データモダナイゼーションとは、老朽化したデータベースやデータ形式を、クラウド型のデータウェアハウスやデータレイクハウスなどの現代的な基盤へ計画的に刷新する取り組みです。オンプレミスのデータベースを長年使い続けると、部署ごとに似たデータが重複し、バッチ処理が夜間に収まらず、連携も複雑になりがちです。
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データモダナイゼーションの基本的な考え方と特徴
データモダナイゼーションは、アプリケーションの画面や機能ではなく、その裏側にあるデータベースやデータの持ち方そのものを刷新の対象とする取り組みです。対象になるのは、老朽化したオンプレミスのRDBMSに蓄積された取引データ、部署ごとにばらばらな形式で残されたファイル、長年の運用で崩れたデータ構造です。
- オンプレミスDBから現代的なデータ基盤へ
- データの重複・バッチ処理の遅れ・連携の複雑化への対応
- DWH・データレイクハウスの活用
刷新の対象はデータそのもの
一般的な「システムのモダナイゼーション」は、アプリケーションのコードやインターフェースを主な対象にします。
データモダナイゼーションは、データベース、データウェアハウス、データレイクといったデータ基盤そのものの刷新に特化します。
実際、レガシーアプリケーションが変更しにくいと言われる原因の多くは、画面やロジックではなく、データモデルそのものの古さにあります。
- 業務変化への追従不足：テーブル設計が業務の変化に追いつかず、同じ情報が複数のシステムに重複して存在する。
- 取り出しの制約：リアルタイムに近い形でデータを取り出せない状態は、アプリケーション層をいくら手直ししても解消しない。
- 改修の効果の限界：画面を新しくしただけでは、変更の速さやデータの整合性、新しい分析の拡張性は改善しにくい。
データモダナイゼーションは、この根本にあるデータの構造と持ち方を見直す取り組みとして捉えると、他のIT刷新施策との違いが見えやすくなります。
老朽化した既存基盤からの移行が前提
データモダナイゼーションは、何もない状態から新しい分析基盤を作るプロジェクトとは前提が異なります。
出発点は、長年運用してきたオンプレミスのRDBMSがあることです。そこには次の3つが存在します。
- 取引データ：業務の歴史とともに蓄積されてきたもの
- コード体系：部署ごとに固有のもの
- バッチ処理：個別に作られたもの
既存資産を安全に移行し、整理し直しながら新しい基盤へ引き継ぐ「老朽化した既存環境からの刷新」であることが特徴です。そのため、新しいソフトウェアを導入すれば完了するわけではありません。
移行対象のデータがどのシステムにどんな形式で存在するか、どの項目が重複または矛盾しているか、移行中も業務を止められない期間はどこかといった、既存環境の実態を踏まえた計画が欠かせません。移行元の複雑さを軽視すると、後述するように移行プロジェクトの遅延や失敗を招きかねません。
データモダナイゼーションの仕組み：5つの手法とデータ層への適用
システム全般のモダナイゼーションで語られる5つの手法は、データ層に適用する場合も基本的な考え方が共通しています。動かす対象がアプリケーションのコードではなくデータそのものであるため、手法ごとに指す作業内容は少し異なります。
リホスト・リプラットフォーム：既存のデータ構造を保った基盤移行
リホストは、既存のデータベースエンジンやスキーマ構造をほぼそのままにして、稼働環境だけをオンプレミスからクラウドの仮想サーバーへ移す方法です。
リプラットフォームは、それに加えて、クラウドのマネージドデータベースサービスなど、運用管理の負担を軽減できる形態へ置き換えます。
どちらもテーブル設計やデータの持ち方には大きく手を入れないため、比較的短期間で着手しやすい一方、老朽化したデータモデルそのものの課題は解消されません。
リファクタリング・リビルド：データモデルとスキーマ自体の見直し
リファクタリングは、既存のデータを保持したまま、テーブル設計や正規化の状態、コード体系の統一といったデータモデルの内部を整理し直す手法です。一方で、リビルドは、業務要件を見直したうえでスキーマを新しく設計し、既存データをクレンジングしながら移し替えます。
部署ごとにばらばらだったデータ形式を統合し、重複や矛盾を解消する工程が中心になります。そのため、後述するように、開発工程のなかでも最も時間を要しやすい部分です。
リプレース：新しいデータ基盤への全面的な置き換え
リプレースは、既存のオンプレミスRDBMSを前提とせず、クラウド型のデータウェアハウスやデータレイクハウスなど、新しい製品・アーキテクチャへ全面的に切り替える手法です。
データパイプラインもゼロから設計し直すため、取り組みの範囲は最も広くなります。一方で、ストレージとコンピュートを分離した現代的な構成に移行できるため、後述する運用コストの構造転換やリアルタイム分析の実現につながりやすい手法でもあります。
自社のデータ基盤がどの手法に該当するかは、老朽化の度合いと解決したい課題の大きさによって変わります。
老朽化したデータ基盤が引き起こす具体的な課題
データモダナイゼーションを検討する企業の多くは、特定の課題に直面してから動き出します。代表的なのは、部署ごとにデータが分かれて全体像が見えない「サイロ化」と、データモデル自体が古いためにアプリケーションを直しても効果が出にくいという問題です。
部門ごとに乱立したストレージによるサイロ化
長年の運用のなかで、部署ごとに独自のストレージや個別のバッチ処理を積み重ねてきた企業では、同じ顧客や取引の情報が複数の場所に別々の形で存在します。そのため、全社横断で状況を把握することが難しくなります。
AWSが公開している導入事例では、富士通が社内に乱立していたデータストレージや個別のバッチ処理群を、クラウド上の全社データ活用プラットフォームへ統合しています。これによりデータのサイロ化を解消し、リアルタイムに近い分析基盤を実現したことが紹介されています。
個別最適で積み上がった仕組みを、全社で使えるデータ基盤へまとめ直す発想は、多くの企業に共通する出発点です。
アプリ改修の効果を打ち消すデータモデルの古さ
画面やAPIだけを新しくしても、その裏のデータモデルが古いままでは、変更の速さ、データの整合性、新しい分析軸を追加できる拡張性が十分に改善しないという課題があります。
新しい商品カテゴリや取引形態が生まれるたびにテーブル構造の制約に突き当たり、担当者が手作業で例外処理を足し続けている状態は、アプリケーション側を改修しても根本からは解消しにくいものです。
データモダナイゼーションが「アプリのモダナイゼーション」と別に語られるのは、この根本原因がデータ層にあるからです。
主要な機能とデータパイプラインの構成要素
データモダナイゼーションを支える基盤は、単一の製品というより、複数の機能を組み合わせたデータパイプラインとして構成されます。大きく分けると、中心になるのはデータの収集と変換、ストレージとコンピュートの分離、データガバナンスの3つの要素です。
ETL/ELTによるデータ収集とクレンジング機能
既存のオンプレミスRDBMSや業務システムからデータを取り出し、形式をそろえ、重複や欠損を取り除いたうえで新しい基盤へ流し込む機能です。移行元のシステムごとに項目名やコード体系が異なることが多いため、このクレンジング工程は、開発期間のなかでも最も時間を要しやすい部分になります。
データの正しさを機械的にチェックするルールを組み込み、段階的に品質を高めていく設計が求められます。
ストレージとコンピュートを分離したクラウド構成
クラウド型のデータウェアハウスやデータレイクハウスの多くは、データを保存する部分と、それを処理する計算リソースを分離した構成をとっています。この分離によって、処理能力の増やし方や運用コストの考え方が、オンプレミスとは変わってきます。
- オンプレミスのRDBMS：保存領域と処理能力が一体のため、データ量が増えるたびに高価なハードウェアを増強する必要がある。
- 分離型の構成：処理が必要なときだけ、コンピュートリソースを増減させられる。
- 運用コスト：分離した構成が、後述する考え方の転換につながる。
データガバナンス・カタログ・アクセス制御機能
どのデータがどこにあり、誰が利用でき、どのように加工されてきたかを管理する機能も欠かせません。データカタログによって各部署が同じ定義でデータを探せるようにし、アクセス権限を役割ごとに分けることで、個人情報や機密情報を含むデータの取り扱いを統制します。
データを移行しただけで終わらせず、継続的に整備し、点検していく運用体制と合わせて機能を設計することが大切です。
導入目的と得られる効果
データモダナイゼーションの目的は、データベースを新しくすることを越えて、コスト構造そのものを変えることにあります。
データモダナイゼーションは、経営や現場が必要なときにデータを使える状態をつくり、全社的なデータ活用の土台を再構築することも狙いです。
固定費中心から従量課金中心へのコスト構造の転換
オンプレミスのRDBMSを運用する場合、サーバーやライセンス、専任のデータベース管理者にかかる人件費など、使う量に関わらず発生する固定費が中心になります。
データ基盤をクラウド型へ移行すると、ストレージとコンピュートが分離された構成を生かして、実際に使った分だけ課金される変動費中心の構造へ転換できます。
ストレージとコンピュートを切り分け、使用量にあわせてリソースを調整するFinOpsの考え方に取り組み、年間の運用コストを大きく圧縮できたとする移行事例も見られます。ただし、削減幅は移行前の構成や運用体制によって変わるため、自社の現状コストをもとに試算する必要があります。
バッチ処理からリアルタイムに近い分析基盤への転換
夜間バッチが終わる翌朝まで最新の状況が分からなかった環境から、日中でも比較的新しいデータを参照できる環境へ切り替えられることも、大きな目的の一つです。在庫状況や販売実績を当日中に近い形で把握できれば、業務の判断を翌日から当日へ前倒しできる可能性が広がります。
ただし、リアルタイム性を高めるほど、データパイプラインの設計や監視の負荷も増えます。そのため、どの業務にどこまでの鮮度が必要かを見極めてから、範囲を決めることが求められます。
データガバナンスの再構築と全社的な活用
データが一箇所に集まっても、誰がどのデータを使ってよいか、どの数値を正としてよいかが曖昧なままでは活用が進みません。
そこで、データモダナイゼーションを機に、データの定義と責任部門を決め、更新頻度やアクセス権限も整理し直します。これにより、各部署が同じ数値を根拠に議論できる状態をつくれます。
技術の刷新だけでなく、社内のデータルールを見直す機会として捉えることが、投資対効果を高めるうえで大切です。
DWH導入・アプリケーションのモダナイゼーションとの違い
データモダナイゼーションは、名称が近い他の取り組みと混同されやすい施策です。特にDWH導入と、アプリケーションを対象にしたモダナイゼーションとは、出発点も進め方も異なるため、切り分けて理解しておく必要があります。
DWH導入との出発点の違い
データ活用やBIの文脈で語られるDWH導入は、多くの場合、まだ整った分析基盤がない状態から新しく構築するプロジェクトです。これに対してデータモダナイゼーションは、老朽化したオンプレミスのRDBMSや個別のバッチ処理といった既存資産がすでに存在し、それを移行・整理し直すという前提に立ちます。
既存データを洗い出して移行する工程が加わる分、ゼロから作るDWH導入とは、必要な計画とリスクの種類が異なります。
アプリケーションのモダナイゼーションとの対象レイヤーの違い
業務システムのモダナイゼーションなど、アプリケーション層を対象にした刷新は、画面、業務ロジック、システム間の連携方式を主な対象にします。
一方で、データモダナイゼーションは、その裏側にあるデータの持ち方を対象にします。また、両者は排他的な選択肢ではなく、あわせて検討されることも少なくありません。
ただし、進め方や検証方法は大きく異なるため、自社がどちらの課題を優先すべきかを最初に切り分けることが大切です。データ層の課題が大きい場合の具体的な選定ポイントは、データモダナイゼーションの選定ポイント・選び方・種類で整理しています。
データモダナイゼーション導入前に確認しておきたいポイント
データモダナイゼーションを進めるかどうかは、老朽化の度合いだけで決まるわけではありません。どこから着手するか、移行期間中の業務継続をどう守るか、自社開発とクラウド製品のどちらを選ぶかを事前に整理しておくと、着手後の手戻りを防げます。
着手するデータの優先順位と業務インパクト
すべてのデータを一度に刷新しようとすると、要件定義とデータソース調査だけで時間を要し、成果が見えるまでの期間が長くなります。そこで、売上分析や在庫最適化など、1つの業務領域に絞って先行着手し、成果を確認してから対象範囲を広げる進め方が現実的です。
優先領域は、データの利用頻度が高く、現状のサイロ化による損失が大きい業務から選びます。
移行期間中のデータの並行稼働と整合性確認
データ移行は、切り替えの瞬間に業務が止まるリスクを伴います。そこで、旧システムと新しいデータ基盤を一定期間並行稼働させ、同じ処理を両方に流して結果が一致するかを確かめる工程を設けます。これにより、切り替え後に数値の食い違いが見つかる事態を避けやすくなります。並行稼働の期間と確認方法は、移行対象データの重要度に応じて、あらかじめ計画しておく必要があります。
データ基盤本体のフルスクラッチ開発の回避
データウェアハウスやデータレイクハウスのエンジン自体を独自に開発することは、多くの企業にとって過剰投資になりやすく、既製のクラウド製品を採用することが基本方針になります。
フルスクラッチが正当化されるのは、極めて低いレイテンシやペタバイト級のデータ量を扱う特殊な要件がある場合など、限られたケースにとどまります。
既存の基幹システムとの独自連携や、業界特有のデータモデルにあわせた個別のパイプライン設計には、自社の要件に合わせた開発が必要になる場面もあります。
まとめ
データモダナイゼーションは、老朽化したオンプレミスのデータベースやデータ形式を、クラウド型のデータウェアハウスやデータレイクハウスへ計画的に移行し、データそのものの構造とガバナンスを刷新する取り組みです。
リホストからリプレースまでの手法を状況に応じて選び、サイロ化やデータモデルの制約という根本課題に向き合うことで、コスト構造の転換とリアルタイムに近いデータ活用を実現できます。
技術の刷新と社内ルールの見直し
データ基盤を新しくしても、活用が自動的に進むとは限りません。そのため、どのデータを正とするか、誰がアクセスできるか、どのタイミングで更新するかといったルールを、技術の刷新とあわせて整備する必要があります。
移行手法の選定、優先領域の絞り込み、並行稼働による検証を計画的に進めることが、投資を成果につなげるうえで欠かせません。
現状のデータ資産の洗い出し
まずは、既存のデータベースやファイルに、どのようなデータがどの形式で存在し、どこでサイロ化や重複が生じているかを洗い出してください。
優先すべき業務領域と目指すコスト構造が明確になれば、既製のクラウドデータ基盤で対応できる範囲と、自社独自の連携やパイプラインが必要な範囲を切り分けられます。
riplaはフルスクラッチ開発の立場から、既製クラウド製品では吸収しきれないデータ連携の要件整理や、既存の基幹システムと新しいデータ基盤をつなぐ開発を支援しています。
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・レガシーシステム刷新の完全ガイドブック
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。