データ運用システム（企業のデジタルトランスフォーメーションに向けたグローバルデータプラットフォームの青写真の構築：運用管理システム、データミドルプラットフォーム）

企業のデジタル変革に向けたグローバルデータプラットフォームの青写真の構築：運用管理システム、データセンター

企業のデジタルトランスフォーメーションに向けたグローバルデータプラットフォームの青写真構築計画では、データの効率的な活用とビジネス価値の向上を実現するために、運用管理領域、データミドルプラットフォーム領域、研究開発支援領域、運用保守支援領域など、複数の側面を総合的に考慮する必要があります。

企業のデジタル変革に向けたグローバルデータプラットフォームの青写真構築計画では、データプラットフォームの効率的で安定した安全な運用を確保するために、運用制御領域、データミドルプラットフォーム領域、R＆Dサポート領域、運用保守サポート領域など、複数の側面を総合的に考慮する必要があります。

1.1.運用ガバナンスドメイン

クラウドデータ管理:

1. 弾力的な拡張性と柔軟性: クラウド データベースは強力な拡張機能を備えており、ユーザーのニーズに応じて容量を自動的に拡大または縮小し、さまざまな規模のデータ ストレージと処理のニーズをサポートします。同時に、ユーザーは実際の状況に応じて構成をカスタマイズし、さまざまなビジネスニーズに合わせてデータベースの構成パラメータを柔軟に調整できます。
2. 高可用性と信頼性: クラウド データベースでは通常、クラスター展開とデータ冗長バックアップ テクノロジを使用して、データの高可用性と信頼性を確保します。ノードまたはデータセンターに障害が発生した場合でも、自動的にバックアップノードまたはデータセンターに切り替わり、データベースの継続的な運用とデータのセキュリティが確保されます。
3. 高性能と低レイテンシ: クラウド データベースには強力な処理能力とストレージ テクノロジが搭載されており、高速で低レイテンシのデータ アクセスと処理機能を提供できます。分散コンピューティングや負荷分散などのテクノロジーにより、複数のノード間でデータが流れるようになり、高速なデータ転送と処理が実現され、ユーザーエクスペリエンスと作業効率が向上します。
4. 柔軟な支払いモデル: クラウド データベースでは通常、従量課金モデルが採用されています。ユーザーは、ハードウェア機器やソフトウェア ライセンスを購入するために多額の資金を投資する必要はなく、実際の使用量に応じて支払うだけで済みます。

さらに、クラウド データ管理には、データの保存とバックアップ、データの統合と移行、ビッグ データ分析も含まれます。大量の構造化データと非構造化データを保存し、データのバックアップと災害復旧を実装するために使用できる、スケーラブルで可用性の高いデータ ストレージ サービスを提供します。同時に、クラウド データ管理は、企業がデータの統合管理とアクセスを実現できるようにするための豊富なデータ統合および移行ツールも提供します。さらに、クラウド データ管理は、クラウド コンピューティング環境の膨大なコンピューティング リソースとストレージ リソース、およびデータ処理および分析ツールを活用することで、ビッグ データの収集、保存、処理、分析をサポートできます。

データ標準管理:データ モデル標準管理、命名およびコーディング標準、分類および編成標準、データ品質標準管理、データ セキュリティ標準の策定、ストレージおよびアクセス標準、統合および交換標準、データ標準のトレーニングおよび推進など。

データ品質管理:データ品質の定義と重要性、データ品質評価の側面、データ品質管理プロセス、データのクリーニングと標準化、データ品質の監視と早期警告、組織プロセスの改善と管理、データガバナンスとルールの構築、継続的な改善と効果評価などが含まれます。

データ ライフサイクル管理:データ ライフサイクル管理とは、データの生成、保存、使用から破棄までのプロセス全体を効果的に管理するプロセスを指します。情報技術の急速な発展とデータ量の爆発的な増加により、データライフサイクル管理は企業の情報管理とデータセキュリティにとって重要な保証となっています。これには、データの収集と入力、データの保存と保護、データの共有と使用、データのセキュリティとプライバシー、データフローと送信転送、データの開示と共有、データのアーカイブとバックアップ、データの破棄と廃棄が含まれます。

データ インジケーター管理:データ インジケーター管理は、エンタープライズ データ ガバナンスの重要な部分です。データの収集、処理、分析、監視、視覚化を効果的に管理することで、企業の意思決定に正確かつタイムリーなデータサポートを提供し、ビジネス開発とイノベーションを促進することを目的としています。これには、データの収集と保存、データの処理と分析、データの監視と早期警告、データの視覚化レポート、指標システムの構築、データ品質管理、データのセキュリティと機密性、データの適用と共有が含まれます。

データ セキュリティ管理:アクセス制御と権限、データ暗号化テクノロジ、ネットワーク保護とセキュリティ、データのバックアップと回復、脆弱性の管理と修復、セキュリティ トレーニングと認識、監視と監査のメカニズム、データの分類と等級付けなど。

データ資産管理:データ資産管理は、企業の情報化構築の中核であり、データ品質の向上、データ価値のマイニング、ビジネス上の意思決定の最適化にとって非常に重要です。これには、データの収集と統合、データの分類とラベル付け、データの保存とバックアップ、データのセキュリティとプライバシー、データ品質管理、データの標準と仕様、データの価値とマイニング、データ サービスとアプリケーションが含まれており、企業のデータ資産管理に関するガイダンスとリファレンスを提供することを目的としています。

データ操作保証:

データセキュリティ保護はデータ操作の中核です。具体的な安全策としては、以下のものが含まれます。

1. 権限管理: データの漏洩や不正使用を防ぐために、権限のある担当者のみがデータにアクセスして操作できるように、厳格な権限管理メカニズムを確立します。
2. データ暗号化: 送信中および保存中のデータのセキュリティを保護するために、保存および送信時に機密データを暗号化します。
3. ファイアウォールと侵入検知システム: これらのセキュリティ デバイスを導入すると、外部からの攻撃を効果的に防止し、データが不正に取得されたり改ざんされたりするリスクを軽減できます。

1.2 データセンタードメイン

データ ミドル プラットフォームは、企業内のさまざまなデータ ソースからのデータを統合、分析、保存、共有、適用し、より効率的で信頼性が高く正確なデータ サポートを提供し、企業のデジタル変革の実現を支援することを目的としたデータ管理プラットフォームです。主な機能には、データ統合、データ分析、データ保存、データ共有、データ応用などがあります。

データミドルプラットフォームは、企業のデジタル変革において中心的な役割を果たします。各事業部門の業務とデータを統合し、データテクノロジー、データガバナンス、データ運用などを含むデータ構築・管理・利用システムを構築し、データを活用して新たなビジネスや新たなアプリケーションを創出することができます。同時に、データミドルプラットフォームは、データの公開と共有のためのインターフェースとサービスを提供し、企業内外のユーザーにデータアクセスとインタラクション機能を提供し、データの循環と共有を促進し、企業のイノベーションと競争力を強化します。

1.3 研究開発支援領域

R&D サポート領域は通常、R&D プロセス中に必要なサポートと補助機能を提供する部分を指します。これらの機能には、ユーザー インターフェイスの設計、データベース管理、セキュリティ認証など、さまざまなサポート モジュールとコンポーネントが含まれる場合があります。R&D サポート ドメインの役割は、コア R&D ビジネスに必要なサポートとインフラストラクチャを提供し、R&D 作業をより効率的かつ安定的に実行し、外部環境とうまく連携できるようにすることです。

1.4.運用保守サポート領域

運用および保守サポート領域は、企業の IT アーキテクチャにおいて重要な役割を果たします。 IT インフラストラクチャ全体を監視および管理し、さまざまなシステムや機器が正常に動作し、障害が発生した場合に迅速に対応して修復できるようにする役割を担います。さらに、運用保守サポート領域は、リソース割り当ての最適化、リソース利用効率の向上、運用コストの削減も担当します。

運用制御ドメインは、企業のデジタル変革中に業務運用の安定性とコンプライアンスを確保するための重要なリンクです。データ プラットフォームの構築において、運用および制御ドメインの主なタスクは、データの正確性、一貫性、セキュリティを確保するためのデータ ガバナンス メカニズムを確立することです。

1. データ ガバナンス戦略を策定します。データのコンプライアンスと可用性を確保するために、データ管理の責任、データ標準、データ品質評価方法などを明確にします。

2. データ ガバナンス組織の設立: データ ガバナンス戦略の策定、実装、監督を担当する専用のデータ ガバナンス委員会またはチームを設置します。

3. データ品質監視を実装する: データ品質チェック、データ異常監視などを通じて、データの正確性と完全性を確保します。

データの基本状況と企業のビジネス特性に基づいて、データが従うべき一連の標準と品質ルールを確立し、データガバナンスを標準化とコンプライアンスに変換し、長期的なガバナンス目標の実現を維持し保証できる一連の組織、システム、プロセスを構築します。

• 組織目標: データの規模とアプリケーションの範囲に応じて柔軟に拡張できる適応型データ管理チームと役割組織システムを確立します。
• システムの目標: データの特性に基づいて、開発動向に沿った一連のエンタープライズ データ管理システムを確立します。システムは開発に応じて継続的に更新できます。
• プロセスの目的: システム実装の保証、プロセスの標準化、その実行状態は電子フローまたは手動プロセスである可能性がありますが、プロセスにはデータの沈殿と追跡可能性が必要です。
• ツールの目標: データのライフサイクル全体を管理するための、自動化された低敷居のデータ管理ツールのセット
• メタデータ: メタデータ データベースを確立し、メタデータの標準化を実装し、毎日のメタデータ検証と問題追跡を実行します。系統追跡と影響分析を実装するためにメタデータの関連付けを確立します。
• データ標準: 国際標準、国内標準、業界標準を導入し、企業のビジネス特性に基づいてカスタマイズされたビジネスデータ標準を整理します。
• データ品質: データ品質ルール ベースを実装し、さまざまな種類のビジネスの品質ルールを整理し、定期的なデータ品質チェックを実装し、レポートを発行して問題解決を追跡します。
• データライフサイクル管理: データ生成からデータ消滅まで、プロセス全体でステータス追跡、およびデータバックアップ、データアーカイブ、データ消滅などのステータス変更の定義と検証を実現します。

データ ミドル プラットフォームは、企業のデジタル変革の中核です。グローバル データを統合、処理、分析し、ビジネス運営と意思決定をサポートする役割を担っています。

1. データ ウェアハウスの構築: 企業の内部データと外部データを統合し、統一されたデータ ウェアハウスを確立し、データの集中的な保存と管理を実現します。

2. データ サービスの開発: データ ウェアハウスに基づいて、データ クエリ、データ マイニング、データ分析などのさまざまなデータ サービスを開発し、ビジネス部門のデータ ニーズを満たします。

3. データ共有の実現：データ共有メカニズムを通じて、異なる業務部門間でのデータの循環と共有を実現し、データ利用の効率を向上させます。

R&D サポート ドメインは、データ プラットフォームの開発と保守に関する技術サポートを提供し、プラットフォームの安定性と拡張性を確保します。

1. 適切な技術アーキテクチャを選択する: 企業の実際の状況とニーズに基づいて適切な技術アーキテクチャとツールを選択し、データ プラットフォームの安定性とパフォーマンスを確保します。

2. R&D 仕様の策定: コードの品質、システムの安定性、セキュリティを確保するための R&D プロセスと仕様を確立します。

3. 技術サポートの提供：データプラットフォームの安定した運用を確保するために、データプラットフォームの運用と保守に関する技術サポートとサービスを提供します。

運用保守サポートドメインは、データプラットフォームの安定した運用とセキュリティを確保するために、データプラットフォームの日常的な運用と管理を担当します。

1. 運用保守チームの設立: データ プラットフォームの日常的な監視、トラブルシューティング、パフォーマンスの最適化を担当する専用の運用保守チームを設立します。

2. 運用・保守戦略の策定：データのセキュリティと信頼性を確保するために、バックアップとリカバリ、セキュリティ戦略、災害復旧計画など、データプラットフォームの運用・保守戦略と仕様を策定します。

3. 自動化された運用と保守を実装する: 自動化されたツールと手段を通じて、運用と保守の効率と品質を向上させ、運用と保守のコストを削減します。

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