Bellwether consultants Inc. 1 © 2013 Bellwether consultants Inc. All rights reserved. Bellwether consultants Inc. MDM(Master Data management) と Data Ware House との関連ついて ◆ MDM で構築される Enterprise Master Data （ E-Master ）は Data Ware House の 欠くべからざる要素である。即ち ◆ MDM 構築は Data Ware House の構築と同義である ◆ MDM と Data Ware House を一体化して構築する事で、投資対効果を 高めることが可能になる。 ◆ E-Master を内蔵した Data Ware House 構築は、従来の手続き先行型の システム構築整備から、ﾃﾞｰﾀ視点でのシステム構築整備を可能にする システム基盤を整備する事になる。 ◆ Gig Data 視点で、 InfoFrame DataBooster により MDM 、 Data Ware House の 一体化システムの構築が可能になる。

Bellwether consultants Inc. 2 © 2013 Bellwether consultants Inc. All rights reserved. １ E-Master について MDM で生成される、 Enterprise Master Data （ E-Master ）は、その時点での企業の 経営状態を示す 「一元化統合管理されたデータ」である。 ２ E-Master は最新のデータを保存している データであり蓄積する最新のデータである。 E-Master 相当ﾃﾞｰﾀは、システム移行、合併等の 処理で生成される移行マスタと同等です。 ３ E-Master は、 Data Ware House の視点から見れば 「最新のﾃﾞｰﾀｾｯﾄ」であり、利用期間終了後は 「過去に遡った」分析に使う蓄積データとなる。 したがって、 MDM と Data Ware House は 一体のシステムとして扱うべきである。 これにより ◆ MDM システムの投資対効果の向上を実現し MDM 、 Data Ware House の構築により データを基盤とした新しい視点での経営改革を 進めることが可能になる。 業務オペレーションシステ ム 業務 Master 蓄積参照 Master DWH Enterprise Master Data （ E- Master ） BI ﾂｰﾙ MDM システ ム MDM と Data Ware House （ DWH) の鳥瞰的整理

Bellwether consultants Inc. 3 © 2013 Bellwether consultants Inc. All rights reserved. Bellwether consultants Inc. MDM(Master Data management) と Enterprise Master Data データ集約処 理 ◆ MDM は古く新しい課題 MDM は、企業において情報化が始まった時代からの情報システムの古い課題であり現在も、 企業によっては解決が急がれる経営上の課題です。 企業の IT 化は略半世紀前から始まり、システム開発は、業務オペレーションの効率化、高速化、 正確化等を目標として行われてきました。 E-Master として扱われる主な情報は、顧客情報、商品情報などで事業経営におい て非常に重要な価値、意味を持つ情報です。 E-Master は、企業として、本来 「一元管理すべきデータ」 ですが、現実にはシステム 構築の経緯、企業の合併、事業吸収等の事情により、複数のシステム毎の Master に、分散、重複し て 記録され、処理されてきました。 E-Master が断片化され、企業内で多種多様なシステム、メインフレーム、サーバ、 PC の個人管 理 Excel 表等に重複、散在する事により、必然的にデータの「整合性や品質（鮮度、正確さ等）」が下 がります。 即ち企業経営における正確な情報の欠如により、正確な経営判断が困難となりロスコストの 発生・機会損失・顧客満足度等の低下を引き起こし結果的に企業の経営品質を低下させる要因とな ります。 ◆ MDM の目的 MDM は、このようなマスターデータ複雑化の根本的原因に取り組み、企業組織、及 び 企業の全業務システムにまたがる統一的な視点でのデータ管理、処理の提供が目標で す。

Bellwether consultants Inc. 4 © 2013 Bellwether consultants Inc. All rights reserved. Bellwether consultants Inc. 企業内における Enterprise Master Data の位置付け（典型的） ◆ Enterprise Master Data （ E-Master ）の位置付け E-Master は統合データとして業務オペレーションシステム毎にサイロされた Master のデータ を集約し、且つ、企業における唯一の統合されたデータと位置付けられます。 ① データ集約 データの統合化、一元化による企業の最新の経営データの管理、維持 E-Master の生成については、各種のパケージツールがあり、編集処理の定義、生成処 理等 優れたツールがあります。 図 １ オペレーション Master と Enterprise Master Data A ｼｽﾃﾑ Master Enterprise Master Data （ E- Master ） Z ｼｽﾃﾑ 業務オペレーションシステム群 ② データ配信 新 Master 新 ｼｽﾃﾑ ③ 新 Master 生成 ① データ集約 システム毎にサイロ化された Master ② ﾃﾞｰﾀ配信 各業務オペレーションシステムに最新の Master 更新情報を提供し、整合性のとれた 各システムの Master データを維持可能にし ます。 ③ 新 Master の生成 E-Master は、新しい業務システム用 Master の 生成の原ﾃﾞｰﾀとなり、 整合性のとれた Master データを提供します E-Master は、最新の時点での企業活動の全 ての情報が記録される。 ⇒ 最新の状況を分析する最適なデー タ

Bellwether consultants Inc. 5 © 2013 Bellwether consultants Inc. All rights reserved. Data Ware House の構成 ② ログデータ蓄積 BI ﾂｰﾙ ① 台帳データ蓄積 A ｼｽﾃﾑ Master Z ｼｽﾃﾑ 業務オペレーションシステム群 蓄積編集機能 PC Data Ware House は過去のデータを蓄え、 クライアントからのデータ参照をを処理す る システムです。 蓄積されるデータは２種類です。 ① 台帳データ テーブル形式のデータとして管理さ れ、 行を単位として業務処理が行われ、 行レベルで追加、削除、及び 行の中のカラム値の変更が行われる データ。 典型的な例は、顧客マスタ、 銀行の預金マスター等にある ② ログデータ 台帳データの行に対する処理の記録 データ 及び、台帳データとは無関係の処理の ログ 等で、企業の活動を記録したものです。 典型的な例は、顧客ごとの取引履歴、 ここでの、 ① 、 ② の定義はあくまで便宜的 です。 現実には、特殊な用途、或いは生成 されるデータがあるはずですが、整理説明 の都合上、典型的と思われるデータ を題 材にしています 、 データ収集処理

Bellwether consultants Inc. 6 © 2013 Bellwether consultants Inc. All rights reserved. Data Ware House と Enterprise Master Data の関係 ◆ Enterprise Master Data （ E-Master ）と Data Ware House の保持するデータの 時間関係では相補的です E-Master は、現在の企業の状態を表すデータであることに対し、 Data Ware House のデータは、企業の活動の長期の記録を保持しています E-Master を Data Ware House に組み込み一体化する事により 統合化された、 Data Ware House が実現できます。 E-Master と Data Ware House は同一の DB 技術採用する事が必須となりま す E-Master Data Ware House 現在 ～１ ｶ 月？ ～ １０年 Data Ware House と E-Master の時間関係

Bellwether consultants Inc. 7 © 2013 Bellwether consultants Inc. All rights reserved. MDM と Data Ware House システム視点での階層的整 理 マスタ同期機能 ログ 旧マスタ履歴レコー ド （タイムスタンプ付 き） ログ保存マス ター 取捨選択・統合 BI ﾂｰﾙ クライアン ト Enterprise Master Data A ｼｽﾃﾑ Master Z ｼｽﾃﾑ 業務オペレーションシステム群 新 Master 新 ｼｽﾃﾑ ① システム間連携・データ収集

Bellwether consultants Inc. 8 © 2013 Bellwether consultants Inc. All rights reserved. Data Ware House における分析処理の技術的課題と解決策 典型的な分析処理例 Master 業務オペレーションシステム群 データ収集・編集処理 A Join Z AZ 検索 BI ﾂｰﾙ Enterprise Master Data 日次生成処理 Enterprise Master Data IW （ Information Worker ）の多様 な 分析視点での Small Data 処理データ（ Data mart ） ・ 編集処理の高速化、 ・ 多数の IW による同時共用 自由なカラムと、その値による ・ Sort 、 Join 、検索等の処理高速 化 ・ 同時多重処理実現 Data Data 0.1秒0.1秒 ◆ 構造化データ処理 ◆ 全件参照処理高速化 ◆ 大福帳同時多重処理の実現 In-memory DB の InfoFrame DataBooster で解決 集計 10 億行 ⇒多数の IW による共用大福帳 、 300 行 0.1 秒 ≦ 0.1 秒 Small Data 処理は同時多重処理 時間は目安参考 値 秒 （唯一？）の解決 策 DB システムへの要件