今回はシステム構築におけるコスト・リスク低減策について考えてみたいと思います。
１～２年前「システム内製化に舵を切る企業が増える」という予測をよく耳にしました。2018年末の現在、本当にそうなったのかはよくわかりませんが、IPAの「IT人材白書2018」によれば、社内にITのスキルを蓄積・強化するためにIT業務の内製化を進めている企業は（アンケート回答企業の）全体で5割弱とのことです。工程でいえば、企画・設計など上流の内製化を進めており、大規模の企業ほどその傾向が強いことが見て取れます。
前回のブログでは、非構造化データをマクロとミクロの２つグラフ構造で定義することについてお伝えしました。その中で、マクロレベルはデータの種類を表す「クラス」とその関係を表す「プロパティ」、ミクロレベルは特定の１つのものや文字列などのデータ表す「主語」「目的語」とその関係を表す「述語」を要素としていました。またマクロレベルのクラスは階層的に定義できるとお伝えしました。
（https://jp.drinet.co.jp/blog/datamanagement/qcfixpdzmf）
パソコン利用者には慣れ親しんだツールであるExcel。
使い勝手の良いフォーマットを自由に作成することができ、多様な計算式を備えているため、利便性の高いツールとして、報告の取りまとめや案件管理、管理会計の数字作成など、企業内では幅広く利用されているのが現状です。現場では、「少しでも早く仕事を終わらせたい！」と、Excelの有効活用に取り組んでいることでしょう。
データ総研では創業以来、主にIT部門向けのコンサルティングサービスを生業としてきましたが、今後はIT部門や業務部門という垣根を越えたサービスの必要性があるのではないかと考えています。
その理由の一つに、昨今の技術革新によってITが業務部門の方にとってより身近なものになってきていることが挙げられます。例えば、これまで時間が掛かり且つ専門性も必要だった大量のデータ分析が、より短時間でしかも業務部門の方でも手軽に扱えるようになったり、AIやIoTを活用して大幅な省力化が可能になったり、最近はこのような事例を聞く機会も増えてきました。
EDW（Enterprise Data World）では半構造化データをどう管理・活用するかが多く語られていました。前回のメルマガでは、構造化データや非構造化データとの比較を通して『半構造化データとは何か？』をテーマにお伝えしましたが、今回は半構造化データの定義についてお伝えします。