プロセス+マスターデータとデジタルトランスフォーメーション、パートII

プロセス+データは、イノベーションと変革の両方にとって重要です。データインサイトの可能性と力は、デジタル化され自動化されたプロセスで実現されます。

これは、プロセス+データに関する2部構成の記事のパートIIです。パートIでは、インテリジェントDBMSの進化について説明しました。 およびインテリジェントBPMS 。 人工知能とさまざまなデジタルテクノロジーは、両方のトレンドに多大な影響を与えています。iBPMSは、特にRoboticProcess Automationを通じて、プロセスと作業の自動化もサポートしています。

パートIでは、DBMS（特に高度なNoSQLデータベース）とエンタープライズアーキテクチャのBPMSのバランスが取れていないことを強調しました。 AIやその他のデジタル技術を通じて、どちらもインテリジェントになっています。 さらに、現在、両方のドメインでノーコード/ローコード開発のための多数のアプローチを目の当たりにしています。現在、CitizenDevelopersとがあります シチズンデータサイエンティスト。

ただし、複数のリレーショナルデータベースとNoSQLデータベースを備えたDBMSレイヤーは、ITインフラストラクチャとエンタープライズアーキテクチャに遍在しています。データは新しい原油です！

BPMSレイヤー？それほど多くはありません。

プロセスとデータの相乗効果を最大限に活用するには、動いている企業は明らかなことに焦点を当てる必要があります。それは、ビジネス価値を推進するコアビジネスアプリケーションとソリューションです。 。明白なことを繰り返しますが、それはテクノロジーに関するものではありません！

バリューストリーム（別名バリューチェーン）

データアプローチは、永続的なデータに焦点を当てた中核的なボトムアップアプローチです。重要かつ重要。しかし、それでも、ボトムアップテクノロジー主導。ここでは、AutonomicEnterprise-In-Motionをはるかにサポートする異なるアプローチを採用する3つの堅牢なユースケースを説明します。

プロセス主導のアプリケーションアプローチは大きく異なります。プロセス主導型アプローチの基本的な前提は、ビジネスはバリューストリームのコレクションであるということです。 。企業は、目標とマイルストーンまたは段階の観点から、これらの目標を達成するためにバリューストリームのコンテキストで考えます。 。ほとんどの組織は依然として垂直に編成されており、各ビジネスユニットは測定可能な目標に焦点を合わせています。

ビジネスユニットのサイロ、さまざまなアプリケーション、 およびトレーディングパートナが普及しています

バリューストリームは、ビジネスユニット、さまざまなレガシーアプリケーション、および取引先が顧客体験を最適化しようと水平方向に行き来し、価値を実現および運用します。 。 Enterprise-In-Motionの文化的変化は、最適化された可視性と制御のために、バリューストリームをキャプチャ、デジタル化、および自動化する必要があります。

Valuestreamのデジタル化と自動化は、デジタルトランスフォーメーションの中心的な柱です

組織的には、文化は、サイロ全体でバリューストリームのエンパワーメントダウンを促進する必要があります。 DigitalProcess Automationは、DynamicCase Management（DCM）を通じてバリューストリームのデジタル化と自動化を実現します。

通常、これらはサイロ化されており、通信は手動のハンドオフによって行われます。興味深いことに、デジタルテクノロジーやデジタルトランスフォーメーションの実践でさえ、垂直に組織化されたサイロ化された組織にほとんど影響を与えていません。組織の階層は存続しています。バリューストリームは、その運用の卓越性のために権限を与えられた所有者と一緒に水平方向に進むことがよくあります。バリューストリームがDPAによって最適化されていない場合、かなりの無駄と非効率が発生します。

デジタル化および自動化されたバリューストリームの力は、3つのユースケースのコアイネーブラーです

プロセス+マスターデータ

MDMインスティテュートによると：マスターデータ管理（MDM） は、多くのアプリケーションや構成要素で使用されるデータの信頼できる信頼できる基盤であり、どこにいても真実の単一のビューを提供することを目的としています。

上記のサイロ（組織、ビジネスユニット、およびそれらが所有するアプリケーション）は、同一性に関する情報（顧客、サプライヤー、製品など）に矛盾がある主な理由です。マスターデータはいくつかの問題点に対処します。次にいくつかの例を示します。

• 不整合やデータ品質の低下は、不十分で誤った、さらには危険な決定をもたらします。自動化された動的なケース実行は、データの一貫性と同じくらい優れています。
• 顧客、製品、価格設定、パートナー、サプライヤー、サービス、およびアプリケーション間で共有されるその他のマスターデータの場合、多くの場合、異なるサイロ化されたシステムには、同一性に関する矛盾する情報が含まれます（たとえば、間違った結婚状況）。異種データの一貫性と高品質を維持しようとすると、多くの無駄が生じます。
• 合併と買収は、データの一貫性に関する課題も生み出します。組織全体で提供している顧客または顧客に関する真実の単一バージョンを入手することです。

典型的な例を次に示します。

• お客様の住所 アドレスを保存するすべてのデータベースまたはアプリケーションで一貫して更新されるわけではありません。
• 製品の価格 一貫性がなく、チャネル（小売、Web、モバイルアプリなど）によって異なります
• サプライヤー パーツのリスト、可用性、およびリストは、さまざまなERPシステム間で一貫性がありません

もっとたくさんあります。

MasterDataは、データ品質、データの一貫性、データの調達、データの正確性、データの整合性、データの複製、データの完全性に対応するために必要です。

上記のように、企業はそのバリューストリームの集合体です。これらのバリューストリームの実行は、データの一貫性と同じくらい優れています。コンピュータサイエンスの表現「GarbageIn– Garbage Out」（GIGO）は、ここで非常に当てはまります。実際、データの不整合は遅かれ早かれ顧客体験に影響を与え、顧客の不満をもたらします。ネットプロモータースコア（NPS）が低くなり、批判者の比率が高くなります。

ボトムアップMDMアプローチ

多くの場合、組織はマスターデータ管理ツールおよびシステムを通じてマスターデータの課題に対処しようとします。これは、高価なツールを使用した「ビッグバン」マスターデータプロジェクトになる可能性があります。一部の組織は、ガバナンスのための卓越したMDMセンターを設立しました。テクノロジーとデータの一貫性は、データクレンジング、欠落データへの対処、データの一貫性、ETL、データ統合など、対処するのに手ごわい重要なものです。危険なのは、ビジネス目標を優先せずにマスターデータを正規化するために必要な多大な労力です。一般的な問題の1つは、マスターデータの課題を解決しようとするイニシアチブがサイロで解決することが多いことです。 MDM自体は、管理が必要なソフトウェアのさらに別のレイヤーになります。データのコピーとレプリケーションが使用される場合、これは追加のオーバーヘッドと潜在的な不整合も作成します。

ただし、より深刻な問題は、特定のマスターデータの作成と管理における焦点の欠如と正確な正当化です。たとえば、さまざまなレコードシステムからの顧客に関するフィールドまたは属性の総数は100になります。最も重要な顧客のバリューストリームは、通常、利用可能なフィールドまたは属性の非常に小さなサブセットを必要とします。残りの部分は、使用されることはめったにありません。 MDMシステムの推論は理にかなっているかもしれませんが、このボトムアップアプローチは最適ではない可能性があります。

トップダウンバリューストリームアプローチ

より最適なアプローチは、特にマスターデータにアクセスして操作するilosを接続するエンドツーエンドの動的ケース管理ソリューションを通じて、全体的な継続的改善イニシアチブの一部としてMDMの課題を処理することです。 Enterprise-In-Motionは、バリューストリームの集合体です。 MDMは、Valuestreamを可能な限り実行することを目的としています。これらのバリューストリームにはそれぞれ、インスタンス、コストの削減、NPSの改善、収益の創出など、特定のビジネス目標があります。このアプローチの中核となるのは、レガシーシステムをラップして最新化するDynamic Case Management（DCM）対応のレイヤーです。パートIで述べたように、DCMは、ロボット自動化、AI、およびその他のデジタルテクノロジーに加えて、DPAの主要な機能です。

トップダウンアプローチは、DPAを通じて最適化、デジタル化、自動化された特定のバリューストリームに必要なフィールドまたは属性にのみ焦点を当てています。

この「トップダウン」アプローチは、MDMの改善を伴う変革プロジェクトに優先順位を付け、リスクとビジネス価値のバランスを取ります。これらの技術データベースの問題に対処する必要がありますが、優先順位へのアプローチを刷新します。

大きく考え、小さく始める

Enterprise-In-Motionでは、データの問題をマスターするためのソリューションは、「大きく考える…しかし小さく始める」ガバナンスによって推進されます。アプローチは、迅速な成功を実現し、必要なマスターデータの厳密さを構築または達成してから、マスターデータを含む追加の変革ソリューションで拡張することです。言い換えると、反復アプローチでは、ビッグバンの包括的なMasterDataの代わりに、集約マスターが断片的に構築され、 デジタルトランスフォーメーションのソリューションのためのプロジェクトの実現。マスターデータのガバナンスと実装は、プロセス自動化手法のDNAに組み込むことができ、データソースの優先順位付けとDPAレイヤー内のデータ管理に必要な最適化につながります。目的は、マスターデータの使いやすさと特定の優先プロジェクトのビジネス価値のバランスをとることです。

DesignThinking方法論では、優先順位付け Valuestreamプロジェクトのバックログにとって重要です。これらの優先順位付けは、実装の容易さとビジネス価値のバランスをとるプロジェクトを体系的にランク付けします。優先順位付けに影響を与える可能性のある測定可能なディメンションは次のとおりです。

• プロジェクトのマスターデータフィールドを統合する複雑さ
• プロジェクトのエンドツーエンドのケースに対するマスターデータの品質の低下の影響
• ビジネスへの影響が大きいプロジェクトでのマスターデータフィールドの適用
• プロジェクトのマスターデータフィールド値にアクセスするためのAPIの可用性

マスターデータのサポートを反映する優先順位の高いスライバーは、agilemethodologyに提供されます。 この方法論は、ビジネス目標を継続的に監視および測定するのに役立ちます。マスターデータは、スライバー全体で繰り返し最適化されます。 Design Thinkingprioritizationsによって提供される革新的なプロジェクトは、継続的に測定および監視されます。トップダウンアプローチには、次の3種類の反復があります。

• プロジェクトのバックログでの反復–ビジネス価値とマスターデータの可用性の側面によって優先順位が付けられます
• マスターデータを活用しながらDPAソリューションを構築する際の反復
• ポストプロダクションでは、さらなる改善のために、目標と達成された目標を比較することも重要です。

したがって、トップダウンアプローチは、マスターデータを段階的に構築すると同時に、ビジネス価値の高いプロジェクトを継続的に提供し、それらを改善します。

デジタルトランスフォーメーション：IoTとブロックチェーン

バリューストリームプロセス主導のトップダウンアプローチは、デジタルトランスフォーメーションテクノロジーの価値提案を可能にします。 Enterprise-In-Motionにとって最も重要なこれらのテクノロジーの2つは、IoTとブロックチェーンです。

IoTの成功への道

IoTとは、センサーやアクチュエーターを介した、ますますインテリジェントなデバイスの接続に関するものです。もちろん、接続性、バランシング範囲、および電源に関する考慮事項の基盤は重要です。 IoTのスタック全体と多層アーキテクチャにはいくつかのコンポーネントがあります。最低レベルには物理が含まれます。 デバイスとシステム。まさにこのサイバーフィジカルです IoT時代の基礎を築いている接続性。他のレイヤーには、データの蓄積と分析のレイヤーが含まれます。 IoTに接続されたデバイスは、膨大な量のデータを生成します。ビッグデータはモノのデータになりつつあります。このデータの一部（多くの場合、その大部分）はエッジで処理されています。

IoTにはいくつかの参照アーキテクチャと参照モデルがあります。 IoT WorldForumの参照モデルは、コラボレーションとビジネスプロセスをIoTのマルチレベルアーキテクチャの最上位に置きます。

これは重要であり、的を射ています。成功は、最初から具体的なビジネス目標を立ててトップダウンで達成できます。トップダウンのビジネスソリューションには、People、Connected Devices（別名、IoT）、トレーディングパートナー、およびエンタープライズアプリケーション（別名Systems of Record）が含まれます。これらはすべて、具体的で測定可能な主要業績評価指標（KPI）に向けて活動を連携および調整します。コラボレーションは、エンドツーエンドの価値のコンテキストで行われます s treams（操作語は Value ）、 モデル化され、自動化された 、継続的な改善のためにDPAを通じて監視されます。 DPA方法論、コンピテンシーのベストプラクティス 、および テクノロジーは、IoTの成功を推進するエンジンです。

DPAValuestreamsによって駆動されるIoTの多くのアプリケーションがあります。 DigitalPrescriptive Maintenanceは、IoTのキラーアプリケーションです。ここに示すように、これには、カスタマーサービスやフィールドサービスなどの人が参加するタスクのオーケストレーション、エンタープライズアプリケーション、最適なアクションを優先順位付けするためのAI、保証チェーン管理、そしてもちろん接続されたデバイスとIoTが含まれます。エンドツーエンドのオーケストレーションと自動化は、DPAを通じて実現されます。

ブロックチェーンからバリューチェーンへ

ブロックチェーンは非常に革命です。これは、Internet of Value（IoV）の出現を促進するエンジンです。 IoVは、インターネットの進化における重要なフェーズです。 1990年代に、私たちは情報のインターネットから始めました。 ： 従来のインターネット–情報を検索するために毎日使用するインターネット。次はモノのインターネットです。 または、消費者（Connected Homesなど）、公共部門（Smart Citiesなど）、および産業用アプリケーション（SmartManufacturingなど）に普及しつつある接続デバイス。 IoTの成功への道は、デジタルプロセスの自動化を通じて実現します。暗号通貨の基盤となるテクノロジーであるブロックチェーンは、価値のあるインターネットを可能にします。 値はデジタル通貨にすることができます。さらに重要なことに、「価値」は、ビジネス目標をサポートする組織間および組織内の交換をサポートするデータでもあります。

分散型および分散型データベースとしてのブロックチェーン

ブロックチェーンは、ブロックチェーンの検証に参加するノードに、さまざまなパーティ間のトランザクションの元帳を格納します。元帳が配布され、複製されます。 B2Bトランザクションで協力している企業は、ブロックチェーンを介してトランザクション情報を共有できるようになりました。 拡張された（つまり、異なるトレーディングパートナーを含む）ための1つの潜在的なアプリケーション Enterprises-In-Motionは、ブロックチェーンを取引トランザクションの共有データベースとして扱い、エンタープライズアプリケーション内から必要に応じてデータにアクセスします。したがって、取引先が内部ERPまたはデータベースシステムでデータを複製する代わりに、ブロックチェーンは企業間取引のマスターデータとして機能することができます。ブロックチェーンテクノロジーはまだ初期段階にあります。堅牢なIoVソリューションが普及する前に、いくつかの「幻滅の谷」という誇大広告のサイクルフェーズを通過します。

ブロックチェーンテクノロジーの議論も非常に「ボトムアップ」になる傾向があります。これは、解決すべき問題を探す興味深いイノベーションです。 DPAを介して実行されるIoTの成功と同様に、Blockchainはバリューチェーン（）に進化する必要があります 別名Valuestream）アプローチ– DPAを介して強化されています！

• バリューチェーンオーケストレーションレイヤー ：上部には、人、自動化されたデバイス、エンタープライズアプリケーション（別名、レコードシステム）および取引パートナーが関与するタスクを調整および順序付けするエンドツーエンドのバリューチェーンがあります。このレイヤーは、DPAを通じてデジタル化および自動化されています。
  
• ブロックチェーンレイヤー： 分散型分散型台帳は、中間のブロックチェーンレイヤーで管理されます。ブロックチェーンは、スマートコントラクトルール、exchangecryptocurrencies、またはその両方を実行します。エンドツーエンドのバリューチェーンのタスクまたはマイルストーンは、特定のステップでブロックチェーンを活用します。
  
• IoT / IIoT接続デバイスレイヤー： 最下位のレイヤーは、IoT/IIoT接続レイヤーになります。ブロックチェーンとIoT/IIoTエッジコンピューティングを使用すると、実行とトランザクションをエッジにプッシュするという追加の利点があります。バリューチェーン全体がトップであり、必要に応じてブロックチェーンを活用できるIoT/IIoTedgeコンピューティングを備えています。

プロセスとデータの結論

とを処理します データはどちらもEnterprise-In-Motionにとって重要です。ただし、ITインフラストラクチャとエンタープライズアーキテクチャでは、堅牢なDPA（BPMの進化における現在の化身）を備えた自動化されたバリューストリームのプロセスレイヤーが欠落していることがよくあります。 Process + DataのパートIIは、トップダウンのビジネス主導のプロセスアプローチの力を明確に示す3つの説得力のあるユースケースをカバーしました。マスターデータでも –これはデータベースの課題の核心です–バリューストリームに優先順位を付け、DPA反復のコンテキストでマスターデータを構築することにより、変換および最適化できます。他の2つのユースケースは、最も説得力のあるデジタルトランスフォーメーションテクノロジーであるIoTとブロックチェーンに関連しています。どちらの場合も、成功への道はDPAを通ります！

プロセス+データは両方です 革新と変革にとって重要です。データインサイトの可能性と力は、デジタル化され自動化されたプロセスで実現されます。

Enterprise-In-Motion ITインフラストラクチャとエンタープライズアーキテクチャ、および付随するビジネス価値に焦点を当てた方法論には、DPAが必要です。