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ビジネスプロセス・リエンジニアリング（BPR）のステップと課題｜HitechNectar

ビジネスプロセス・リエンジニアリングの実施 BPRは、企業の製品開発再設計プロセスにおいて、より良いアウトプット、品質、スピード、コスト効率を達成するために行われます。ビジネスプロセス・リエンジニアリングの導入は、ゼロから既存のプロセス全体を再構築し、サイクルタイムを短縮することからスタートします。実装は、コアなビジネスプロセスの代替フレームを評価するための分析的かつ規定的なアプローチで行われます。この経営戦略の原点は、1990年のハーバード・ビジネス・レビューに掲載された「Reengineering Work：元MITコンピュータサイエンス教授マイケル・ハンマーによる論文「Reengineering Work: Don't Automate, Obliterate」である。なぜBPRを実施することが必須なのか？この記事の中で、ハマー教授は、経営者が直面する重要な課題の1つは、テクノロジーを使って自動化することではなく、価値をもたらさないプロセスを削除することに焦点を当てることだと述べています。これは、管理職がオートメーション技術を曖昧に使い、間違ったことに目を向けていることを意味しています。会社のワークフローで自動化されている業務のほとんどは、何ら顧客満足に有利に働くものではなかったのです。ですから、そのような不要な作業を自動化するのではなく、不要な作業を取り除くことに取り組まなければならないのです。組織は、正しい方向に資源配分を行う必要があるのです。こうして、トップマネジメントの社員までもが、BPRツールを受け入れて、自分たちのプロセスを復活させ、成長していくようになったのです。ビジネスプロセスリエンジニアリングのステップ BPRのステップには、会社のワークフローを調査・分析し、劣悪なプロセスや不適切なプロセスを探し、パフォーマンス、生産性、品質を最適化するための解決策を見出すために、それらを修正・変更する方法を考えることが含まれます。ビジネスプロセス・リエンジニアリングのステップは、以下のように構成されています：また、Bhudeb Chakravartiが開発したINSPIREというフレームワークには、BPRの7つのステップが含まれており、さらに簡単に従うことができるモデルもあります：ビジネスプロセス・リエンジニアリング（BPR/BPRE）の課題プロセス・リエンジニアリングの導入を決定した場合、様々な要因によって、せっかくの決定が台無しになる可能性があります。 BPRの導入は、一概に考えてはいけない。ビジネス・プロセス・リエンジニアリングを成功させるためには、十分なITインフラを整備し、継続的なプロセスと実践を明確にすることが重要である。では、なぜBPRプロジェクトの5～7割が溝に落ちたり、約束した利益や思い描いた成長を達成できなかったりするのでしょうか。不十分な知識チームは、リエンジニアリングプロセスを実施する理由と場所を明確にする必要があります。さらに、リエンジニアリングの対象となるビジネスプロセスに適切な優先順位をつける必要があります。従業員は、BPRを行うための適切な知識を、充実したビジネスプロセス・リエンジニアリングのトレーニングプログラムによって再整備する必要があります。もし間違ったプロセスで実施された場合、その実施は資源の全くの無駄となります。適切なトレーニング、指導、知識の伝達があれば、ビジネスは正しいプロセスの実装を見ることができます。誤った方向性と不規則な実施方法 BPREは、即座に競争優位を引き起こすことはできません。目に見える成長のためには、そのプロセスを貫き通すことが必要です。しかし、だからといってBPREが組織のあらゆるプロセスで機能するかというと、そうではありません。リエンジニアリングは、多くの場合、不向きです。さらに、一度でもベンチマークを達成できた場合は、BPRの実践を中止してはならない。不規則なBPRプロセスは、それがもたらす多くの機会や成長を妨げる。目的と期待を設定し、より明確にする必要があります。不向きなチーム編成よく定義されたチームは、すべてのプロセスのリエンジニアリングの実践に関するあらゆる最新情報に常に目を光らせていなければなりません。そのためには、正しい知識だけでなく、運営と管理の両面で重要な役割を担う社員がチームに加わっていなければなりません。チームは適切に構成され、少なくともビジネスプロセスに関する適切な知識と専門知識を持つシニアマネージャーとオペレーションマネージャーを加える必要があります。このように、製造からITまで、あらゆる分野に適したエンジニアが、一定の方向性のもとで活躍することで、チームは完成します。リソースの配置が不十分である。そもそも、ビジネスプロセス・リエンジニアリングに不可欠なリソースがないことは、組織とリエンジニアリングプロセスの関わりを断ち切るのに十分なことである。必要なときに、適切なリソースが、適切なタイミングで、力のあるプロセスにすぐに利用できなければなりません。熟練した人材、十分な予算・資金、正しいBPRツールのセット、システムの内外に関する知識ディレクトリと経験、可用性、タイムリーな承認、これらすべてがオン・オールセットで準備されている必要があるのです。不健全な分析、サポート不足プロセスのマイルストーンは、事前に確立され、十分に分析されていなければならない。手順に不可欠なデータおよび情報は、チームが完全にアクセス可能でなければならない。また、貴重な時間を無駄にすることなく、何を分析し、優先順位をつけて調整作業を行うかを明確にしておく必要があります。作業には関連性があり、表面的な知識は一切ないことが必要です。特定の作業をどのように行うかよりも、まずチームはその特定のプロセスに「なぜ」必要なのかについて、より透明性を高める必要があります。さらに、正しい知識パッケージと従業員がいても、ビジネス・プロセス・リエンジニアリングのステップを進める上で、企業は失敗に直面しています。チームはプロセスに専念し、時間と方法の優先順位を知っている必要があります。さらに、決定が下されると、選ばれたBPRチームだけでなく、組織もその結果に責任を持つことになります。失敗の要因としては、組織の変革への準備不足、従来の手法やコンフォートゾーンから脱却する意思の欠如、コミットメント、計画、リーダーシップの問題などが挙げられます。会社の従業員は、BPREの成功に対して懐疑的であったり、不安であったりするのではなく、教育を受けて、組織に対する理解を深めなければなりません。

Dataproc vs. Dataflow vs. Dataprep：何が違うのでしょうか？

現代では、"Data "という言葉には複数の意味があり、その抽出や解釈の仕方も様々です。このため、Google Cloud Platform（GCP）には、データ処理とウェアハウスの分野で3つの主要な製品があります。Dataproc、Dataflow、Dataprepは、さまざまなニーズに対応した大量のETLソリューションを顧客に提供しています。 Dataproc、Dataflow、Dataprepは、クラウド上のデータ処理ツールの新時代の3つの異なる部分です。これらは別々のタスクを実行しますが、互いに関連しています。 DataprocはGoogle Cloudの製品で、SparkやHadoop向けのData Science/MLサービスです。これに対し、Dataflowはデータのバッチ処理とストリーム処理を踏襲しています。データ処理のための新しいパイプラインを作成し、リソースはオンデマンドで生成または削除されます。一方、DataprepはUI駆動で、オンデマンドでスケールし、完全に自動化されています。このDataproc、Dataflow、Dataprepの比較ブログでは、これら3つのデータ処理ツールが互いにどのように異なるかをお伝えします。 Dataproc vs. Dataflow vs. Dataprep：どっちが人気？上記のGoogle Trendsのスクリーンショットから、DataflowがDataprocやDataprepよりも顧客の嗜好を大きくリードしていることが確認されます。 Dataprocとは？その特徴 2004年にGoogleがMapReduceの研究論文を発表したのが始まりです。それ以来、Hadoopはビッグデータの世界で重要な役割を果たすようになりました。 2014年になると、ApacheはオープンソースでクラスタコンピューティングフレームワークであるSparkをリリースしました。Sparkは、データ並列化でクラスタ群全体で作業するための堅牢なモジュールを備えています。まもなく、Apache Sparkは人気を博し、Hadoopの代替とみなされるようになりました。多くの企業がSparkとHadoopを並行して使い始めましたが、その結果、オーバーヘッドが発生し、構成が混乱しました。その結果、複雑でコストがかかることが判明しました。ビッグデータで特定のクラスタを使いたくなかったとしても、そのための費用が必要になる。GCPによれば、Spark/Hadoopのデプロイメント全体をフルマネージドサービスに移行することが可能です。機械的にクラスタを作成し、Dataflowでクラスタを管理します。レポートシステムも組み込まれていますし、何よりオンデマンドでクラスタの停止や削除も可能です。特徴 : データフローとは？その特徴データを最適化する際に、ETLのような主要なデータ処理技術は省かれます。Googleによると、Dataflowは、データのバッチ処理とストリーム処理を管理・運用できる。 Dataflowの主な目的は、ビッグデータを簡素化することです。プログラミングと実行のフレームワークを統合し、並列化を実現する。Dataflowでは、クラスタデータがアイドル状態になっていることはありません。その代わり、クラスタは継続的に監視され、（使用中のアルゴリズムに従って）リモデリングされます。 Dataflowでは、内蔵されたすべての機能でApache Beamタスクが可能です。また、他のツールでは低速になりがちなGoogle Cloud Platform上で実行することができます。特徴 : Dataprepとは？その特徴 Dataprepは、データの可視化不足、冗長なデータ、処理の遅さという3大問題を解決するために作られました。Dataprepは、ファイルをCSV、JSON、またはグラフィカルな表形式に変換することで、ユーザーがデータを視覚的に探索できるようにします。 Dataprepは、TBサイズのクラスタやデータセットを容易に扱うことができます。Dataprepは、BigQueryなどでさらに利用するためにデータを加工する媒体としてのみ使用されます。データの利用規模が大きくなると、セキュリティに問題が生じることがあります。そこでGoogle Cloudは、Dataprepに独自のIdentity and Access Managementを提供しています。特徴 : Dataproc、Dataflow、Dataprepの違いについて Dataprocはクラスタへの手動プロビジョニングをサポートし、Dataflowはクラスタへの自動プロビジョニングをサポートします。Dataprepは、将来の使用のためにデータを準備し、きれいにするのに役立ちます。システムがHadoopに依存している場合は、Dataprocを選択するのが賢明です。Dataprocは、Hadoopの拡張サービスとして作られたものです。ハンズオンのDev-opsアプローチを好むのであれば、Dataprocを選ぶとよいでしょう。一方、サーバーレスアプローチを好むのであれば、Datflowを選択します。一方、DataprepはUIドリブンです。すでに以前から見てきたように、多くの人がDataprocやDataprepよりもDataflowを好んでいます。G2のユーザーレビューによると、DataprocはDatflowに比べて使いやすいという意見が多いようです。一方、Dataprepはデータ処理ツールとしてしか捉えられていない。 HadoopやSparkとの連携機能によるリアルタイムなデータ収集は、Dataprocの方が顕著です。データレイク、データ収集、クリーニング、クラウド、ワークロード処理については、データフローが高く評価されている。ビジュアル分析、データプリの助けを借りてのデータ加工は、そのプラスポイントとして見られています。ポータビリティの面では、データフローはプログラミングと実行モデルを融合しています。このように、データの並列化を実現し、DataprocやDataprepよりも移植性が高い。 Dataproc、Dataflow、Dataprepの共通点 Dataproc、Dataflow、Dataprepを比較しながら、いくつかの共通点があることを紹介します： Dataproc、Dataflow、Dataprepの表形式比較。 […]

ビジネスプロセスリエンジニアリング（BPR）のメリットとデメリット

BPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）とは、コスト、品質、管理、スピードといった実行の主要かつ現代的な割合において、さまざまなアップグレードを達成するために、ビジネスプロセスを中心に再評価し、根本的に更新することである。消費者ロイヤリティの向上は、頻繁に本質的なポイントになります。ビジネスプロセスリエンジニアリングには様々な長所と短所がある。ビジネスプロセスリエンジニアリング（BPR）を効果的に活用することで、企業団体が得ることのできるメリットを以下に紹介します： BPRには様々な制約もあります。ビジネス・プロセス・リエンジニアリングは、必ずしも容易ではありません。BPRが始まった当初から、異議、問題、課題のような、BPRの使い方にまつわる課題がありました。ビジネスプロセスリエンジニアリングのデメリットは以下の通りです：結論 BPRの専門家は、エンドユーザーや経営者の支持、ビジネスプロセスマネジメントの全体的な視点の伝達、ビジネスシナリオのニーズの変化に対応するためのダイナミックさなどの課題に直面しています。これらの困難は、どこにも行きません。いずれにせよ、うまく運営されたプロフェッショナルなBPR手法であれば、これらを克服するのは時間の問題である。

エディターズチョイス

Heavy duty construction machines carrying and placing gas pipe into the ground.

石油・ガス産業におけるAI活用

近年、石油・ガス産業は、最新のテクノロジーによって変貌を遂げています。O&G業界の競争が激化するにつれ、組織は創造的なアプローチに邁進しています。多くのリーダーは、市場のあごひげから身を守るために、デジタル化をのぞんでいます。また、原油価格が下がっても利益を確保し、回復期には競争力のある利益を生み出そうとしています。バリューチェーン全体で開発・採用されているAIやMLベースの技術を活用することが、今後の道筋になります。

侵入検知システム(IDS)のさまざまな種類

ネットワークを保護するための侵入検知システム（IDS）には、さまざまな種類があります。しかし、なぜIDSが必要なのでしょうか？昨今、インターネット上には様々な個人情報や業務データが存在します。したがって、IDSは、このデータが悪意のある活動やポリシー違反から安全であることを確認します。IDSは、疑わしい活動に対してユーザーに警告を発します。

トップデバイスの管理機能・技術

デバイス管理機能とは、あらゆる物理デバイスや仮想デバイスの運用、実装、保守を管理することに他なりません。デバイス管理プロセスには、ネットワーク、コンピューティング、物理的または仮想的なマシンを維持するための様々なツールやテクニックが含まれています。例えば、ノートパソコン、コンピューター、サーバー、携帯電話などが、通常デバイス管理の対象として考えられている。今回は、デバイス管理の主な4つの機能を勉強します。

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