迅速かつ成功する企業データ移行のための3つの鍵

ほとんどの業界が目まぐるしく変化する世界において、競合他社よりも迅速に変化を実行できることは大きな利点となるが、デジタル変革におけるこのスピードへの欲求は、実際にはより多くの問題を引き起こし、最終的には遅延につながるのだろうか？

「リフト＆シフト」方式は、データ移行を行う際の「近道」として、初心者からよく見なされます。しかし、この方式を採用するほとんどの企業は、データとターゲットの互換性の問題やプロジェクトの調整不足によって作業が滞り、時間的な遅延が発生するだけでなく、ダウンタイムの増加や人的リソースの増強によってプログラム予算が圧迫され、最終的な収益にも悪影響を及ぼす可能性が高いでしょう。

企業はこうしたマイナスの財務的影響を回避するために懸命に取り組み、リスクを軽減するための措置を講じていますが、同時にスピードを犠牲にすることもできません。ウサギもカメも、どちらも現実的な選択肢ではありません。顧客は両方を求めていることがわかっています。 迅速かつ成功裡な企業データ移行しかし、この2つが綱引き状態にあるように見える場合、どうすれば両方を達成できるのでしょうか？

リスクを伴わずに迅速に企業データ移行を行うための、上位3つの推奨事項。

1. 実績のある専門知識に頼る
2. 実行を加速する統合プラットフォームを活用する
3. 優れたデータ品質を実現し、提供する

頼りに 実績のある専門知識に基づいて

データ移行は、特に複雑な企業IT環境やデータ環境においては、非常に困難な作業となる可能性があります。このようなリスクの高いプロジェクト環境では、課題を熟知し、最適な方法論と技術を知っている社内外のリソースを活用することが賢明です。

一人で行くことの落とし穴を避ける

企業データ移行の概念は半世紀も前から存在しており、データ、カスタムコード、プロセス上の問題など、原因が何であれ、過去に同様の課題に直面した経験を持つ専門家は必ず存在します。社内に高度なデータ移行の専門知識を持つ人材を擁する企業は稀であるため、データおよび業界特化型の移行専門家に依頼することで、ミスを回避し、プロジェクトを加速させ、リスクを低減し、投資に見合う価値を得ることができます。

技術専門知識の統合

プロジェクトに多様な人材を投入することに加え、効果的なエンタープライズデータ移行テクノロジーの導入も、次に重要な課題となるでしょう。集中型データ移行ソリューションを活用してエンドツーエンドの移行全体をオーケストレーションすることで、ワークフローを効率化し、必要なコードの大部分を自動化できます。さらに、市場で最も優れたソリューションは、これまでの知見、経験、ベストプラクティスをプラットフォームに組み込んでいるため、大きなアドバンテージを得ることができます。

業界専門知識へのアクセス

どの業界にもそれぞれ特有の課題があります。製造業におけるスペアパーツの管理、小売業における在庫管理、サービス業における顧客記録の維持管理など、その内容は多岐にわたります。業界を問わず共通する課題もあれば、業界固有の課題もあります。業界特有のコンテンツやベストプラクティスが組み込まれたテクノロジーを探しましょう。プロジェクトのリソースを構築する際には、システムインテグレーターとデータコミュニティの両方から実績のある専門知識を取り入れるようにしてください。どちらのコミュニティも、プログラムをより迅速に実行するために必要な知見を提供してくれるでしょう。

実行を加速する統合プラットフォームを活用する

データ移行のような高度な技術と高いリスクを伴うプロセスでは、効果的な実行のためにローテクな手法や手作業に頼ることは、コストがかかるだけでなくリスクも伴います。そこで、データ移行技術の選定にあたって特に注目すべき3つの要素を以下に挙げます。

すべてのユーザーとユースケースをサポートする集中型プラットフォーム

データ移行のタイムラインを短縮するには、すべてのプロジェクト作業を一貫性があり効率的なものにすることに注力することが重要です。これを実現する最適な方法は、すべての関係者が同じシステム上で同じルール、ガイドライン、ワークフローの下で作業できる、クラウドベースの中央集約型ソリューションを導入することです。これにより、スムーズな移行が促進されるだけでなく、 データ移行プロセス しかし、プロジェクトの透明性を確保することで、プログラムマネージャーや経営幹部に、すべてのプロジェクト運営と報告に関する信頼できる唯一の情報源を提供する。

データ移行に関わるすべての関係者のニーズを満たすソリューションを提供することも重要です。経営陣からデータ担当者、IT担当者、事業部門まで、それぞれが独自の技術力と責任を持つ従業員がいる中で、集中型移行プラットフォームは、各関係者がそれぞれの目標を迅速かつ効率的に達成するために必要な可視性と機能を提供することが不可欠です。

正確な移行スプリントのためのサンドボックスサポート

移行に導入されるあらゆるテクノロジーは、プロジェクト担当者が迅速に作業、学習、テストを行えるようサポートする必要があります。アジャイル移行スプリントは、エンタープライズデータ移行においては比較的新しいアプローチですが、問題が深刻化する前に発見して解決するための不可欠なプロセスになりつつあります。他のプロジェクト担当者とリアルタイムで作業することで、タスク完了までの煩雑な段階的な待ち時間をなくし、本番稼働という退屈なプロセスにおいて非常に重要な、積極的なテストと再テストが可能になります。^® プレイブック。

スマートなAI/ML駆動型自動化

データ移行作業に目的に合ったテクノロジーを導入するもう一つの大きなメリットは、プラットフォームに組み込まれたベストプラクティスと自動化を活用できることです。スマートな自動化がなければ、移行作業はあっという間に複雑化してしまう可能性があります。ソースからターゲットへのデータ移行を円滑に進めるには膨大な量のコードが必要となるため、プログラムの作成を自動化して迅速に実行できるようにする方法は、まさに賢明な選択と言えるでしょう。さらに、AIや機械学習をプロジェクトに統合する方法を見つけることができれば、手作業によるエラーの可能性はますます低くなります。エンタープライズデータ移行を完全に自動化することは不可能ですが、可能な限りインテリジェントなテクノロジーが組み込まれ、ユーザーがローコードやノーコード機能を使って必要なカスタマイズを簡単かつ迅速に行えるようなソリューションを見つける価値は十分にあります。

データ品質の向上と提供

データ品質を移行作業の重要な目標としない企業は、ビジネス目標を達成できず、期待する価値も得られないことがよくあります。新しいシステムが正しく動作しないだけでなく、データが最適化されていないため、古いデータとプロセス上の問題を新しいシステムに移行しただけになってしまいます。稼働開始が遅れる可能性に加え、ビジネス上重要な意思決定に不可欠なデータが信頼できなくなるという事態も起こり得ます。

データ移行の迅速化において、データ品質は見過ごされがちな重要な役割を果たします。データ品質の問題を迅速に解決すればするほど、真のビジネス価値をより早く実感できるというシンプルな事実があります。データ品質の問題が本番稼働の遅延につながらないようにするための推奨事項をいくつかご紹介します。

ターゲットに適したマップデータ

移行作業が、あるメーカーのERPシステムから新しいシステムへの単純なアップグレードでない限り、ソースシステムからターゲットシステムへのマッピングという課題に取り組む必要があります。簡単に言うと、これは旧システムにおけるある項目（例えば部品番号）の意味を、ターゲットシステムがその項目をどのように認識するかに対応付けることを意味します。あるシステムを別のシステムにマッピングするだけでも大変な作業ですが、それが80ものソースシステムとなると、途方もない大仕事になります。

業界では「コンテンツ」または「アクセラレータ」と呼ばれることもある事前設計されたマッピングは、Oracle JD Edwards をソースとして、他の移行からの知識を活用するため、ここで非常に役立ちます。 ターゲットはSAP S/4HANAまた、この種の移行に関わる多くの一般的なオブジェクトのマッピングを自動的にロードします。

高品質なものだけをお届けします

既に述べたように、多くの企業は、旧システムから新システムへデータを「リフト＆シフト」するだけで、その過程でデータ品質を改善しないことの限界を感じています。ある時点で、データ品質の欠如は、約束されたビジネス価値を提供できない新システムという結果につながり、データ品質のニーズに対処する必要が生じます。IDCのレポートによると、新しいターゲットシステムに完璧なデータ品質を提供することに重点を置いた移行を実行することで、ユーザーと経営陣の満足度向上だけでなく、計画外のダウンタイムを95%以上削減できる可能性があります。データの重複排除は、品質を確立するための長期的なガバナンスルールに照らしてデータセット全体の品質テストを実行することと同様に、優れた出発点となります。

データのサイズを適正化する

高いデータ品質に加えて、次の点にも注目する必要があります。 データエコシステムの規模を適正化する 継続的な業務に必要なトランザクションデータや、監査/顧客サービスに必要な履歴データなど、本当に必要なデータを分析することで、不要なデータを把握することができます。不要なデータはアーカイブしたり、データレイクに移動したり、あるいは削除したりすることも可能です。データセットを効率化することで、最終的にホスティングコストも削減できるため、このプロセスは後々大きなメリットをもたらします。

データ移行の価値実現までの時間を短縮する 

データ移行は、どんなに順調な時でも容易ではありません。そのため、専門知識、技術、そしてデータ品質への徹底的なこだわりがなければ、成功を確実にしながら移行を加速させることは、ほぼ不可能に近い難題です。リスクを冒すのではなく、エンタープライズデータ移行を実行するための適切なツールセットを確実に揃えましょう。