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[データマネジメント2020]

全員参加型のデータ活用を支えるSAP HANA
データの仮想統合やAI技術で切り込む

2020年3月26日(木)

独自のインメモリー技術を中核に、企業のデータ利活用の高度化を支えるプラットフォームとして進化を続けているSAP HANA。分析対象とするデータの集約や、リアルタイム性の追求など、これまで多くの企業が抱えていた悩みを次々と解決してきた。ユーザー視点での恩恵や最近のトピックについて、キーパーソンに話を聞いた。

 「現場で起こっている事実(=データ)に基づいて、いかに的確な判断をスピーディに行い、スピーディにアクションに結び付けるかが問われています。そこでカギとなるのが現場も巻き込んだ全員参加型のデータ活用。保有するデータを自社の資産と位置付け、ビジネス上の価値へと素早く結び付けられる企業が厳しい競争を勝ち抜くのです」――。こう強調するのは、SAPジャパンの椛田后一氏(プラットフォーム&テクノロジー事業本部 SAP HANA CoE シニアディレクター)だ。

SAPジャパンでプラットフォーム&テクノロジー事業本部SAP HANA CoEシニアディレクターを務める椛田后一氏

 全員参加型のデータ活用に求められる要件として椛田氏は、データ処理そのものの「速さ」や、分析のためのデータを提供する「早さ」が極めて重要だと指摘。そこにはAIによる予測分析といった最新テクノロジーが活きてくるし、結果としてもたらされる明細データとサマリーデータの一致などがビジネス価値に結び付く。「これらすべてに応えるデータ活用基盤が『SAP HANA』なのです」(椛田氏)。

 データ活用基盤に求められる「速さ」とは、ストレスなくデータを活用するためのデータベースの性能を指し示す。インメモリー技術革新による性能アップは、データベースシステムをシンプルにできるほか、現場と経営層がリアルタイムに同じ“今の”データを参照するといった従来はできなかったことを可能にする。

 データが複数のシステムに分散して格納されているケースは多々ある。そんな場合でも欲しいデータ、あるいは参照すべきデータを手際よく用意するまでの「早さ」も欠かせない。さらに、過去の実績値だけでなく、将来の予測値までも含めてハンドリングしていくには、誰でも簡単に使えるAIを実装することもこれからは必須だ。

 こうしたニーズやトレンドに確実に応えるのがSAP HANAだ。

“マートレス”で夜間バッチによる集計を不要に

 インメモリーなど革新的な技術を凝縮することによって飛躍的な性能向上を果たしたSAP HANAは、データマート(集計済みのテーブル群)を作らない「マートレス」を可能にする。

 従来のデータウエアハウス(DWH)では、明細レベルのデータがまずあり、これを夜間バッチで集計して、目的に応じたデータマートを作っていた。当然ながら相応のタイムラグが生じ、リアルタイムとはいえなかった。

 これに対して明細データを瞬時に集計するSAP HANAは、物理的なデータマートを逐一作ることなく、「仮想データマート」を利用できる。現場が参照したい明細データと経営層が参照したいサマリーデータは、別々に用意したものではなく、一つの環境に蓄えらえたデータを大きなメッシュで見るか小さなメッシュで見るかの違いでしかない。現場も経営層も常に同じデータをリアルタイムに参照しながら意思決定できるメリットは多大だ。

 これまで、日次のデータマートを作成するオペレーションを担っていた要員も不要となる。IT部門の限られた人的リソースを、データ活用を推進するBICC(BIコンピテンシセンター)など、“攻め”の業務に充てられることも見逃せない効果である。

図1 データマートを不要とするアプローチの概要と効果
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複数システムに分散した実データを仮想テーブルで統合

 SAP HANAには、データを用意する「早さ」を支える機能も備わる。具体的には、異なるシステムに散在しているデータを仮想テーブルとして統合する機能であり、あたかも実際のテーブルがあるかのような感覚でアクセスできる環境を提供する。

 これまではこのようなニーズに対して実データをETL(抽出/変換/登録)で単一のシステムに集約する方法が広く採られていた。時間もコストもかかることから積年の課題となっていたわけだが、技術進歩によって、実データを移動させることなくアクセスポイントを1カ所に集約させるというアプローチが現実味を帯びてきた。ここにいち早く取り組んできたのがSAPなのである。

 仮想テーブルを介して、分散している実際のデータソースにアクセスする。その際、コネクタを介し、各種データベースやクラウドサービスなどから、SQLやAPIなどを使ってデータを取得することになるが、“速さ”が重要な場合に限り実データをコピーするという合理的な運用となる。SAP HANAは、コネクタで接続できるデータソースを順次増やしているところだ。

予測分析ができるAI(機械学習)を誰でも簡単に

 過去の実績値だけにとらわれるのではなく、それらに基づいて近い将来どうなるかも予測。それを繰り返すことによって、事業計画や意思決定の精度を高めていくことが期待できる。そこに役立つのがAIであり、SAPはSAP HANAのAI機能実装に余念がない。

図2 ビジネスユーザーにも高度な専門家にも、それぞれに適したAIテクノロジーを提供する
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 具体的には、予測モデルを作るためのライブラリをSAP HANA上に実装。データサイエンティストでなくても、誰でも簡単に予測モデルを作れることを標榜している。データベースエンジニアであれば、SQLのプロシージャとして予測モデルを定義することが可能だ。分類や予測など機械学習によって広く実現されていることをカバーしており、例えば、自動車保険の不正請求を検知するといった使い方に応用できる。

 ここまで述べてきたようにSAP HANAは「全員参加型データ駆動経営」を実現するためのプラットフォームにほかならない。2010年の市場投入から10年が経とうとしているSAP HANAの進化と成熟はさらに磨きがかかりそうだ。


●お問い合わせ先

SAPジャパン株式会社

www.sap.com/japan/contactsap/
0120-786-727( 受付時間:平日 9:00~18:00 )

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