パート2：データ関連性とは何か、そしてなぜそれが重要なのか？
企業が生産または販売する製品を表すデータオブジェクトである「製品」について学ぶことは、データ関連性に関するブログの第2部です。
読者の皆様、関連性シリーズの第2回ブログへようこそ！データ関連性に関する第1回ブログを見逃した方は、こちらをご覧ください。 （こちらをクリック）.
本日は、移行プロジェクトで通常最も多くのレコード数が発生することが予想される項目、つまり製品、品目、資材など、さまざまな名称で知られる項目について詳しく見ていきます（SAPでは、すべての道はMATNRに通じます）。
この分野に関連性を適用する理由としては、いくつか挙げられます。
- ビジネスで定義されたルールを適用することにより、使用可能なレコードをシステムに取り込む。
- 環境サイズの正確性を確保するのに役立つ
- 古いオブジェクトに必要なデータ拡充の量を削減する（通常、ソースシステムが拡大し、要件が変更された結果、古いレコードには重要なデータ要件が欠けている場合があり、必然的に使用できなくなったデータポイントが存在することになる）。
- 対象システムにおけるアーカイブ作業を削減する
製品
製品は、企業が生産または販売する商品を表すデータオブジェクトであり、関連性を判断する際に最もばらつきが大きく、複数の組織部門からのインプットが必要となります。関連性ルールを適用すると、新しいターゲットシステムへの移行に適用されるレコード数を把握できるようになります。適用するルールが多いほど精度が高くなり、場合によっては新しい環境に移行するデータ量が少なくなることもあります。関連性の適用を以下のように視覚化すると理解しやすくなります。
過去2年以内に出荷・販売されたもの：
新システムに取り込むべきデータを検討する際、特に企業においては、予測が最初に確立すべき基準となることが多いことがわかっています。ほとんどの予測アプリケーションは、適切な予測を行うために2年分のデータを必要とします。小売業界における関連データの重要なポイントは、過去2年間に販売された商品（T-LOGデータ）をすべて新システムに取り込むことで、予測をサポートできる点です。小売業以外の顧客の場合は、販売注文／出荷注文が基準となります。
パッケージング／サービス：
サービス（ギフト包装、コンサルティングなど）、包装（プラスチック容器など）なども予測の対象となる場合があり、したがって2年間の期間内に含まれるべきですが、これは小売売上に基づくものではなく、販売または調達注文に関連するものです。
新製品：
これらは、開発準備段階にある、あるいは販売準備が整っているものの、まだ市場に投入されていない製品である可能性があります。このような場合、関連性を判断するために、有効日または作成日を考慮する必要があります。多くのクライアントは、未発売の製品に関する部分的なデータをソースシステムに保存しているため、マスターデータまたは調達データソースから、どの日付を考慮すべきかを理解することが重要です。
ベンダーが要求するデータ保持期間：
これらの製品はベンダーによって管理され、通常はGDSN（グローバルデータ同期ネットワーク）やニールセンブランドバンクなどの配信／購読方式で提供されます。ベンダーによっては、データをアーカイブする前に、一定期間、顧客のシステム内に保持することを義務付けている場合があります。
財務上の必要保持額：
一般的に、財務部門の要件も製品の関連性に影響を与える可能性があります。顧客が財務書類を一定期間保管し、更新（遡及請求など）のためにアクセスできるようにする必要がある場合、これらの分野をサポートする製品も関連性があるとみなされるべきです。
これらの要件を踏まえると、製品の関連性ロジックは概ね以下のようになるはずです。
- 発売予定日から2年以内に販売された製品（予測対象となる小売製品）
- 過去2年以内に出荷または販売された製品（非小売製品の場合はサービス、パッケージなど）
- 作成されたが、まだ取引に関連しない製品（1と2のポイントを超える差分があり、かつクライアントが指定した作成日がソースの作成日以上である）
- ベンダーが要求する保持期間（1～3の項目を超える差分）
- 財務要件（1～4の項目を超える差額）
このように関連性を適用すると、予測などのルールによって関連レコードの数が大幅に減少することが期待されます。しかし、まだ自画自賛するのは早すぎます！
ここで言及されているその他のルールは、予測の境界線を超えてターゲットに必要なデータを規定する例外的なものであり、ほとんどの場合、ターゲットシステムへの移行に適用されるレコード数を増加させることになります。
もう一つ考慮すべき点があります。よほど幸運にも、主要なビジネス関係者全員が最初から関連性の要件を確実に満たすことに全力を注いでいるという状況でない限り、このプロセスはテストサイクルを通して反復的に行われることを覚悟してください。移行するデータはテスト負荷ごとに目標値を満たす必要があるだけでなく、関連性ルールの設定もそれと並行して行う必要があります。
このブログがこれまで皆様のお役に立てば幸いです。また、皆様がプロジェクトに取り組む際に、何らかの考えや議論を促すきっかけになればと思います。
