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データベースシステム導入でよくある6つの課題と対策とは

2023年01月17日 最終更新
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データベースシステム導入でよくある6つの課題と対策とは

大量のデータを活用するために必要不可欠なデータベース。どのようなシステムを導入するかによって課題発見スピードが左右されます。また、ビジネスにおいてデータ活用の重要性は常識となりつつあります。そんなデータ活用を支えるシステムがデータベースシステムです。そこでこの記事ではデータ活用やデータベースで起こる問題点について、6つの課題とその解決方法をご紹介します。

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データベース導入に関する6つの課題

データベース活用はビジネス課題を発見する有効な手段です。現在導入を検討されている企業や、別のシステムへ変更を検討されている企業では、以下のような問題を抱えていることが多いので参考にしてください。。

  • 1. 導入コストに関する課題
  • 2. データ処理速度に関する課題
  • 3. データベースの操作に関する課題
  • 4. データ抽出に関する課題
  • 5. 定期的なデータ取得に関する課題
  • 6. 他システムとの連携に関する課題

  • これらの課題に対し、データベースシステムの導入でどのように解決できるか見ていきましょう。

    1. 導入コストに関する課題

    システムの利用では導入コストだけでなく運用コストも総合的にみる必要があります。特に初期費用である導入コストは課題としてあがりやすいポイントですので詳しくみていきましょう。

    導入コストが高い

    データベースの導入というと、大量のデータを蓄積するために高額なサーバを購入することを思い浮かべるかもしれません。特に開発を必要とするオンプレミス型を利用する場合は懸念ポイントの一つとなります。

    クラウド型データベースで導入コストを抑える

    初期費用が大きすぎると感じている方には、クラウド型データベースの利用がおすすめです。 クラウド型データベースはネットワーク上にデータを保存するため、初期費用を抑えスモールスタートが可能です。また利用料も抑えることができ、継続してデータ活用をし続けることができます。

    2. データ処理速度に関する課題

    次にデータベースの処理速度に関する課題と解決策について確認していきましょう。

    処理速度が遅くデータ抽出にストレスを感じる

    データの分析担当者が抱える課題の一つとしてデータ処理速度があります。特にパソコンやシステムが止まると業務がすすみません。またリアルタイムの情報、つまり情報の新鮮さを必要とする業種であればデータの処理速度は最重要課題となります。

    処理速度のはやいデータベースを利用する

    データベース技術は進歩を続けており、高速な処理スピードで業務を進めることができます。この高速な処理速度は、各データベースシステムのソフトウェア技術や独自のアルゴリズムによって実現されます。 このように処理速度が高速になると、リアルタイムに近いデータを取得も可能です。

    例えば、販売商品の在庫状況を把握するために夜間バッチ処理をしていると半日以上のタイムラグが生まれますが、高速処理のシステムの場合は15分で在庫状況を取得できるものもあります。 また、処理スピードが速いことは担当者の業務負担を減らすことにもつながります。

    3. データベースの操作に関する課題

    データベースの操作が難解でわからないという課題も多く耳にします。その課題と解決策はどのようなものでしょうか。

    そもそもデータベースの扱い方がわからない

    データベースに関する業務は情報システム担当者のみという企業も多いかもしれません。しかし情報のシステム担当者であってもすべてのシステムに精通することは困難で、データベースの操作性が課題となります。

    直感的な操作でデータベースを利用する

    データベースシステムを導入すると、Webベースでの管理画面で操作できるため、誰でも直感的にデータ抽出を行うことができます。また現場スタッフが知りたいデータを簡単に抽出できれば、ビジネススピードの加速も期待することができます。

    4. データ抽出に関する課題

    いざデータベースを導入しても抽出したいデータが収集できなければ意味がありません。ここでは特に、データ抽出に関する課題と対策について確認します。

    欲しいデータを探すのに苦労する

    データ抽出の際、項目名やマスタ名が英語表記になっていてわかりづらいということがよくあります。欲しいデータはわかるのに、項目がどこにあるかわからないといったこともよくある課題の一つです。

    操作性と視認性が高いカスタマイズを行う

    一部のデータベースシステムでは、操作性と視認性を高めるためにこれらをカスタマイズすることが可能です。また、売上・顧客情報・在庫状況など業務内容により、項目をカテゴライズすることで欲しいデータを探す時間を短縮することができます。そのため誰がどんなデータを抽出するか、その利用シーンを想定したカスタマイズは効果的です。

    5. 定期的なデータ取得に関する課題

    業務によっては定期的にデータを取得し観測するといったものもあります。ここでは定期データ収集について課題と対策を確認していきましょう。

    定点観測用データ取得の繰り返し作業が負担になっている

    データを定点で分析していくことは、ビジネス課題を発見する上で重要です。ところが売上日報など日々データ抽出する場合、毎日の業務に負担が生じることがあります。

    データ抽出の条件設定で作業負担を軽減する

    データベースシステムを導入すると、定期的に取得する条件を設定することができます。これにより担当者のデータ抽出業務をスリム化することができます。

    6. 他システムとの連携に関する課題

    業務で使用するシステムはデータベースだけではありません。これはデータベースのデータを他のシステムでも利用することを意味しています。ここでは他システムの連携について確認していきましょう。

    他システムと連携していないので活用できない

    データベースが他システムと連携していなkれば、貴重なデータを抽出しても活用できる範囲が小さくなってしまいます。また抽出だけでなく、データベースに蓄積されたデータの活用も困難になるでしょう。

    他のシステムと連携して活用する

    データベースシステムの多くは他システムと連携しており、抽出データの汎用性を高めます。例えば、別のデータベースやグループウェア、Excel・CSVなどです。 このように他システムとの連携はデータ抽出後の分析作業において効率性を高めます。

    データベースでデータ抽出業務の効率を高めよう!

    データ抽出は、課題を発見する分析業務の中でもっとも基礎となる業務です。業務の効率性をいかに高められるかで、日々の課題解決スピードが大きく異なります。データ抽出の効率性はデータベースが決め手です。 データベースシステムの導入をぜひご検討ください。

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