DataOpsとは?|データを円滑に活用し、データから価値を生み出す

産業のDXを推進する上で、産業データを円滑に活用し、データから価値を生み出すためにDataOpsという概念が注目されています

DataOpsとは産業のデジタルトランスフォーメーションのキーワード

[Japan] CDF Roadmap Webinar 23 June FINAL (2)

産業のデジタルトランスフォーメーションを推進する上で、産業データを円滑に活用し、データから価値を生み出すためにDataOps という概念がとても重要です。
DataOpsについて考えるときに、前提として、私たちはITの世界で広まっている「アジャイル」、そして「DevOps」の概念を意識しています。

DataOpsとは、組織をまたいだデータ管理者と利用者の間の、データフローに関わるコミュニケーションやインテグレーション、自動化を改善・強化することに焦点を置いた、協調的なデータ管理の取り組み手法です。もしかすると、外部のサードパーティーやパートナー企業もこれに関わるかもしれません。

そしてDataOpsのゴールですが、「DevOps」と非常によく似ています。「DevOps」の場合はコードですが、DataOpsの目的は、データ、データモデル、関連する成果物の見通しの良い生成・提供と変更管理を行い、データの業務活用を常に行うことです。

DataOps では、日々変化する環境の中でデータの価値や活用方法を改善するために、必要なレベルのセキュリティ、データ品質およびメタデータを維持しながら、テクノロジーを活用してデータ展開の自動化を行います。

簡単にまとめると、DataOpsとは、データを管理する人とデータを利用する人を結びつけ、データを大規模に運用することです。
DataOpsにおいては、コミュニケーションやインテグレーション、自動化、見通しの良い生成・提供(スケジュール通りに期待通りのレベルのデータを届けるという意味)、そして、変更管理、セキュリティ、品質、メタデータ、がキーワードになります。

産業界におけるデータ活用の現状

[Japan] CDF Roadmap Webinar 23 June FINALのコピー
産業界の現状はというと、多くの会社はデータ収集の重要性には気づき始め、業務データが分断されているデータのサイロ化の問題で苦労している会社も多いものの、総じてデータを収集やクラウドの利用は進んできています。

ただ、データを収集した後のプロセス、つまり、データを相互接続し、業務に適用し、大規模展開する段階にはまだ至っていません。本当の意味でのROIを手にするには、これら4つのプロセスが必須になります。

データから価値を生み出すために、これからの時代は残りの3つのステージ、データの相互接続から、業務運用、大規模展開、を実現することが必要です。そして、これはCogniteがまさに製品開発で注力していて、実現したい分野でもあります。

産業のデジタルトランスフォーメーションにてROIを実現する機会は業務運用と規模のスケールにあり

DataOps benefit

Cogniteは2016年に創立されて以来、大企業と緊密に協働してきましたが、デジタル技術によりROIを実現する道には2つの側面があることに気づきました。

1つは、より多くのユースケースを業務に適用していくこと、そしてもう1つ、さらに重要なのは、業務運用されるユースケースを組織全体にまたがって大規模に展開していくことです。
ところが、産業界の現状について前項でお話しましたが、ユースケースの業務運用とその大規模展開には様々な課題があります。

主要なものを例に挙げると、OT・ITデータの分断、つまり装置運用システムと情報システムが別々に運用されているということであったり、IT部門とデータサイエンスチームの分断、データ品質の低さや、スケール能力の欠如、が挙げられます。そして、PoC (Proof-Of-Concept) から本番運用への移行が遅かったり、想定以上のコストがかかったり、あるいは完全な失敗も起こりえます。

弊社では様々な失敗事例をみてきました。例えばAIプロジェクトというと聞こえがよいのですが、PoCがすごくいいものに見えたとしても、実運用まで持っていくことができず終わってしまった、というケースもあります。
皆様も同じような課題を抱えているのではないかなと思います。

企業が、競争力を維持するために必要なデジタルトランスフォーメーションのROIを達成するためには、中核的な課題に取り組まなければなりません。もちろん、これらの課題はROIを最大に引き上げるチャンスでもあります。

1つは、本番投入に至るまでのユースケース開発のコストを削減すること、そしてもう1つは、成功したユースケースを組織全体に展開することです。

これを達成した場合には、相応のメリットを得ることになります。低コストで多くのユースケース開発を行い、それらの中で成功したユースケースを実運用レベルまでスムーズに展開する、これができれば、産業のDXにおける最大の差別化要因になります。

DataOpsとスケーラビリティの重要性

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この図は高度な分析ダッシュボードを開発するときのワークフロー、関係各所との関わりを示していますが、見ての通り、複雑で非効率的であることがわかります。
データが違う部署に存在していたり、プロジェクトマネージャーだけではなくデータサイエンティスト、エンジニア、データオーナーと非常に多くの関係者が複雑に関係していることがわかるかと思います。これらを取りまとめるためのデータプラットフォーム、つまりDataOpsが必要不可欠なのです。

DataOps、つまりデータを業務運用すること、とスケーラビリティを達成した組織は、相応のメリットを得ることになります。業務運用への移行と大規模展開の達成という困難を乗り越えることは、産業デジタルトランスフォーメーションの勝ち組と負け組を隔てる、非常に大きな差別化要因になります。

Cognite Data Fusion はDXのための
産業データ運用プラットフォーム

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Cognite Data Fusion(CDF)は重厚長大産業のDXをサポートするDataOpsおよびAIプラットフォームです。

CDFの特徴
⚫︎ IT・OTデータの民主化とコンテキスト化することによりデータサイロ問題を解決
⚫︎ ヒストリカル、リアルタイムデータとアセットデータ全般をローコードで簡単に可視化
⚫︎ 3D-CAD、点群データ、360画像等3Dとインダストリアルデータを連携したデジタルツイン環境の提供
⚫︎ リモートおよびスマートメンテナンスと生産の最適化環境の提供
⚫︎ デジタルワーカー実現
⚫︎ CO2削減や安全性向上によるサステイナビリティ実現
⚫︎ データを用いたビジネスモデルの変革を実現

Cognite Data Fusionのロードマップに関するブログ記事もご覧ください
https://www.cognite.com/ja-jp/blog/cognite_data_fusion_dataops

 

Cognite株式会社は「産業のデータの未来と活用する方法」をテーマにし、Cognite Data Fusionの製品ロードマップの紹介と2つほどデモを紹介するウェブセミナーを実施しました。

ウェブセミナーの録画は下記URLよりダウンロードいただけます。

https://content.cognite.com/ja-jp/lp-cdf-roadmap-webinar-june-2020

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