データの所在と利活用の流れを可視化することが、企業のアナリティクスにおける最も重要な課題──こう指摘するのは、インフォマティカ・ジャパンの久國淳氏だ（写真）。同氏が、2016年3月4日に東京で開催された「データサイエンティスト・ジャパン2016」において、次世代アナリティクスの姿を披露した。同氏は、それを実現するためには7つの条件と6つの能力が求められると主張した。
講演では、まず企業のアナリティクスにおける現状の課題を整理した。現在、アナリティクスを手がける企業では、数多くのデータソースから情報を集約するようになりつつある。ERP（統合基幹業務システム）やCRM（顧客関係管理）などのアプリケーション、データベースや文書ファイル、クラウドやソーシャルといったデータソースをアナリティクスの対象に含めるようになった結果、数々の課題が浮上してきた。経営情報の可視化におけるリードタイムの長期化、オンプレミス（社内運用）のシステム間あるいはクラウドサービスとの間での統合コストの増大、重複や不整合などによるデータへの信頼性の低下──といった課題だ。
久國氏は、「IT環境や経営環境は急速に変化している。これに対応するために何か新しいことを手がけようと思っても、システムが足かせになるケースが少なくない。これでは企業活動のアジリティー（俊敏性）が失われかねない」と評する。
次世代アナリティクスには6つの能力が求められる
このように現状を分析した上で、久國氏は次世代アナリティクスの姿を解説。次世代アナリティクスの条件として、（1）ビジネスとITの変化に迅速に対応する柔軟性、（2）分析の生産性を高める再利用性、（3）特定のテクノロジーに依存しない抽象化、（4）データの意味に対する認識の齟齬（そご）を防ぐ共通認識の整備、（5）分析サイクルを加速させるビジネス-ITコラボレーション、（6）既存のデータ資産を把握するためのメタデータ共有、（7）データを資産として管理するためのデータガバナンス──の7つを掲げた。
