価値の拡大

自動化を健全で機能的なデータ・パイプラインから始めることにより、作業時間を短縮します。IBMは、影響と根本原因の分析を合理化し、インシデントの解決を迅速化し、データ分析のサイクル時間を短縮して、分析の価値を高めます。

データ・リネージュで生産品質を向上

データ・チームは、多くの場合、リソースのかなりの部分を手作業の影響分析と根本原因分析に費やしています。これらの分析は、リリースの不具合やインシデントの再発を防ぐために重要です。しかし、データ・システムがさらに複雑化しているため、時間がかかることがよくあります。何百時間もの工数をかけることなく、データ・パイプラインと依存関係を完全に理解できる能力が必要です。

IBMが品質を損なわずに手作業の削減を支援

完全に自動化された影響と根本原因の分析、インシデントの解決とデバッグにより、変更管理を改善し、チームをより大きなプロジェクトに集中させることができます。可視性機能を使用して、計画された変更が環境の他の部分にどのような影響を及ぼす可能性があるかを確認します。データ関連の問題を簡単にその発生源まで追跡し、すぐに除去するとともに、将来的に同じ問題が再発するのを防ぎます。

プロダクティビティーを高める

データ・パイプラインを完全に可視化することで、時間、エネルギー、コストを節約します。影響と根本原因の分析を完全に自動化することで、手作業を最小限に抑え、チームをより大きなプロジェクトに集中させることができます。

インシデントの解決時間を短縮

データ関連の問題を簡単に発生源まで追跡し、すぐに除去するとともに、将来的に問題が再発するのを防ぎます。

リリースにおける問題の削減

計画された変更が環境の他の部分にどのような影響を与える可能性があるかを即座に可視化する、正確な自動影響分析を使用して問題が発生する前に対処します。

一貫性、正確性、信頼性の確保

必要なデータが既にある場合、Manta Data Lineageは、そのデータを有効に活用するために役立ちます。IBMの自動化されたリネージュ機能により、組織全体でデータの信頼性を構築し、データ・ガバナンス・フレームワークの価値を最大化できます。

データ管理とガバナンス戦略は健全なデータに依存

データが不正確、不完全、または欠落していると、コンプライアンスに支障をきたします。データの正確性は、コンプライアンス違反の発生から確実に保護する上で非常に重要です。コンプライアンス違反が1件発生すると、組織は平均して400万米ドルの損失（2011年以降、世界で45％増）を被る可能性があります（ibm.com外部へのリンク）。データ資産を制御するには、すべてのデータ・フロー、ソース、変換、依存関係の完全かつ包括的な概要を即時に把握する必要があります。

IBMは、データに対する信頼性の向上、正確なレポートの保証、重要な計算がどのように導き出されたかについての明確で簡単に調整可能な概要の確認、データ・ガバナンス・フレームワークの改善による全体的なデータ管理戦略の強化など、すべてを企業全体のレベルで支援します。

リネージュの自動検出

リネージュを収集、更新するという、コストと時間のかかる手作業のプロセスを排除します。IBMの自動化機能により、実装の初期段階でコストを節約できます。

セマンティック・レイヤーを追加して精度を向上

確信を持って意思決定を下すことができます。セマンティック・レイヤーを追加した詳細なリネージュによる正確なレポートと予測で、より多くの情報に基づいた意思決定を行います。

完全な透明性を実現して信頼性を向上

各ユーザーの技術的理解に合わせて調整できるエンドツーエンドのリネージュにアクセスして、データの透明性と信頼性を高め、すべてのユーザーにさらなる権限をもたらします。

完全な規制順守の実現

規制の厳格化に悩まされていますか。IBMは、組織が処理している規制対象データの完全な概要も提供します。これにより、規制要件を満たし、違反に対する高額な罰金を回避ができます。

完全なデータ・リネージュによるシームレスなクラウドまたはハイブリッド移行を活用します。適切な期待値を明確にすることで、計画どおりにプロセスを進め、リソースを節約して、実行、中断、デバッグ、やり直しという悪循環から抜け出すことができます。

データ移行の進捗を維持

クラウドとハイブリッド環境は、デジタル変革への取り組みに不可欠です。その一方で、データ環境を変更するのは言うほど簡単ではありません。実際、米大手調査会社のGartner社の調査（ibm.com外部へのリンク）では、データ移行プロジェクトの83％で予算の超過、スケジュールの遅延、失敗が起こっていることが明らかになっています。さらに、リフト・アンド・シフト移行を実施する組織の80％は、大幅なコスト削減を達成できていません。

こうした大多数の企業のように失敗しない方法があります。企業全体を自動化するIBMのデータ・リネージュ・プラットフォームを使用すると、移行中によくある複雑な落とし穴に陥ることを回避し、時間、コスト、リソースを節約できます。

プロジェクト・コストの削減

すべての移行は計画から始まります。しかし、すべてのプラットフォームで実行されるIBMの企業規模のデータ・リネージュにより、最終的に完了します。ここには死角も不透明な部分もありません。

予測可能性の向上

テストやデバッグを含む移行の各段階におけるデータの影響を理解することで、分析段階に費やす時間を短縮できます。

すべてを完全移行

データ・リネージュにより、移行されたシステム内の各オブジェクトがマッピングされ、その依存関係が明確に文書化されます。その結果、シームレスな移行が可能になります。

より大きな価値の創出

大手コンサルティング会社の傘下にある調査会社McKinsey Global Institute社は、データ・リネージュなどの人工知能ツールに投資することで、企業が9.5兆ドルから15.4兆ドルのビジネス価値を創出できる（ibm.com外部へのリンク）と試算しています。

M&Aプロセスの合理化

既存システムのコンプライアンス・レベルを把握しながら、データの統合や併合を加速します。また、合併や買収における予期せぬ事態を回避します。合併や買収はさまざまな理由があり、状況は常に変化しています。

ITチームは、どのようなアプリケーション、プロセス、データを引き継いだのかがわからず、まったくの無知のまま新しいデータ環境に取り組むことになるかもしれません。たとえ極めて友好的なM&A契約の場合でも、買収企業は新しい環境下でスクリプトの膨大な量に圧倒され、その処理には多大なコストがかかる可能性があります。ほとんどの合併や買収の場面では、手作業によるデータ・リネージュは非常にコストがかかります。

あらゆる環境をスキャンして処理

IBMの自動化されたデータ・リネージュ・プラットフォームは、メタデータを使用して、環境内でデータがどのように変換、使用、処理されるかをマッピングします。データ・テーブル内の変更を検出し、それが下流のアプリケーションにどのように影響するかを示します。色分けされたアクティブ・タグを使用して、データ・パイプラインのコンテキスト内の関連情報を強調表示できます。50以上のスキャナーを利用すれば、あらゆる環境でのデータの動きを視覚化し、修正が必要な個所を見つけることで時間とコストを節約できます。さらに、リネージュは複数のレベルで可視化できるため、すべての部門と役職にわたって理解を深めることができます。