ガートナージャパン（以下、Gartner）は、企業がデータを活用してビジネス成果を実現するには、データ管理環境の近代化と内製化が必要との見解を発表した。

　同社でシニア ディレクター アナリストを務める一志達也氏（以下、一志氏）は、「ガートナー データ＆アナリティクス サミット」において、伝統的なデータウェアハウス（DWH）からの7つの変化を解説。内容は以下のとおり。

変化1：データソースの量と種類

　SNS、ECサイト、IoT、サードパーティー・データ、シンセティック（合成）データなど、企業が活用できる可能性があるデータの種類は以前と比べものにならないほど増え、人間の手によるものだけでなく、カメラやセンサなどから生成されるデータの量も増える一方である。

変化2：データソースの量と種類という変化にデータの蓄積環境が対応

　変化1に伴って、データを格納して蓄積する環境も扱えるデータの量と種類の両面に柔軟性と弾力性をもって対応し、データの処理方法も含めて選択肢が多様化している。

変化3：ETL（抽出／変換／ロード）からELT（抽出／ロード／変換）へ

　データソースから抽出したデータを、活用に備えて変換して蓄積するため、以前は変換処理を施してから蓄積層へ流し込んでいた。今では、生データのまま先に蓄積層へ流し込み、変換処理は後で行うのが主流となっている。処理能力の問題に加えて、変化の激しい使用用途に合わせて、都度変換処理を行いたいといったニーズに対応するためである。

変化4：データ利用環境や手法の多様化

　これまで、DWHに蓄積されたデータを活用する代表的な手段はビジネス・インテリジェンス（BI）であったが、今ではそれだけではない。機械学習モデルの作成やメンテナンス、メトリクス・ストアやアナリティクス・コンポーネントのように細分化した単位での提供、そして分析結果をリバースETLで業務システムへと書き戻すなど、データを有効活用するためには適切な手段を用いて情報提供を適時行う意識が必要である。

変化5：仮想化技術の進展（コンテナ技術の普及）

　データの蓄積や活用など、あらゆるアプリケーションが動作する環境構築は、以前のように何ヵ月もかかるものではなくなっている。コンテナ技術を有効に活用すれば、数日、あるいは数時間で完了し、その環境を使い始められる。

変化6：クラウドへの移行

　今やデータの蓄積も活用も、クラウドを中心に行われるようになっている。PaaS（サービスとしてのプラットフォーム）やSaaS（サービスとしてのソフトウェア）を活用すれば、環境構築や運用の手間は一層大きく削減され、初期費用なしの従量課金は企業が支払うコストに大きな変化をもたらしている。

変化7：データ品質の重要性と責任者不在を再認識

　これまで主に業務システムの延長上で行われてきたデータ活用から、多様で変化の激しいビジネス課題に基づき、より高度なデータ活用が広く企業の全域で行われるようになると、これまで誤魔化してきたデータ品質やマスタ・データの不備が目立つようになり、企業はその課題解決を模索するようになる。Gartnerには、データ品質について顧客からの相談が継続的に寄せられているが、IT部門だけでは解決できない非テクノロジの問題に対して、上手く対処できていない企業が大多数となっている。