データ・コストを最小限に抑え、成長を促進するための11の方法

ビジネスデータを有効に活用するには、工場への投資、オフィスの拡張、研究開発への投資と同様に、投資収益率の計算が必要です。オラクルの組織は、顧客、製品、取引、従業員、財務、経済、競合他社に関するデータなしでは運営できません。成長し、繁栄するには、そのデータが必要です。しかし、高品質なデータには、取得、保存、管理、保護、分析のための価格タグが付属しています。企業が保有するデータが多いほど、顧客へのサービスやパートナーとのコラボレーションを充実させることができますが、その一方で、データエコシステム全体に投じる時間、労力、リソースも増えます。企業は、このようなROIの考え方でデータを一貫して処理することでメリットを得ることができます。

この記事では、主にデータROI方程式のコスト面を調査し、そのデータの取得、格納、保護および使用のコストを制御および最小化する方法に焦点を当てます。

データ・コストとは

データ・コストは、ビジネス・データの取得、保守、保護および使用に関連する費用です。これらのデータ・コストの多くは明確です。データ自体は、ハードドライブやストレージアレイなどのオンプレミス、あるいはクラウドベースのストレージ（これも物理的なハードドライブで構成されています）など、どこかに保存しておく必要があります。コンテンツ管理システム、リレーショナル・データベース、データウェアハウスやデータレイク、その他の構造などのデータを整理するソフトウェアがあり、オープンソース・ソリューションを使用するときは、商用ライセンス・コストやサブスクリプション/サポート契約があります。データはバックアップする必要があり、それらのバックアップを管理するために追加のストレージとソフトウェアが必要で、一部のデータが失われる場合は限定的なリカバリに備えるか、物理的な障害がある場合は完全なリストアに備える必要があります。

また、サードパーティ・プロバイダーからデータを取得するためのライセンス料やその他の費用もかかる場合があります。セキュリティとアクセス制御が必要であり、業界や政府の規制に準拠し、プライバシーに関する懸念に対処する必要があります。データの検証と、古い情報の修正などによるデータの品質の確保または向上に関連するコストがあります。

また、データを最大限に活用するには、ユーザー・インタフェース、分析およびレポート用のソフトウェアや、インサイトを発見するためのディープ・ラーニングや人工知能ソフトウェアが必要になる場合もあります。

最後に、パフォーマンスとスケーラビリティに関連するコストがあります。データがMBからテラバイトまたはペタバイトにまで拡大する場合、そのデータを維持して使用するための高度なソフトウェア、慎重な計画、および場合によっては自動化ツールに加えて、大規模に保存してアクセスするためのハードウェアが必要です。また、前述のデータ・コストごとに、企業はデータ管理ツールを管理および運用するために熟練した人材を採用する必要があります。

主なポイント

• データ・コスト削減プログラムに着手する前に、現在のデータ資産、そのデータの使用方法、データが最も急速に増加している場所、ボトルネックがある場所を理解する必要があります。
• 大規模なIT予算内でデータ・コストを埋めるのではなく、データに費やしているものや、最も大きな(そして最も急成長している)経費がどこにあるのかを解明します。これにより、コスト削減の最大の機会を特定できます。
• 複数のデータベースやサービスを統合データベースに統合して効率を向上させるなど、代替のデータ・アーキテクチャをご紹介します。たとえば、トランザクション・データベースと同じプラットフォームで分析および機械学習ワークロードを実行し、ステップの削減、インサイトの高速化、コストの削減などを行います。
• クラウドベースのデータ・サービスは、必要なパフォーマンス、自動化およびセキュリティを確保しながら、運用コストを削減できます。

データ・コストの最小化の説明

データ・コストの最小化は、組織にどのようなデータがあるかを理解することから始まります。その一部はリレーショナルです。つまり、データが行と列に存在すると考えることができます。その他のデータは非構造化されており、ドキュメント、イメージ、ビデオおよびバイナリ・ファイルで構成されている場合があります。組織が持つデータ・アセットを理解したら、次のステップは、リレーショナル・データベース、NoSQLデータベース、ドキュメント・リポジトリなど、それらを格納するための最適な形式を決定し、データベース統合の機会を検討することです。また、データがどこから来ているか、どこにあるか、どこでどのように使用されるかを知ることも不可欠です。

組織がそのデータを理解し、最適な格納場所を理解したら、次のステップは、これらのすべてのデータソースと用途を考慮できる柔軟なデータ・アーキテクチャを採用し、組織が取得、管理、ストレージおよび分析を最適化できるようにすることです。このアーキテクチャの重要な要素は、データの使用方法を決定するための適切なデータ・ガバナンス・モデルを見つけることです。もう1つは、パフォーマンス、柔軟性、セキュリティ、有用性を最大化しながらコストを最小限に抑えるために、適切なオンプレミスまたはクラウドのデータ管理システムを選択することです。これらすべてのステップにより、組織はデータの価値と使用を評価し、その価値を提供するためのコストを最小限に抑えるための適切な措置を講じることができます。

データ・コストを最小限に抑える11の方法

今日、企業がどれだけデータを保持していても、毎日、おそらく毎秒、より多くのデータが届きます。そのデータの多くは、事業運営の推進、取引の実施、顧客とパートナーへのサービス提供、管理の強化、財務報告の推進、コンプライアンスの確保に必要です。しかし、その一部はほとんど価値がないかもしれません。次に、そのすべてのデータの取得、変換、保存、保護および使用のコストを最小限に抑える11の方法を示します。場合によっては、これらのステップは、ビジネスの俊敏性、スタッフの生産性、その他の効率性の向上により、直接的な予算削減ではなく、間接的な節約につながる可能性があります。

データ・コスト削減プログラムの作成方法

データ・コスト削減プログラムの目標は、低コストでより多くのことを行えるようにすることです。データの管理に費やすコストを削減しながら、データからビジネス・インサイトと業務の応答性を高めます。

データ・コスト削減プログラムの7つのステップ

1. プログラム所有者の設定
2. 現在のデータ支出の評価
3. データ・コストの表示
4. データ予算の設定
5. 最適なコスト削減戦略の特定
6. データ利害関係者との連携
7. 結果の評価

1. プログラム所有者を設定します。
   全体像の目標を持ち、適切なステップ、マイルストーンおよびタイムラインに注力できる人が必要です。データ・コスト最小化プロジェクトを開始するには、プログラム所有者を割り当ててこれを優先させます。
2. 現在のデータ支出を評価します。
   データへの支出方法と、その支出額を詳細に把握できます。コストが固定されている部分と増加している部分を特定します。その支出から得られる価値について具体的に説明してください。
3. データ・コストをビジネスの優先事項にします。
   IT予算内でデータ・コストを埋めることはできません。真のコストを理解するほど、それらのコストをより適切に管理できます。また、コストがデータから取得した値と一致するかどうかをビジネス・ユニットが簡単に判断できます。
4. データ予算の設定
   現在支出しているもの、およびコスト増加が予想される場所がわかるようになったので、総所有コスト(TCO)に基づいて、支出を計画する金額が決定されます。これにより、コスト削減目標が達成されます。
5. コスト削減戦略を特定します。
   コストを削減するには、データ・アーキテクチャの変更、サイロ化されたデータベースの単一のコンバージド・データベースへの統合、オープン・ソース・テクノロジの採用、クラウドへの移行、マネージド・データ・サービスとの連携など、多くの方法があります。組織にとって意味のあるものを計算します。
6. 利害関係者によるコスト削減の特定
   データに対して直接的または間接的に支払う部門またはユーザーはどれですか。彼らと協力して、どのコスト削減戦略が彼らに支払うのか、そしてコスト削減が取るに値しないリスクをもたらすかを評価します。
7. 結果を評価します。
   「どれだけ節約できましたか？」という質問に答えることは当然のことのように思えますが、その計算を行い、具体的な数字を出すには、ある程度の規律が必要です。そして、さらにその先へ進んで、「どこを削減しすぎたのか？」、「どこにより投資すべきか？」という質問にも答える必要があります。

Oracle HeatWaveでデータ・コストを削減

データは、請求から翻訳ログまで、ドキュメントから部品カタログまで、価格表から在庫まで、あらゆる業務をサポートします。その運用データをより効果的に活用することで、新たな機会が生まれます。しかし、そのデータは毎日増加しており、コストも増加しています。幸いなことに、ビジネスの成長を促進し、効率を向上させながら、データのコストを最小限に抑えるための措置を講じることができます。

HeatWaveでは、トランザクションとレイクハウス規模の分析のための1つのクラウド・サービスで、自動化および統合された生成AIと機械学習を使用できます。企業は、データ・ストア間のデータ移動のレイテンシとセキュリティ・リスクを回避しながら、個別の分析およびベクトル・データベース、機械学習サービスおよびETLプロセスのコストと複雑さを排除できます。組み込みの機械学習による自動化により、開発者とDBAは、時間を大幅に節約し、パフォーマンスをさらに向上させ、コストを削減できます。HeatWaveは、Oracle Cloud Infrastructure(OCI)、Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、およびOCI Dedicated Regionのお客様のデータセンターでご利用いただけます。

HeatWave Lakehouseのクエリ・パフォーマンスと価格性能は大幅に優れています。多くの急成長企業は、HeatWave を使用してデータインフラストラクチャを簡素化し、データ管理コストを削減しながら、パフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティ、生産性を向上させています。

データ・コストの削減に関するFAQ

データ・センターを閉鎖する際の最初のステップは何ですか。

データセンターの終了を計画する際には、アプリケーション、データ、サービス、ユーザー、セキュリティ要件について徹底的な調査を行います。既存のアプリケーションとデータをクラウドに「リフト・アンド・シフト」する場合も、新しいアプリケーションを選択する場合も、新しいアプリケーションを最初から構築する場合も、その調査のすべてに移行計画が必要になります。

データ・センターの機器の寿命はどのくらいですか。

HVAC（暖房、換気、空調）システム、配電、 物理的セキュリティ・システムなど、データセンター・インフラストラクチャの主要部分は、定期的なメンテナンスにより10年以上使用することが可能です。サーバー、ルーター、スイッチ、ストレージなどのコンピューティング機器は、目安として3年から5年で陳腐化します。

クラウドのセキュリティについて責任を負うのは誰ですか。

サーバー、ネットワーク・インフラストラクチャなどのクラウド・インフラストラクチャの物理的セキュリティは、クラウド・プロバイダーが管理します。ソフトウェアとサービスの確保に関わる責任は、クラウド・サービス・プロバイダーと企業の間で共有されます。

データ・センターの閉鎖にはどのくらいの時間がかかりますか。

データセンターの完全な撤退には数カ月かかるとお考えください。より大規模なITインフラストラクチャの場合は数年かかることもあります。これはすべて、データセンターの規模、複雑さ、データ量に異なります。その時間の多くは、徹底的な棚卸し、計画の策定、新しいソフトウェアの作成とテスト（必要となる場合）、トレーニングに費やされます。オフィスの移転と同様、すべての計画が完了すれば、実際の移行と終了自体は比較的短い期間で行われます。