。

システム構成イメージ

1 データHUB
データHUBは、異なるデータソースからデータを収集し、格納、処理、分析するための中央集権的なプラットフォームです。データHUBは、データ駆動型の企業にとって欠かせないプラットフォームのひとつであり、企業内のデータ資産を最大限に活用するための重要なツールです。
2 EDW
EDW （エンタープライズ・データウェアハウス）は、大規模な企業や組織が複数のデータソースからデータを収集、統合、格納し、分析やレポート作成に利用するためのデータプラットフォームです。EDWは、膨大な量のデータを処理するために設計されており、データをオンライン分析処理（OLAP）に適した形式に変換し、ユーザーが必要な情報にアクセスするのを容易にします。データは、データウェアハウスに定期的にロードされ、ETL（抽出、変換、ロード）プロセスを使用して、一貫性と品質を維持しながら統合されます。

導入の進め方

ビジネス環境の変化に素早く対応できるよう「全体最適」の観点から、業務やシステムの改善をご支援します。お客様のシステム刷新計画に合わせつつ、スモールスタートで効果を出しながら進めます。

0. アセスメント・計画

システム全体の現状を整理し、課題を明確化
- DFDレベル0：システム間のデータのやり取りを整理
- 概念ER図：データのまとまりと関連を整理
データフロー最適化に向けたロードマップ策定

1. スモールスタート

データHUBの仕組の構築
マスタデータの統合など、整理し易いテーマより対応

2. データHUBの成長

データの重要度や、関係システムの改修予定を考慮しつつ、順次データHUBに統合

3. 効果の最大化

データHUBにデータフローを集約
- システム間の疎結合化によるシステム改修コスト低減
- データの一元管理によるデータ活用の推進

当社提供のデータHUB活用事例

データHUBによりデータを一か所に集約することでシステム間連携の複雑化やブラックボックス化、スパゲティ化を抑止します。しかし、単に集約するだけではシステム追加や変更のたびに対応が発生してしまいます。

次に示すのは、データHUBを導入しデータ集約は実現したものの、データ統合をしなかったためにデータ活用に支障が生じ困っていたお客様が、当社のデータモデルを導入しデータ統合することでデータ活用に成功した事例です。

背景・課題

サブシステム群がオープン化傾向にある中、下記懸念があった。

各サブシステムごとにI/Fを作成すると、データ連携フローが複雑化する。
I/F構築・改修の費用負担が増える。

一次対策

データHUBを構築し、下記機能を集約。
- サブシステム間のデータ送受信機能
- サブシステムへ提供するデータの作成機能
- サブシステムとデータの授受に関する履歴管理機能

新たな課題

下流のサブシステム毎にデータマートを作成しなければならず、改修コストの圧縮効果が薄い。
顧客情報の一元的参照や多角的分析等を行う際、都度データの統合が必要になり、データ活用に支障がある。

対策

当社のデータモデルを導入し、データを統合。
データ管理のため、当社のバッチ基盤を導入。

効果

システム改修コストの軽減。
データ品質の維持。
データの一元化によりデータ活用が容易に。