【要約】
こちらの記事は『加速する業界横断のデータ流通 製造業は何を指針に自社の対応を決めるべきか』の要約です。
1. 背景：データ流通の重要性
- 変化するビジネス環境:
- GX（グリーントランスフォーメーション）やSX（サステイナブルトランスフォーメーション）の要請に応え、企業間のデータ共有が必須。
- 顧客ニーズの多様化により、単独での製品・サービス提供が難化。
- サプライチェーン全体の情報管理と連携が求められる。
2. 国際的なデータエコシステムの動向
- 主要な取り組み:
- GAIA-X（EU主導）: データ主権の確立を目指し、分散型データエコシステムを構築。
- Catena-X（ドイツ主導）: 自動車産業のサプライチェーンでのデータ連携と透明性向上。
- Ouranos Ecosystem（日本主導）: 自動車および蓄電池業界のトレーサビリティを強化し、GAIA-Xとも連携。
3. 概念データモデルの役割
- データ区分の重要性:
- 自社データを「共創領域」（積極的に共有）と「非共創領域」（非公開または限定的に共有）に区分け。
- モデルの活用効果:
- 自社のデータ流通方針を明確化。
- 国際データルールと自社ルールの比較や変換を効率化。
- セキュリティ対策の明確化。
4. データ流通に必要な要件
- A. データ流通の国際ルール:
- 業界団体と連携し、標準策定に関与。
- B. データ流通基盤:
- 利用者として、要件（頻度、形式など）を具体化。
- C. データを活用したビジネスモデル:
- 社会的要請と自社利益の両立を目指す。
5. 企業への提言
- 積極的な参加:
- 自社ビジネスの利点を明確化し、国際データ標準や流通基盤の策定に関わる。
- 概念データモデルの作成:
- バリューチェーン全体の「データのあるべき姿」を描き、DXやデータマネジメントの基盤として活用。
- 経営層・業務層・IT層間のコミュニケーションツールとして機能。
結論
製造業は、データエコシステムに積極的に関与し、概念データモデルを活用してデータ流通を効率化する必要があります。この取り組みは、顧客満足度向上と持続可能な事業成長の両立を実現する鍵となります。
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