クラウドへの移行時に信頼できるデータを使用して確実にビジネスを成功させる方法

マッキンゼーは、「現在クラウド移行で業績を上げている企業の後に続く企業には、約 1 兆ドルの価値を獲得できる可能性がある」との見解を出しています。 Gartner は、組織の 85% が 2025 年までにクラウドファースト戦略を完全に採用する予定であると推定しています。これらの声明は、ほとんどの保険会社幹部がすでに知っていることです。業界のイノベーターも、AI や機械学習などの最先端のテクノロジーが、クラウドへの移行時に競合他社との差別化を図るための決定的な要素になることを認識しています。

多くの保険会社はレガシーメインフレームシステムにおいて重大な課題に直面していますが、最もビジネスクリティカルなアプリケーションを実行するためにメインフレームに依存しています。しかし、デジタル変革戦略を進めるには、メインフレームデータとクラウドへの移行の間にある障壁を打ち破る必要があります。

近代化プロジェクトは、メインフレームの運用コストの高騰と、適切な専門知識を持つ人材の深刻な不足によってますます推進されています。経験豊富なメインフレーム専門家の層が退職年齢に達するにつれ、必要なスキルを持つ人材を見つけて雇用することがこれまで以上に困難になっているのです。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックにより、企業はより機敏になる必要があるという認識が広まりました。テクノロジーはその探求を実現する大きな力となっており、ほとんどの組織はクラウドファースト戦略に移行する価値を認識しています。

メインフレームのワークロードの近代化は、全体的な俊敏性だけを意味するものではありません。それは将来のイノベーションのための強固な基盤を築くことでもあります。企業が AI/ML、ロケーション インテリジェンス、クラウド分析をツールのポートフォリオに活用しようと努める中、サイロ化されたメインフレームデータが前進の妨げとなることがよくあります。

メインフレームデータ統合への課題

メインフレーム システムを実行している企業にとって、サイロ化されたレガシーデータの課題はこれまで以上に差し迫ったものになっています。レガシーの最新化は非常に複雑な作業です。データ統合とデータ完全性に対して慎重に検討されたアプローチが必要です。

適切に実施しないと、近代化プロジェクトにはリスクが伴う可能性があります。マッキンゼーは、今後3年間でクラウド移行プロジェクトに約1,000億ドルが費やされると推定しています。

データ統合は今、かつてないほど重要になっていますが、同時に困難な課題でもあります。データは複数のシステムに分散し、さまざまな形式で表示されます。さまざまなソースからさまざまな速度で到来しています。企業が新しいソフトウェアをオンラインに導入し、古いシステムを廃止し、より多くのワークロードをクラウドに移行するにつれて、システムは常に流動的な状態にあるようです。

不十分なスキル、限られた予算、劣悪なデータ品質も大きな課題となります。プライバシーとデータ主権に関する規制の強化、およびセキュリティに対する常に存在する懸念を考慮すると、データへのアクセスは特に課題になっています。

同時に、リアルタイム分析と顧客のデータへのリアルタイム アクセスの推進が強化されています。ほとんどのアプリケーションでは、バッチモードの統合ではもはや十分ではありません。

運用システムに悪影響を与えずに、無数のさまざまなソースからのデータをどのように整理するのか? 中核的な業務運営をサポートするデータを、毎日そのデータに依存するシステムやユーザーが確実に利用できるようにするにはどうすればよいのか?　これらのアップデートを最新の状態に保つのは面倒で時間がかかる場合があります。

データ完全性はビジネスにおいての必須事項

データ ツールとプラットフォームの数が増え続けるにつれて、組織内のデータ サイロの量も増加します。 Forbes によると、CEO の 84% が、毎日重要な意思決定を行うために使用しているデータの完全性について懸念を抱いていると報告されています。

このような状況は、それだけでも十分に考えさせられるものですが、データ完全性が不十分であることが移行および近代化プロジェクトの実行可能性に与える影響を考慮すると、見通しは非常に暗いように見えます。

ネイティブ メインフレーム データは、最新のシステムに組み込まれているデータと同じ標準に準拠していません。 IBM i (AS400) システムを実行している企業にとってはさらに深刻な課題です。保険会社は、これらの従来の主力システムと、Snowflake、Databricks、Amazon Redshift などの最新のクラウドベースのプラットフォームとの間のギャップをどのように埋めることができるでしょうか?

適切なデータ統合テクノロジーがあれば、作業を大幅に簡素化できます。他のデータ完全性ツールと併用すると、ライフサイクル全体にわたってデータの正確さ、完全性、品質を維持できます。ストリーミングデータパイプラインは、データをリアルタイムで利用可能にしてアクセスできるようにするのに役立ちます。データ検出、カタログ作成、およびデータ品質管理ツールにより、保険会社はデータを制御できるようになります。データ強化とロケーション インテリジェンスにより貴重なコンテキストが追加され、ビジネス ユーザーが優れた結果を達成できるようになります。

データ完全性を達成するには旅のような過程があると言えます。有意義で永続的な結果を達成するには、企業の明確なコミットメントが必要です。データ完全性への過程は企業によって異なり、組織の戦略的優先事項によって推進される必要があります。

多くの組織にとって、最初の焦点はデータ統合であり、情報のサイロを排除することになるでしょう。事実上組織は、データの品質を測定し、時間の経過とともにデータがどのように変化するかを観察することで利益を得ることができます。ロケーション インテリジェンスは、地理コーディング、地理アドレス指定、空間分析などのテクノロジーを使用してデータ品質を向上させながら、貴重なコンテキストを追加します。信頼できるサードパーティのソースを使用してデータを強化すると、画期的な洞察につながる貴重な視点が追加されます。

これらの共通点にもかかわらず、どの組織も高レベルのデータ完全性を達成するための独自の方法を見つけることになります。

データ完全性は基礎

メインフレーム システムを運用する保険会社は、Change Data Capture (CDC) テクノロジーの使用から大きな恩恵を受けることができます。 CDC は、データベース ログを取り込み、そこに含まれる情報を解析し、ターゲット システムで並行して変更を開始することにより、データをリアルタイムでレプリケートします。ログデータを読み取るだけなので、データベースサーバー自体のパフォーマンスに影響を与えることはありません。

多くの組織は CDC テクノロジーを使用して、Snowflake、Redshift、Databricks、Kafka などのクラウドデータ プラットフォームにデータをプッシュしています。 Precisely データ インテグレーション ツールは、ストリーミングデータ パイプラインへの一度の設計でどこにでも展開できるアプローチを組み込んだ、堅牢なエンタープライズ グレードの統合ソリューションを提供します。これは効率、シンプルさ、柔軟性を意味します。

Precisely のリアルタイム CDC および ETL ソリューションは、クラウドへの移行時にデータ サイロを打破し、データドリブンになり、競争上の優位性を獲得するのに役立ちます。詳細についてはeBook「クラウド用にデータ統合を 最新化するための 5 つのヒント」をご覧ください。