データモダナイゼーションの選び方は、課題の範囲と許容できる移行リスクを先に整理し、段階移行を軸に自社に合う方式を選ぶことです。
方式によって、必要な期間や費用、社内の負担は大きく変わります。選定を誤ると、移行中にデータ不整合や業務停止のリスクが表面化します。この記事は、移行計画を立てる担当者が方向性を絞り込むための内容です。全体像は次の記事で確認できます。
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データモダナイゼーション着手前に整理すべき自社の課題
製品や手法の比較を始める前に、自社のどこに問題が集中しているかを特定することが、選定の出発点です。課題を一文で説明できれば、比較すべきアプローチと後回しにしてよい要件が見えてきます。
データのサイロ化と検索性の低下
部署ごとに似たようなデータが別々の形式で存在し、全社横断の分析に時間がかかっている場合は、サイロ化の解消が優先課題になります。
まず、どの部署がどのデータを持ち、どの項目が重複しているかを一覧にするだけでも、必要な統合範囲の見当がつきます。
また、全社データ活用基盤への統合を進めた企業の事例でも、最初に散在するストレージとバッチ処理を洗い出していました。この進め方は参考になります。
バッチ処理時間の長さと運用コストの構造
夜間バッチが所定の時間内に終わらない状態が続くと、データ量が増えるたびにハードウェアの増強が必要になる場合もあります。こうした問題は、ストレージとコンピュートが一体化したオンプレミス特有の制約が原因であることが多くあります。
サーバー保守や専任のデータベース管理者にかかる固定費も、併せて整理します。今後のデータ量の増加に耐えられるかを確認すると、移行方式の判断材料になります。
これら2つの課題は、別々に見えて実務では絡み合っていることが少なくありません。サイロ化した状態で個別のバッチ処理を積み増すと処理時間が延び、それを補うために部署ごとにハードウェアや処理サーバーを追加してきた企業もあります。課題を整理する際は発生順と因果関係まで確認し、どちらを解消すれば改善に向かうかを押さえると、アプローチの優先順位が明確になります。
データモダナイゼーションの主な進め方：3つのアプローチ
データ層の刷新は、既存構造をどこまで変えるかによって、大きく3つのアプローチに分かれます。どれが合うかは、課題の深刻度と使える期間・予算によって変わります。
リホスト・リプラットフォーム型：既存構造を保ったまま基盤を移す進め方
既存のスキーマやコード体系をほぼ維持し、稼働環境だけをクラウドの仮想サーバーやマネージドサービスへ移すアプローチです。
短期間で着手でき、業務ロジックへの影響も抑えやすい一方で、データモデル自体の老朽化という根本課題は残ります。
まずハードウェア保守から解放されたい企業や、まとまった予算が組めるまでの一時的な措置としたい企業に向いています。
リファクタリング・リビルド型：データモデルの再設計
既存データを保持しながらテーブル設計やコード体系を整理し直す、または業務要件を見直したうえでスキーマを新規設計するアプローチです。
部署ごとのデータ形式の統合やクレンジングが工程の中心になります。着手には期間を要します。一方で、サイロ化の解消に直接取り組めます。
リプレース型：新しいデータ基盤への全面移行
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へ全面的に切り替えるアプローチです。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構成にでき、リアルタイムに近い分析基盤の効果を引き出しやすい進め方でもあります。
3つのアプローチは、どれか一つを選んで終わりというより、段階的に組み合わせて使われることも多いのが実態です。まずリホストで一時的にクラウドへ移し、並行して業務要件を整理したうえで、後続フェーズでリファクタリングやリプレースに進む二段階の方法も現実的です。
自社の予算執行のタイミングや、経営層への説明のしやすさによって、どの順序で進めるかを柔軟に検討すると、無理のない計画になります。
アプローチを比較する際の評価軸
アプローチや候補製品は、機能の多さよりも、移行性、コスト構造、セキュリティ・ガバナンスの3軸で比べると、根拠を持って選定できます。
データ移行性・互換性・拡張性
既存のオンプレミスRDBMSからどの程度自動的にデータを取り込めるか、独自のコード体系や日本語特有のデータ形式をどこまで吸収できるかを確認します。将来データ量が増えたり、新しい分析ツールを追加したりした場合に、どの程度柔軟に拡張できるかも、移行後の後悔を避けるうえで欠かせない確認事項です。
将来別の基盤へ乗り換える可能性もあるため、蓄積したデータやパイプライン定義を一般的な形式で取り出せるかも、あわせて確認しておきます。ただし、特定製品の独自形式に依存しすぎると、数年後に基盤を見直す際の移行コストがかえって膨らむことがあります。
コスト構造・TCO・運用体制
クラウド型データ基盤の料金は、ストレージ量、コンピュート使用量、クエリ実行量など、課金の単位が製品によって異なります。そのため、初期の移行費用に加えて、日常の運用でどの程度の従量課金が発生しうるか、社内に運用を担える人材がいるかまで含めた総保有コストで比べる必要があります。
セキュリティ・ガバナンスの観点では、権限管理や操作ログ、データの保管場所、契約終了時のデータ取り出し方法まで確認します。比較の際は、各評価軸の確認方法も記録し、デモや公式ドキュメント、契約条項などの根拠を残しておくことが大切です。
営業担当者の説明が分かりやすいかという印象で判断すると、実際の移行段階になってから想定外の制約が見つかることがあります。そこで、未確認の項目は点数化せず保留にしたうえで、PoCやベンダーへの追加ヒアリングで埋めていくと、選定後の認識違いを防げます。
移行方式の選び方：ビッグバン移行と段階移行
どのアプローチを選んでも、実際の切り替えをどう進めるかという移行方式の選択は残ります。一度にすべてを切り替える方法と、段階的に対象範囲を広げる方法とでは、リスクの現れ方が大きく異なります。
ビッグバン移行：リスクが一点に集中する方式
すべてのデータを特定の日に一斉に切り替える方式は、移行後の運用がシンプルです。一方で、トラブルが起きた際の影響範囲が広く、業務への影響も大きくなります。
データ量と業務システム数が少ない場合は現実的な選択肢になりますが、大規模な基幹データを扱う場合は、リスクが高くなりやすい方式です。
段階移行・並行稼働：リスクを抑えた検証
一部の業務領域やデータソースから先行して移行し、旧環境と新環境を一定期間並行稼働させながら結果を突き合わせる方式です。切り替えごとの影響範囲を小さく保てるため、大規模なデータ基盤の刷新では、この方式が基本的な進め方になります。
並行稼働の期間中に発見した不整合を次の移行範囲に反映できる点も、段階移行の利点です。また、段階移行を選ぶ場合は、どの順番でデータソースを移すかという優先順位付けも選定作業の一部になります。
利用頻度が高く、かつ既存のサイロ化による損失が大きい領域を先行させると、早い段階で成果を示せ、次フェーズへの社内合意も得やすくなります。一方で、業務影響が大きい基幹データを最初の対象にすると、検証不足のまま進むおそれがあります。そのため、優先順位はあらかじめ関係部門と合意しておきます。
クラウド型データ基盤とフルスクラッチの判断基準
移行先の基盤は、既製のクラウドデータ基盤を使うか、自社で独自に構築するかを選ぶ必要があります。多くの企業にとって、この判断は思っている以上にシンプルです。
既製クラウドデータ基盤の活用を基本とする方針
データウェアハウスやデータレイクハウスのエンジンそのものを自社で開発すると、多くの企業にとっては過剰投資になります。そのため、既製のクラウドデータ基盤を土台にし、データパイプラインやクレンジングを自社業務に合わせて設計する進め方が基本になります。具体的な製品候補は、データモダナイゼーションのパッケージ・クラウド製品一覧で紹介しています。
フルスクラッチが正当化される特殊なケース
極めて低いレイテンシが求められる処理がある場合や、ペタバイト級のデータを独自方式で扱う場合など、既製品で要件を満たせないときは、独自基盤も検討対象になります。
既製品では吸収しきれない開発は、基幹システムとの独自連携部分や、業界特有の規制に合わせたデータモデルの設計で必要になる場面も少なくありません。
どこまでを既製品に任せ、どこから自社の要件として開発するかを切り分けることが、判断の中心になります。
RFP・比較表の作成とPoCの進め方
候補となるアプローチや製品を絞り込んだら、実際のデータで検証するPoCへ進みます。その際、データモダナイゼーションのPoCは、データの連携・処理性能とコストの実測が中心になります。画面の使いやすさを主に見る他のシステム導入とは、この点が異なります。
RFPに記載するデータ量と処理性能の要件
RFPには、現在のデータ量と増加ペース、日次バッチにかかっている時間を具体的に記載します。必要な同時分析ユーザー数なども、あわせて書いておきます。加えて、移行対象システムの数や既存のコード体系、既製品では対応が難しい可能性がある独自要件も明示し、各社から現実的な提案を引き出します。
RFPの記載内容は、「必須」「望ましい」「将来的な要件」の3段階に分けて整理します。すべてを必須要件にすると、候補を無用に絞り込みすぎてしまいます。
移行性やセキュリティは必須要件として明確にし、分析機能の細かな使い勝手などは望ましい要件として分けると整理しやすくなります。
1〜2データソースに絞ったフルパスでのPoC
すべてのデータソースを対象にすると、PoCの期間と費用がかさみます。そのため、優先度の高い1〜2データソースに絞った縮小版のパイプラインで検証します。
移行元の実データを取り込み、変換やクレンジングを経て、目的の分析処理まで一通り通します。バッチ時間の短縮幅とクラウド従量課金のコストを実測します。クエリ実行時間やデータ量増加時の挙動は、パフォーマンステストで確認します。整合性・欠損・重複のテストと、利用者によるUATも行うと、判断材料がそろいます。
PoCの結果は、成功したかどうかだけで終わらせず、本番移行の作業量を見積もる材料にします。そこで、クレンジングの工数や手作業で確認した項目、想定より時間がかかった処理を記録します。原因が製品側の制約か、移行対象データ固有の複雑さかを切り分けると、本番移行のスケジュールと体制を現実的に見積もれます。
データモダナイゼーション選定前に確認しておきたいポイント
アプローチと候補を絞り込んだ後も、開発期間の見積もり、既存システムとの並行運用、小規模からの着手可否など、判断が分かれやすい論点が残ります。
開発期間を左右するデータクレンジングの工程
全面的なリプレース型では、要件定義とデータソース調査、PoC・アーキテクチャ検証を行います。工程には、データパイプラインの構築やクレンジングのほか、BIツール連携、テスト、並行稼働まで含めます。
期間は半年から1年程度を見込む企業が多く見られます。特に、データクレンジングは工程のなかで最も時間を要しやすいため、移行対象データの状態を早い段階で把握しておくと、全体スケジュールの精度が高まります。
小さな範囲から始める場合の評価軸
1つの業務領域から着手する場合も、移行性・コスト構造・セキュリティの評価軸は省かずに確認します。
小規模なPoCで確認した内容は、後から対象範囲を広げる際の判断材料になります。そのため、最初から本番移行を意識して検証を設計しておくことが重要です。
フルスクラッチとクラウド製品の優先順位
データ基盤本体には既製のクラウド製品を優先して使い、自社独自の要件が生じる部分だけを個別に開発する組み合わせが基本方針になります。
全体を自社開発でまかなう判断は、極めて特殊な性能要件がある場合を除いて、慎重に検討する必要があります。
まとめ
データモダナイゼーションでは、まずサイロ化とコスト構造という自社の課題を特定します。そのうえで、リホスト・リプラットフォーム型、リファクタリング・リビルド型、リプレース型のどれで進めるかを選びます。
次に、移行性、コスト構造、セキュリティ・ガバナンスという評価軸で候補を比べ、1〜2データソースに絞ったPoCで処理性能とコストを実測することが重要です。
クラウド型データ基盤とフルスクラッチの選択は、機能の多さよりも、標準化できる基盤部分と自社独自のデータ要件をどこで分けるかで判断します。
既製のクラウド製品で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対応しきれない場合、無理に標準機能へ合わせると、現場でのデータ加工作業が残ります。
riplaは、フルスクラッチ開発の立場から、移行前の要件整理、既製クラウド基盤と基幹システムをつなぐ連携開発、独自のデータパイプライン構築まで支援しています。
▼全体ガイドの記事
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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。
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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。