現代のビジネス環境では、リアルタイムでのデータ活用が重要な要素となっています。その中で注目されているのが、Operational Data Store（ODS）です。
ODSとは、業務データの管理と運用を効率化するためのデータベースのことです。ODSを活用することで、リアルタイムでのデータの監視と統合が可能となります。データウェアハウス（DWH）と比較される場合も多いですが、その役割や特徴にはいくつかの違いがあります。
本記事では、ODSの基本的な概念から始まり、データウェアハウス（DWH）との違いを明確にし、そのメリットや具体的な利用ケースについて詳しく解説します。
ODSの導入により、企業がどのようにデータ活用の効率化を図り、戦略的な意思決定をサポートするかを具体例を交えて紹介します。自社でODS活用を検討する際の参考にしていただければ幸いです。
ODS（Operational Data Store）とは
ODS（Operational Data Store：運用データストア）とは、企業の運用システムからのデータを統合し、リアルタイムまたはほぼリアルタイムでアクセス可能にするためのデータベースシステムです。
ODSは、多様なデータソースからデータを収集し、一元的に管理します。そうすることで、データの整合性と一貫性が確保され、企業は最新の運用データをもとに迅速な意思決定が可能になります。
ODSは、特定のビジネスプロセスやアプリケーションのニーズに応じて設計されています。これには、顧客サポート・在庫管理・トランザクションの処理など、日々の業務に直結するデータの管理が含まれます。
DWH（データウェアハウス）とは異なり、短期間でのデータ利用を前提としている点も特徴です。
また、ODSはデータを元の形式で保持するため、データの変換や加工を行わず、即座に使用可能です。そのため、リアルタイムでのデータ可視化やクエリが可能であるため、スピーディな意思決定に貢献します。
ODSの仕組みはETL（Extract / Transform / Load：抽出/変換/格納）と類似した点があります。（ETLとの類似点については、後述します。）
ODSとDWHの違い
ODSとDWHは、どちらもデータを集約・管理するためのシステムですが、その目的や使用されるデータの特性には明確な違いがあります。
| ODS | DWH | |
| データ形式 | 元のデータ形式のまま利用されることが多い | 多様なデータに変換される |
| データ範囲 | 小規模なデータ範囲 | 大規模なデータ範囲 |
| ストレージ容量 | 短期的なデータ容量 | 長期的なデータ容量 |
| 安定性 | 随時データが上書きされるため、やや不安定 | 安定したデータ保存が可能 |
データ形式
ODSではおもに、運用システムから直接取得された生データ（特定の変換が施されていないデータ）が保持されます。
運用中のデータをスピーディに取り込めるため、リアルタイムでの利用が可能となります。ただし、データの正規化が不十分であったり、フォーマットが統一されていないことも多いです。
一方、DWHは、扱うデータには、ETLプロセスを通じた変換が必要です。DWHに保存されるデータは通常、分析やレポート作成のために最適化されており、構造化データ・半構造化データ・非構造化データなど多様な形式のデータを保存できます。
データ範囲
ODSに保存されるデータは、短期間の運用データに限定されることが一般的です。これは、運用上の意思決定を迅速に行うための即時データが必要とされるためです。
たとえば、直近の売上データや顧客の最新の注文状況など、実際の業務で即時に必要とされる情報が含まれます。
一方、DWHは、長期間にわたって膨大な履歴データを保存します。これは、DWHのデータには、複雑なクエリを実行するために必要な過去のデータが豊富に含まれているためです。データの範囲が広いため、過去のデータをもとにした詳細な分析を実施できます。
ストレージ容量
ODSは、短期間のデータ保存を目的としているため、DWHに比べてストレージ容量が小さいことが一般的です。主としてODSは、最新データのみを保存するので、過去のデータは定期的に削除されるか、DWHに移行されます。
一方DWHは、大容量のデータを長期間保存することを目的としており、ペタバイト規模のストレージを必要とすることもあります。データの蓄積と分析のためのインデックスや集計データも保存されるため、容量はODSよりもはるかに大きくなります。
安定性
ODSのデータは、リアルタイム、またはリアルタイムに近いデータ処理が求められるため、データが頻繁に更新されます。言い換えれば、ODSに保存されるデータは常に最新の状態に保持されます。
この高いリアルタイム性により、最新のデータに基づいた意思決定が可能です。しかし、システムの負荷が高くデータの安定性が担保できないリスクも持ち合わせています。
一方DWHのデータは、大量のデータを定期的に取り込む処理（バッチ処理）を採用しているケースが多いです。リアルタイム性は低いものの、ODSと比較すると安定性が高く、長期間にわたるデータ分析に適しています。
ODSとETLに類似する仕組み
ODSの仕組みには、ETLプロセスと類似する点があります。ETLプロセスは、おもにDWHにおいて使用されるものですが、ODSにおいても重要な役割を果たします。
ETLは、データソースからデータが抽出されたのちに、適宜必要な形式に変換され、データベースに保存されます。
ODSもETLと同様、データソースからデータをインポートし保存しますが、変換のステップは最小限に抑えられることが一般的です。そのため、ODSで扱うデータは元の形式のまま保持され、直接、BIツールに連携されることが多いです。
一方、ODSから受け取ったデータは、一度複製されたのちに、ETLプロセスを通してDWHに転送される場合もあります。この際、ODSのデータは受け取り次第更新されるため、既存のデータは上書きされます。
ODSの7つのメリット
ODSには、主として下記7つのメリットが挙げられます。
それぞれのメリットについて、詳しく説明します。
リアルタイムの可視性が高い
ODSは、リアルタイムまたはほぼリアルタイムでデータを取り込むため、運用中のデータを即座にBIツールに連携し、素早く可視化できます。これにより、現在進行中の業務プロセスやパフォーマンスを、常に最新の情報に基づいて監視可能です。
たとえば、在庫管理システムや顧客対応システムのデータを即座に可視化し、製品の不足や過剰在庫を未然に防ぐことができます。
また、顧客からの問い合わせに対してリアルタイムデータをもとに対応でき、顧客満足度の向上が期待できます。
戦略的な意思決定につながる
ODSによって最新の運用データを得ることで、戦略的な意思決定をサポートできます。たとえば、マーケティングキャンペーンの効果をリアルタイムでモニタリングし、必要に応じて戦略を即座に調整可能です。
短期間のデータであっても、リアルタイムのインサイトを得ることで、市場の変動やビジネスチャンスに対して素早く対応できます。また、競合他社の動きや市場トレンドをリアルタイムで把握し、それに基づいた迅速な戦略的対応が可能になるため、ビジネス環境の変化に応じて柔軟に企業体制を構築可能です。
データ統合を行える
ODSは、多様なシステムから集積されたデータを統合し、部門横断的なデータ分析や情報共有を可能にします。これにより、データの整合性の保持や、データのサイロ化の解消が期待できます。
また、データの統合により、サプライチェーン全体の可視性が向上し、製造、物流、販売などのプロセスを一体化した最適な運用が可能となります。
データ処理が効率化する
ODSではデータを元の形式のまま取り込み、リアルタイムで処理します。そのため、データ処理の効率が大幅に向上します。
従来、各システムから個別にデータを収集し分析するプロセスには、大きな工数がかかっていました。しかしODSを活用すれば、データを自動的に取り込めます。
これにより、手動のデータ処理作業が削減され、業務プロセス全体の効率が向上します。また、データ処理が迅速化されれば、意思決定もより迅速になるでしょう。
データ品質の保持につながる
ODSではデータの前処理作業が行われるため、データ品質の維持に貢献します。
さまざまなデータソースから収集されたデータは、データ形式がバラバラです。ODSは、これらのデータを集約し、形式を統一する役割を果たします。また、データの欠損や誤りがないかなど、データチェックも行います。
これにより、データの整合性や正確性、一貫性が確保されます。ODSがあることで、DWHへ転送されるデータの品質が保証され、より正確な分析結果を取得できるようになるのです。
コストパフォーマンスが高い
ODSは、短期間のデータ保存を目的としているので、DWHやデータレイクのような大容量ストレージを必要としません。そのため、データを普段の業務に用いるにあたっての無駄なコストを発生させにくい点もメリットといえます。
企業は必要なデータを即座に取得し、分析に活用することで、コストを抑えつつも効果的なデータ運用を実現できます。
コンプライアンス遵守につながる
ODSは、特定の業界のルールや規制に基づいてデータを管理できるため、コンプライアンスの遵守をサポートします。
たとえば、金融機関では、顧客の口座残高が不足した際に自動的にアラートを発するルールを設定できるため、規制に基づいた迅速な対応が可能です。
ODSを利用することで、こうしたコンプライアンス要件を満たすことができ、リスク管理の強化にもつながります。とくに、厳格な規制が求められる業界では、リアルタイムのデータ追跡は監査対応や規制機関への報告において極めて重要です。
ODSのユースケース
ODSは、日常のさまざまな業務をサポートしています。
ここでは、一般的によく利用されるODSのユースケースを紹介します。
小売
小売業では、膨大な量のデータが日々生成され、消費者の購買パターンや在庫管理が重要です。ODSを導入することで、リアルタイムに売上データや在庫情報を一元管理し、迅速な意思決定が可能になります。
たとえば、複数の店舗やオンラインチャネルからのデータを統合し、リアルタイムで在庫状況や取引データを把握可能です。
また、顧客の購買履歴を基に、パーソナライズされたプロモーションを実施できます。これにより、売上の最大化へ繋げることが可能となります。
ヘルスケア
ODSはヘルスケア業界においても、データの統合と管理に役立っています。
異なる医療機関やシステムからの患者情報をリアルタイムで統合することで、医師や医療スタッフは迅速かつ正確に診療できるようになります。たとえば、過去の診療履歴、検査結果、処方データを一元管理することにより、最適な治療方針を迅速に決定可能です。
また、治療効果のモニタリングや患者の健康状態を継続的に追跡するケースにも役立てられます。
銀行・金融
金融業界では、ODSがリアルタイムでの不正検出やリスク管理に活用されています。
銀行では、顧客の取引データやアカウント情報をリアルタイムでモニタリングすることで、不審な出金や高額なクレジットカードの利用を素早く検出可能です。その結果、詐欺の防止やリスクの最小化に寄与します。
製造
製造業では、ODSが生産ラインの監視や品質管理に利用されています。
工場内の機械やセンサーからリアルタイムでデータを収集し、機器のパフォーマンスや製品の品質を監視することで、生産効率の向上やダウンタイムの削減が可能です。
サプライチェーン管理においても、リアルタイムで在庫レベルの把握・出荷状況の照会・受注管理をするためにODSが活用されています。
通信
通信業界では、膨大なトラフィックデータや顧客データが毎秒生成されます。ODSは、これらのデータをリアルタイムで管理し、ネットワークのパフォーマンスを最適化するために利用されます。
たとえば、リアルタイムで通信機器からデータを収集し、ODSで一元管理することで、ネットワークの監視に利用することが可能です。これにより、問題が発生した際も、即座に発見・解決に着手できるため、快適な通信環境の提供に寄与します。
また、顧客の通話記録やデータ使用量を正確に把握、記録するケースにも利用されます。これにより、顧客への正確な料金請求が可能となるのです。
EC
EC（電子商取引）業界では、ユーザーの行動追跡や在庫管理にODSが利用されています。
顧客が「WEBサイトでどのような商品を閲覧しているか」「カートに入れたが購入しなかった商品は何か」などをリアルタイムで追跡することで、マーケティング活動の最適化が可能です。
また、在庫状況や価格情報をリアルタイムで更新し、より正確な商品情報を素早く表示することで、UXおよび売上の向上に役立ちます。
エネルギーと公共事業
エネルギーと公共事業の分野では、ODSがスマートグリッドデータの管理やインフラのメンテナンスに利用されています。
スマートメーターやグリッドセンサーなどのIoTサービスに蓄積されたデータを集約し、電力消費のパターンやグリッドの安定性をリアルタイムで監視します。
また、インフラ設備の状態を監視し、適切なタイミングでのメンテナンスを行うことで、サービスの安定供給を確保します。
ODSを構築する際のポイント
ODSを利活用する際のポイントとして、「どのようなデータをソースとするか」が挙げられます。
ビジネス要件に沿ったデータソースを選別することが正確な判断につながります。そのため、要件定義の際に、経営層と実際に業務を行うメンバーが認識をすり合わせておくことが大切です。
しかし、実際には社内のデータが多種多様なシステムに散逸し、どのデータをどのように管理しているか把握するにも多くのコストがかかる場合があります。
そのため、まずは各種データの可視化をし、社内のデータの民主化を目指すことがポイントです。
まとめ
本記事では、ODSの概要やDWHとの相違点、ETLと類似したプロセス、代表的な事例やO DSを用いるメリットなどについて解説しました。
ODSを用いることによってよりリアルタイムな市場状況にフィットした経営判断をすることが可能となりますが、その下準備には大きな工数がかかるケースが多いです。
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