情シスが「データ提供屋」を卒業する“使える基盤構築”の要諦　勘に頼らないメタデータ更新の仕組みづくり

非構造化データをレイクハウスで統合するアプローチ

　連載第1回では、データ活用の出発点である「課題の把握」に焦点を当て、日本企業でデータ利活用を阻む4つの壁を整理しました。そして第2回では、これらの壁のうち特に「データの分散・サイロ化」と「業務プロセスの壁」を主因とする断絶を乗り越え、部門ごとに分断されたデータを全社横断で分析・活用できる「信頼性の高い資産」へ転換する道筋を3つの柱をもとに解説しました。これらの内容を踏まえ、本稿ではデータのなかでも「非構造化データ」に焦点を当て、第2回で解説した構造化データ（業務データ）と統合して活用するための仕組みを考察します。

▼第1回の記事

▼第2回の記事

　SNSの投稿、IoTセンサーデータ、画像や音声など、企業に蓄積される非構造化データは昨今爆発的に増えています。しかし、こうしたデータが何に役立つのか分からないまま蓄積され続け、管理コストだけが膨らむというケースは少なくありません。そこで今回は、分散・サイロ化に悩むビッグデータを「宝の山」に変えるための具体的な方法を解説していきます。まずは非構造化データをレイクハウスで統合するアプローチについて説明し、非構造化データを活用する上でカギとなる「データカタログの重要性」について述べていきたいと思います。

　前回（連載第2回）はAPIを軸としたデータ統合基盤を構築し、サイロ化された業務データを統合する方法を解説しました。今回は非構造化データをレイクハウスで統合し、ビジネス価値創出へ直結させる実装論に踏み込んでいきます。