情報系データハブ

  • DWHを情報系のハブとし、全情報系のデータを一元管理。地銀に最適化された顧客中心型のデータモデルにより、最適なチャネルミックスによる効果的なセールスのための情報基盤を提供します。
  • ETLツールの活用により、ビジネスニーズや規制の変化に柔軟かつ迅速に対応できる情報系システム基盤を提供します。

統合DWHの開発の勧め

サーバーが分散配置されている場合、サーバーの統合と同時にデータの統合も必要です。 情報系システムはその性格上、システム連係が多くなることが想定されます。しかし、その都度連係&接続していると、情報経路は非常に複雑化し、データも冗長化する傾向が強くなります。 共通に利用するデータを統合、一元管理する統合DWHは、将来的には情報系データのハブとなります。統合DWHを開発すれば、あらゆる情報を整合性のとれた状態で一元管理出来ます。 また、データを一元管理することで、保守性が向上し、機能を追加する際にコストが大幅に抑えられるというメリットもあります。

小さく始める統合DWHの構築例

各システムを連携するために、旧来からEAI(Enterprise Application Integration)がありますが、EAIを標榜するパッケージ類は、錯綜したインタフェースを整理したに過ぎず、根本的な解決ではありませんでした。この問題の解決にはインタフェースデータの正規化モデルを介してデータ変換を行う必要があります。この正規化範囲を企業全体まで広げたものを標準データモデルと呼びます。

SOA(Service Oriented Architecture)を実現するためには、標準化されたインタフェース定義、つまり、全社的なデータの粒度やコード等について統一が必要です。従って、EA(Enterprise Architecture)におけるDA(Data Architecture)レベルの統一設計・一元管理が重要となります。もし、すぐにデータの一元管理ができない場合は標準データモデルを設計し、そこに既存データをマッピングします。
また、各社から統合DWH用に銀行用のデータモデルが提供されていますが、海外の銀行モデルなどの場合、地方銀行にフィットするモデルは少ないと思われます。当社では、地方銀行で開発実績のあるモデルを参考にデータベース設計を行います。統合DWH開発にもこのモデルを参考にすることにより、設計初期段階での大幅な工数削減が見込まれます。
なお、必ずしもテンプレートモデルの利用は必須ではありません。各行ごとの特徴をもった属性があるため、そのまま利用することは不可能です。そのため、EAの考え方に基づいた設計を行っていくことが基本となります。

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