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Similarity(類似点)に着目せよ

今回のデータマネジメント通信は、「Similarity(類似点)に着目せよ」です。

前回、おくすり手帳を例に、統合されたデータが新しい価値を生み出すことを説明しました。これはデータマネジメントの効果を主張する際の重要な着眼点です。今回は、もう一つ別の着眼点をご紹介します。タイトルのとおり、Similarity(類似点)を見つけることです。

最近のニュースで、ボーイング787の故障が取り上げられていますが、事故や故障が起きたとき取るべき行動の1つが、同じ型式の機種・部品・あるいは同じ工法などの製造物が他に存在するかどうか、存在するとしたら同様の危険を持っているかどうか確認することです。

中央自動車道・笹子(ささご)トンネルの天井板崩落事故も同様です。類似の天井・工法・経過年数のトンネルについては、すべて点検する必要があるでしょう。そう言えば、先日「似ている天井板のトンネル八つについても改修予定」というニュースが流れていました。

車の不具合・リコールも同様です。ある部品に欠陥が見つかった場合、同じ部品を使っている車を洗い出し、点検・修理することになります。最近は、部品の共用化が進んでいますので、調査する範囲が1つの車種に閉じているわけではありません。調査業務は多くの工数を必要とし、「○○年○○月に製造した○○の車種」といったところまで対象を絞り込みます。本来であれば、個別の車(ナンバーが決まる単位)まで特定したいところです。しかし、個別の車を特定できるところまでデータ統合が進んでいるかと言えばほとんどの場合できていません。

データ統合の成熟度が上がってくるとSimilarity(類似点)の見つけ方も高度になります。車種・製造年月レベルだったものが、個別の車を特定できるようになるかもしれません。結果として、点検対象の車の台数を必要最小限に絞ることが可能となり、コスト削減に大きく寄与します。

データ総研 コンサルタント