機会
倫理とコンプライアンス（E&C）は、ビジネス文化の強化に重要な役割を果たしています。企業の中核的価値観から導き出される倫理は、決定、選択、行動、振る舞いを決定づけ、行動規範として考えることができます。倫理と並んで、外部の基準、規則、法律に従うコンプライアンスがあります。例えば、金融機関は企業の行動規範を支える基本的な従業員研修を提供する一方、業界固有の規制により、サイバーセキュリティ研修などの追加研修が必要となる場合があります。
ほとんどの企業は、様々な利用可能なプラットフォームを使用して、年次のオンラインE&Cプログラムを提供しています。このケーススタディの中心となる顧客は、包括的な倫理とコンプライアンス管理プログラムを提供することで、組織における原則に基づいたパフォーマンスを促進しています。しかし、これらのプログラムの価値をどのように測定できるかという課題が残されていました。
顧客は、異なるソースからのデータを統合し、進行中のプログラムの有効性を測定することに基づいて、企業の洞察と業界・競合他社のベンチマークを表示する革新的なソリューションを求めていました。
主な課題
70以上の言語で500以上のコースを提供し、毎年3,000万人以上の学習者にインスピレーションを与えている同社は、膨大なデータを生成しています。E&Cプログラムの有効性に関する重要な指標を示す異なるダッシュボードを顧客に提供していました。これらのダッシュボードは、Angular、Node.js、サードパーティのオープンソースライブラリを使用して開発され、MongoDBをデータウェアハウスとして使用していました。
アーキテクチャ全体は多くの個別システムに依存しており、異なる結果やレポートを表示するために、様々なソースからのデータが照合されていました：
| ダッシュボード/レポート | データソース |
|---|---|
| 文化パルス調査とEOCS（コース終了時調査） |
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| 内部使用POC |
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| 認証データ |
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| マネージャーレポート |
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データ取り込み後、変換とビジネスロジックの実装はJavaScriptで処理され、視覚化用のデータセットとエンドユーザーの主要コンポーネントであるベンチマーキングデータセットが作成されました。さらに、ベンチマーキングはすべての地域で表示される必要があったため、異なる地域用の繰り返しスクリプトがあり、これを管理するためにさらなるプロセススクリプトが必要でした。これらのデータセットは、手動の変換と遷移の主要なオーバーレイであった社内管理プラットフォームを使用して、データを視覚的な形式で表現するために使用されました。
主要な課題の1つは、クライアントデータを効率的かつ効果的に分離し、手動のデータ処理を削減する能力でした。さらに、提供する言語の数が多いため、一般化された構造を使用して生成される地域レベルのデータを容易に管理したいと考えていました。主な課題には以下が含まれます：
1システムデータのデータレイクへの適応
データレイクの概念は実装されておらず、抽出されたデータは非データレイクのAmazon S3で処理されており、システム内の異なるファイル形式に適応できませんでした。また、ファイルは暗号化されておらず、分析フェーズでの正確性に必要な信頼できる構造も持っていませんでした。
2ユーザーレベルの認証と承認の欠如
権限に基づくデータにアクセスし視覚化するためのユーザーレベルの承認がダッシュボードで利用できず、理論的には他のサードパーティがアクセスできる可能性がありました。これに加えて、各エンドユーザーは、ポジショニングとビジネス成長の目的で設定されている市場の一般的なベンチマーキングを閲覧できました。
3視覚化前の分析レイヤーの使用
データ抽出後、視覚化にデータを移動する前に、DQC（データ品質チェック）を維持するための分析レイヤーが必要でした。また、システム内の他のプロセスに干渉することなく、必要な変換をその場で行う必要がありました。
4セキュリティ環境の低さ
現行システムは、データとスクリプトの両方に対して完全に安全な環境を提供していませんでした。ベンチマーキングが異なるエンドユーザーのデータを明らかにする可能性があったため、個別の視覚的ダッシュボードにはプライベートレベルのセキュリティが採用されていました。環境内のデータのセキュリティとともに、異なる地域での個別アカウントへのデータアクセスを処理する必要がありました。
5信頼性の低いCI/CDプロセス
既存のシステムは、既存のパイプラインに干渉することなくビジネス要件が更新または変更された場合の継続的インテグレーションと継続的デプロイメント（CI/CD）の維持に関して信頼性がありませんでした。将来のビジネス要件に対応するために、セキュアなパイプライン内で適切なCI/CDプロセスが必要でした。
解決策
SourceFuseは、クラウド移行の経験と技術的専門知識に基づいて、成功したRFPレスポンスの後、パートナーとして選ばれました。
SourceFuseは、発見優先のアプローチを取り、顧客の現在のエコシステムの完全な評価を実施し、望ましいビジネス目標を特定し理解するために時間を費やしました。その後、異なる地域からのデータを処理できるインフラストラクチャを作成できるAWS上の非常に構造化されたデータレイクを提供するためのビジネスケースを開発しました。現在、すべての入力データは、適切なレベルの高度なセキュリティ、スケーラビリティ、可用性を提供する単一のデータレイクに統合されています。
さらに、提案されたAWSインフラストラクチャは、様々な種類のデータ取り込みと変換を管理するための信頼性の高い構造を提供しました。これにより、作成されたデータセットは、エンドユーザーのアクセス認証と承認も組み込んだ完璧な形式でダッシュボードを通じて視覚的に表現されることになります。
Sourcefuseは、適切に設計されたクラウドデータレイクに存在する最新の自動データ移行と抽出データ処理を提供しました。これは、データを非常にセグメント化された形式で制御しながら複雑なデータ形式を処理し、データをエンドポイントまで迅速に処理することを支援します。結果の処理に使用される高速データマートは、データの更新頻度を日次から時間単位に向上させ、ダッシュボードでのリアルタイムデータ視覚化を可能にします。セキュアなデータパイプラインにより、統合されたデータセットが可能になり、認証されたエンドユーザーのみにアクセスを制御し、比較データの視覚化のための地域間データ共有を可能にします。
アプリケーションの機能
言語と感情分析
顧客のシステムは70以上の言語を持っているため、アプリケーションは言語の検出を処理し、その後望ましい感情を生成します。さらに、様々なクライアントダッシュボードの分析的な説明を提供します。
複雑なデータセットの統一形式での処理と統合
多数の異なるダッシュボードセット用に様々な種類のデータセットが必要でした。ビジネスニーズに応じて、これは現在、PII（個人識別情報）データ保護を備えた適度に統一されたデータマートによって管理されています。これらの統合されたデータマートは、その後の巨大なダッシュボードデータセットが得るデータの準備を整えます。
暗号化されたファイルと複数のファイル形式をサポートする中央集中型データレイク
ここでデータレイクは、複数のデータとファイル形式の処理に対応します。これによりデータ処理が大幅に迅速化され、AWS Key Management Service（KMS）を組み込むことでデータ保護が向上します。
自動化されたデータパイプラインとデータ変更の捕捉
データパイプライン全体が、頻繁なソースデータの変更が最終的なダッシュボードに即座に反映されるように組織化されています。そして、プロセス全体が自動化され、データ処理時間を最小限に抑え、手動タスクを最小限に抑えています。自動化の導入により、複雑なデータを処理する際のバグや例外も処理されます。
Amazon QuickSightを通じた視覚化の簡素化
Amazon QuickSightを活用することで、アプリケーションダッシュボードはデータを視覚化する非常に広範な方法を提供し、エンドユーザーがデータの詳細な表現を把握できるようにしています。さらに、エンドユーザーが現在のプロファイルデータがどのように様々なレベルに標準化されているかを観察できるようにしています。
ダッシュボードアクセスと表示制御を備えた地域間機能
ダッシュボードの視覚化により、アプリケーションはエンドユーザーが様々な要因での自己標準化をチェックするために比較データを表示できるようにしています。さらに、アプリケーションの「マスターユーザー」は、要件に応じて地域間のアクセスと制御を包括的に持っています。
結果
最新化されたインフラストラクチャ
パイプライン全体がAWSクラウドインフラストラクチャに移行され、顧客の課題を解決し、データと視覚化を確認する簡単な方法も提供しています。ビジネス要件に応じた優れた地域間アクセスを提供することに加えて、様々なエンドユーザーのデータプライバシーを維持する範囲が考慮されています。
リアルタイムデータ視覚化
AWS上のデータレイクは、統合データマートを使用してデータの取得と処理を改善し、データ更新頻度を向上させてリアルタイムデータ視覚化を提供することで、データ処理速度を向上させました。適切なバグと例外処理を伴う、進行中のデータフロー管理のための完全なCDC（キャプチャデータ変更）と増分サポートを提供しています。
ビジネスインテリジェンスを提供するダッシュボード
Amazon QuickSightは機械学習を実装して、ビジネスインテリジェンスと洞察を提供し、効率性を向上させ、データ駆動の意思決定を可能にします。適切に構造化されたデータにより、よりシンプルでリアルタイムなダッシュボードが生成され、エンドユーザーが適切にデータを比較して表示することが容易になりました。
セキュリティの向上
Amazon Virtual Private Cloud（VPC）の使用により、さらなるセキュリティレイヤーが追加され、悪意のある意図を持つグループや個人がセキュアな環境内のシステム全体にアクセスすることを防止しています。
顧客について
この企業は、世界中の700社、1,500万人の人々が複雑な法的・規制環境をナビゲートし、倫理的な文化を育むことを支援してきました。実践的なツール、教育、戦略的アドバイスを組み合わせることで、企業が価値観を具体的な実践とリーダーシップ行動に変換し、持続可能な競争優位性を生み出すことを支援しています。そのサービスは、コストのかかる倫理的な過ちやコンプライアンス違反のリスクを軽減しながら、信頼を構築し、合法的で倫理的な行動を行う企業としての評判を獲得することに貢献しています。
400社以上のクライアント企業の信頼できる長期的なパートナーとして、実世界の経験に基づいて実証された戦略的・戦術的な洞察を獲得・普及し、ソリューションを開発するためのアクティブで成長するコミュニティを創造することを可能にしています。
