データ移行を予定通りに行う上で、データ品質がなぜ重要なのか
データ移行チームが犯しがちな重大なミスは、データ移行作業の複雑さと必要な時間を過小評価することである。
データ移行に着手する企業は、それがビジネスに具体的なメリットをもたらすことを期待している。中央データベースへのデータ統合と最適化は、関係者が新しいシステムの導入と移行によって達成しようとする多くの重要なビジネス付加価値の一つである。
しかし、メリットがあるにもかかわらず、リーダーたちはデータ移行に不安を抱いており、それは当然のことだ。ガートナー®の最新レポートによると、「2023年までに、生命保険契約管理システムのデータ移行の50%以上が予算とスケジュールを超過するだろう」*。
なぜこれらのプロジェクトの半数以上が失敗するのでしょうか？共通の原因はほぼ常にデータにあることが分かりました。質の低い既存データ、時代遅れのテクノロジー、そして無数のフォーマット、スキーマ、システムがその要因です。
データ品質に早期から注力する
データ移行チームが犯しがちな重大なミスは、生命保険のデータ移行作業に必要な複雑さと時間を過小評価することです。データの内容が把握できないと、プロジェクトのスケジュールを予測したり管理したりすることが難しくなります。ガートナーのレポートによると、「データ移行の完了には8ヶ月から30ヶ月、あるいはそれ以上かかる場合もある」とのことです。これはかなり大きな幅です。
データ品質の問題は、コストと工期の両面において、移行プロジェクトの遅延を招く主要因の一つです。データ移行のような大規模プロジェクトにおいて、組織はデータ管理戦略全体を見直すのではなく、単にデータをあるシステムから別のシステムへ移動させることだけに焦点を当てがちです。そうでなければ、ビジネスにとって意味のある（そして価値を提供する）方法でデータを移動できていると、どうやって確信できるでしょうか？
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データ移行のベストプラクティス
データ移行は、単なるデータの1対1の移動ではありません。こうした大規模で複雑な取り組みには、データ修正やその他の障害に対応できる余地を残した戦略が必要です。
以下のようなシンプルなデータ管理のベストプラクティスは、基準値を確立し、事前に矛盾点を評価するのに役立ちます。
- 移行開始前にデータ精度エラーをクレンジングおよび修正する
- 反復的なデータクレンジング
- 段階的な移行アプローチ
- 統合データ管理プラットフォーム
- データガバナンス
しかし、現在市場に出回っている数多くのツールや理論の中から、自分に最適なものを選ぶのは容易ではありません。データ移行はそれぞれ異なるため、移行リスクを克服し、価値を生み出すには、Synitiのような組織の経験を活用することが非常に重要となります。
「25年以上にわたり、あらゆる種類の企業のデータ移行を支援してきた経験から、データベース移行の種類に関わらず、多くの人が技術的な観点だけでアプローチするという間違いを犯しがちであることを学びました。」 Syniti 社 CCO の Leonard Maganza 氏は次のように述べています。
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移行を開始する前に、データの正確性に関するエラーをクレンジングして修正してください。必要なデータのみを移動してください。
エラーが少なく、完了までの時間が短いデータ移行プロジェクトを実現するには、高品質で検証済みのデータからデータ移行を開始することが重要です。移行範囲を縮小することで、プロジェクトチームは作業規模と複雑さを最小限に抑えることができます。これにより、プロジェクト期間全体を通してリスク、時間、コストを削減できます。
データプロファイリング技術を用いてデータ品質を分析し、移行作業の初期段階で品質上の問題点を特定してください。既存データの品質について憶測を立てないでください。目標は、稼働開始時までに99%以上のデータ品質を達成することです。
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反復的なデータクレンジング
ガートナーによると、生命保険会社のデータ移行計画は、計画策定に25%、テスト、管理、調整に75%を費やし、反復的なデータクレンジングを100%実施すべきである（下図参照）。ガートナーのこのレポートによれば、「データクレンジング活動はライフサイクル全体を通して行われるが、初期データ変換テストの実行時にその重要性が高まる」*。
自律的AI データ管理のベストプラクティス 既に統合されているデータクレンジングは、事前構築済みのコンテンツとダッシュボード、および自動データチェックにより、容易に維持できます。すぐに使えるデータ品質ルール、レポート機能、ダッシュボードを備えたプラットフォームは、ユーザーが数百万ドルものコスト削減を実現するのに役立ちます。
データ品質機能がデータカタログやガバナンスなどの機能と組み合わされると、これらのデータクレンジングの取り組みは、稼働開始後も継続することができます。知識の再利用により、 将来のデータプロジェクトは50%加速できる可能性がある。
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段階的移行アプローチ
移行作業においては、一度にすべてを完了させる「ビッグバン」方式の方が速いように思えるかもしれないが、多くの近代化作業やシステム統合は複雑であるため、作業を複数の段階に分割することで、複雑さを軽減し、品質を向上させることができる。
アジャイルなデータ移行は、移行時間を46%短縮し、移行コストを38%削減することで、より迅速でリスクの低い移行を実現します。 退屈なライブ配信® データセンターの移行においては、データだけでなくビジネスも前進させるために、再現性のある多段階の移行アプローチに投資する必要があります。
詳細については、こちらから 摩擦のないデータ移行を実現するための8つのステップ [無料リソース]
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統合データ管理プラットフォーム
データ検出、マッピング、変換ツールなど、実績のある利用可能なデータ移行ツール群を活用することで、カスタムプログラミングを最小限に抑え、あるいは完全に排除し、移行作業を可能な限り自動化できます。さらに、集中管理プラットフォームは、ステークホルダー、ビジネスユーザー、開発者のいずれにとっても信頼できる唯一の情報源となります。すべてのデータ移行とデータ品質管理作業は、同じルール、ワークフロー、ダッシュボードの下で行われるため、プロジェクトの透明性が向上し、IT部門とビジネスユーザー間のギャップが解消され、作業が容易になります。 反復的なデータクレンジング プロジェクトの全期間を通して。
「私たちは今、予測可能で信頼性の高いツールセット、チーム、プロセスを確立しており、これらを再利用できることで、本番環境でのデータ品質を維持できるだけでなく、他のデータ品質、データクレンジング、データガバナンスに関する取り組みにも活用できます。」
5. データガバナンス
データ移行に伴うデータガバナンスの問題は、生命保険会社のCIOにとって最大の課題であると同時に、最大のチャンスでもあります。生命保険、金融、医療といった高度に規制された業界はすべて、規制遵守を維持するためにデータガバナンスに依存しています。
プロジェクトの透明性を完全に確保するために、重要なルール、マッピング、設計上の決定、監査ログ、割り当てられたタスクを単一のシステムに統合し、唯一の真実となる情報源を確保します。知識共有のための集中管理された場所は、すべてのステークホルダーによる企業全体のコラボレーションを促進し、統合を複雑にすることが多いデータの不整合を解消します。完全な追跡と可視性により、迅速な軌道修正やスコープの変更が容易になります。このレベルのプロジェクトの透明性により、組織は 12ヶ月以内に継続的にプラスの投資収益率（ROI）を達成する。
多くの業界と同様に、生命保険および金融サービス業界におけるデータ移行は、規制遵守の課題、レガシーシステム、データ問題の可視性の欠如などにより、特に困難なものとなる可能性があります。組織は、再現性のある移行フレームワークと、それをサポートする適切なテクノロジーを活用すべきです。
データカタログとガバナンス、レプリケーション、データ品質など、データ移行プロセスのあらゆるステップを効率化するデータツールを備えています。 Syniti ナレッジ プラットフォーム 信頼できる単一のクラウドデータプラットフォームから、より迅速でスムーズな企業データ移行を実現します。
*ガートナー、「生命保険データ移行におけるリスクを低減する3つの方法」2022年7月12日。
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