塩野義製薬、データクラウド移行で大規模データ解析を約70％短縮
ヘルスケアソリューションをタイムリーに提供するためにはデータサイエンスの力が必要だ。処理時間の高速化は思考の中断をなくし、モチベーションの維持にも貢献する。どのような環境を構築したのだろうか。
塩野義製薬は、2030年に向けた新たな方向性「Healthcare as a service」（HaaS）を提唱する。技術革新やデータ活用の促進により未病と予防、診断、治療、フォローアップの各ステップで最適化されたソリューションを提供し、人々の健康に貢献することを目指している。
HaaSを実現するには、データドリブン型ビジネスによる業務プロセスの変革とヘルスケアソリューションの創出が必要だ。自社だけではなく多様なパートナーとデータを収集し、活用できる基盤をどのように構築しているのだろうか。
半構造化、非構造化データ活用を見据えた解析環境をつくる
その解となり得るものが同社の「セントラルデータマネジメント構想」だ。業務システム間のデータ収集と配信のためのハブであり、収集したデータを活用しやすい形で準備しておくデータウェアハウスでもある。
業務領域横断的な解析用データウェアハウスとして、データクラウド「Snowflake」を採用した。Snowflakeは業務システム由来の社内データだけでなく、医療ビッグデータなど社外の大規模データの活用や、パートナーとのデータ連携を支援し、塩野義製薬のデータドリブン型ビジネスへの変革を推進する。
セントラルデータマネジメント構想（出典：リリース資料）
セントラルデータマネジメント構想を踏まえた基盤構築には3つの課題があった。従来の解析基盤の仕様を考慮した上で「オンプレミスからクラウドへの大規模移行の品質確保」「複雑かつ柔軟な認証認可の実装」「データ管理運用方針の検討」を実現することが必要だ。
Snowflakeはインテージテクノスフィアと共同で、クラウドに移行する全データ群に対してハッシュ値を用いた検証手法によりデータの整合性と妥当性の品質を確保した。今後のデータ管理運用に向けて最適なアクセス制御方法も構築した。
人々が必要とするヘルスケアソリューションをタイムリーに提供するためにはデータサイエンスの力が必要だ。データベース研究などのエビデンス構築におけるデータ解析では、医療ビッグデータに代表される大規模なヘルスケアデータの高速な処理が不可欠だ。
塩野義製薬の場合、オンプレミス環境からSnowflakeのデータクラウドに移行することで、大規模データの解析にかかる時間が約30～70％短縮されるなどデータ処理の速度が大幅に向上した。
同社は「処理時間の高速化はデータサイエンティストの思考の中断をなくし、モチベーションの維持に貢献するだけではなく、そのヘルスケアソリューションを必要とする全ての方により早くお届けできるようになる」とコメントする。
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