データ分析で変わる、みずほ銀行の“オムニチャネル”戦略：基盤刷新でさらに加速（2/3 ページ）

[池田憲弘，ITmedia]

DBMSからDWHへ、BIソフトウェアも追加

　家村さんたちがまず取り組んだのは、「高速なビッグデータ処理」基盤の導入だ。みずほ銀行では今まで、データベース管理システム（DBMS）製品を使っていたが、ディスクのI/Oが分析のボトルネックになっていることが分かり、DWHを検討しはじめたという。

　「データ分析のスピードで問題になっていたのは、大容量データの定型分析と、細かく要素を入れ替えてPDCAを回す非定形分析でした。大容量データの分析に関しては、I/Oがパフォーマンスのボトルネックになっていることが分かり、並列分散処理やハッシュ分散に対応しているDWHアプライアンスの導入を決めました。新システムはまず一部の部署で先行導入し、成果を確認したのち全社展開を行っています」（家村さん）

データ分析基盤刷新のロードマップ。大きく3段階に分かれている

　2013年にDWHを本格導入したのち、家村さんたちはデータ分析における「便利さと正確さの強化」に手を付け始めた。データを整理するため、ユーザー部門が使っているデータプログラムの種類を数えたところ、なんと50万件もあり、そのうち45万件については使われていないことが分かったそうだ。

　「データプログラムの棚卸しをしたところ、使われているデータプログラムは50万件のうちわずか10％である5万件しかありませんでした。そのうち利用頻度が高いものは、さらに減って1万件。今回はその中でも、基本的にデータ要素の変更がなく、全社的に使うことが多い2000件のデータプログラムについて、優先的に整備することにしました」（家村さん）

50万件あったデータプログラムを棚卸しし、そのうち2000件のデータプログラムについて、ライトユーザー向けのBIツールでも使えるようにした

　こうして2000件のデータプログラムについて、要素の意味を定義するといった地道な作業を行う一方で、このデータプログラムを使うライトユーザー向けのBIツールも新たに導入した。社員から「分かりやすいUIのツールがほしい」とオーダーされていたことや、既に自主的に導入していた人がいたことから、GUIベースであるSAPのBusinessObjectsを選んだ。

　「BusinessObjectsを使う人は、基本的に定型のリポーティングが中心ですね。ツールを置き換えたわけではなく、より高度な分析をする人には従来のBIツール（SAS）を使ってもらっています」（家村さん）

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