Microsoft Graph データ接続の概要

[アーティクル]
08/20/2023

ハイブリッドワークプレースでは、組織は動的に進化するためにデータ駆動型のカルチャを開発する必要があります。現在の組織では、Microsoft 365 のアプリケーションとサービス全体で膨大な量のビジネスデータが提供されています。

このデータが保持する可能性は強力です。ただし、競争力を維持するには、組織は Microsoft 365 データへのアクセスをロック解除し、手動分析プロセスを合理化する必要があります。データはorganizationの競争上の優位性です。

Microsoft Graph Data Connect を使用して、エンタープライズ分析用の Microsoft 365 データにアクセスできます。 Data Connect は、Microsoft Fabric、Azure Synapse、およびAzure Data Factoryの関連する Microsoft 365 データセットに安全でスケーラブルなアクセスを提供します。

Data Connect では、次のようないくつかのエンタープライズ分析シナリオがロック解除されます。

顧客関係分析 - コマーシャルビジネスリーダーの場合は、従来の顧客関係管理 (CRM) の分析情報を超え、コミュニケーションとコラボレーションパターンに基づいて顧客の相互作用と関係を理解します。顧客関係のシナリオには、顧客関係メッシュ、顧客 360、顧客苦情管理、会話系列が含まれます。
ビジネスプロセス分析 - 運用を向上させるには、日々のorganizationを通じて作業がどのように流れるかを参照してください。自動化または最適化できる手動プロセスとワークフローのボトルネックを特定します。ビジネスプロセスのシナリオには、プロセスの検出と自動化、スキル検索と人材の配置、サプライチェーンの自動化などがあります。
セキュリティとコンプライアンスの分析 - 機密データをセキュリティで保護するために、従業員がどのように機密情報を使用して共有するかを学習します。異常検出、脅威インテリジェンス、監査ログ分析、リスク管理、法的フォレンジックを実装します。セキュリティとコンプライアンスのシナリオには、情報共有、詐欺検出、国際的な脅威検出が含まれます。
生産性分析のPeople - 変革を促進するために、Microsoft Vivaの生産性メトリックをエクスポートして、デジタル導入、スマート会議とコンテンツ、ハイブリッドワークプレース、文化の変化を使用して分析情報をソリューションに変換できるようにします。 People生産性のシナリオには、カルチャ主導のデジタル変革、従業員のエンゲージメントとアクティビティ、ハイブリッドワークの有効性、組織のネットワーク分析などがあります。

可能なエンタープライズ分析シナリオの一部を示す画像。

Microsoft Graph Data Connect を選択する理由

Data Connect を使用すると、組織は次のことができます。

Microsoft 365 データへのアクセスをスケーリングする: 組織コラボレーションのパターンに関する深い洞察を得る。
分析情報への時間を短縮する: 価値を得る時間を短縮し、更新されたレポートをより迅速に取得し、データ移行なしで対話型分析を実行します。
セキュリティとガバナンスの確保に役立ちます。 コンプライアンス管理のオーバーヘッドを最小限に抑え、セキュリティで保護されたデータへのアクセスを提供し、データとビジネスユーザーがより情報に基づいた正確なデータ駆動型の意思決定を行えるようにします。

Data Connect 機能の詳細については、「 Microsoft Graph Data Connect を使用して Microsoft 365 データへのアクセスをスケーリングする」を参照してください。

Microsoft Graph Data Connect のメリットは誰ですか?

Data Connect は、organizationの多くのロールにメリットがあります。

LOB ビジネスリーダーは、organizationに関する情報に基づいた意思決定を行うのに役立つため、Microsoft 365 データから実用的な分析情報を必要とします。データを分析することで、顧客関係分析、ビジネスプロセス分析、セキュリティとコンプライアンス分析、ユーザーの生産性分析など、パターンと傾向を特定できます。
データエンジニアは 、Data Connect から Microsoft 365 データを収集、処理、変換し、データサイエンティストやアナリストが使用できる形式に変換します。 Microsoft Fabric の他のデータソース間で結合されたデータとして Microsoft 365 データパイプラインを構築および管理し、最高レベルのデータ品質と一貫性を確保します。
データサイエンティスト と データアナリストは 、ビジネスリーダーが自分のデータを理解し、それを使用してビジネス上の意思決定を促進する上で重要な役割を果たします。データアナリストは、傾向、パターン、分析情報を特定します。 Microsoft 365 データを分析し、レポート、ダッシュボード、視覚化を作成して、結果を伝え、情報に基づいた意思決定を行います。データサイエンティストは、Data Connect から入手できるペタバイトの Microsoft 365 データに基づいて、正確で予測的なモデルとアルゴリズムを構築します。機械学習を使用してデータを分析し、将来の結果に関する予測を行います。

開始するには?

大まかに言うと、Data Connect を設定するには、次の手順を実行します。

Microsoft 365 テナントを設定し、Microsoft Graph Data Connect を有効にします。
Microsoft Entra アプリの登録を設定します。
Azure Storage リソースを設定します。
Azure SynapseまたはAzure Data Factoryを使用して Azure リソースを設定します。
Microsoft 365 管理センターまたは PowerShell を使用して、データ同意要求を監視します。

使用を開始する方法の詳細については、「初めての Microsoft Graph Data Connect アプリケーションをビルドする」を参照してください。

Microsoft 365 データとデータセット

組織は、Microsoft Graph Data Connect を使用してさまざまな種類の Microsoft 365 データにアクセスできます。データセットは、Microsoft Entra ID、Outlook、Teams、SharePoint、Viva Insights、Microsoft グループなど、さまざまな Microsoft 365 ソースから入手でき、リストは拡大しています。

Microsoft Graph Data Connect を使用して組織が取得するさまざまな種類の Microsoft 365 データを示す画像。

Microsoft 365 データセットは分析の準備が整い、次のカテゴリが含まれます。

基本的なデータセット: 顧客が作成した生のコンテンツから生成されたデータセットと、Microsoft 365 アプリケーションとサービスからの入力。
クリーンアップされたデータセット: 基本的なデータセットからの正規化と重複除去によって生成されたデータセット。これには、Microsoft 365 のユーザーアクティビティまたは動作シグナルから作成されたデータセットも含めることができます。
キュレーションされたデータセット: カスタムユースケースまたは分析シナリオ用に生成されたデータセット。このカテゴリには、Viva Insights、SharePoint など、他の Microsoft 組織のデータセットを含めることもできます。これらのデータセットを使用すると、Microsoft 365 分析アプリケーションを拡張できます。

Data Connect データセットの一覧については、「 Microsoft Graph Data Connect でサポートされているデータセット、リージョン、シンク」を参照してください。

Data Connect テンプレート

必要な Azure リソース、データパイプライン、およびユーザーエクスペリエンスサンプルを提供するテンプレートのギャラリーを参照して、Microsoft 365 データの価値を実現するためのパスを高速化します。

テンプレートは、仮説から実装までのユースケースを次の方法で受け取るのに役立ちます。

数分以内に大量のデータを集計および分析する。
開発ワークフローを簡素化して、迅速にビルド、テスト、反復します。
プロセスを自動化して、時間のかかる手動プロセスの必要性を減らします。
複雑なレポート構成を必要とせずにデータの視覚化を提供します。

セキュリティとコンプライアンス

Data Connect は、Microsoft 365 管理者のコンプライアンス管理オーバーヘッドを最小限に抑えることで、Microsoft 365 データのセキュリティ保護に役立ちます。

Microsoft 365 データを使用するアプリケーションの次のコンプライアンスオプションから選択します。

Microsoft Purview を使用して、1 つのビューで永続的なデータガバナンスを確認します。
アプリケーションとユーザーに対して指定された詳細なコンプライアンスポリシーを使用して、コンプライアンス管理のオーバーヘッドを最小限に抑えます。
GDPR や HIPAA などの重要なデータ保護規制をサポートして、データのプライバシーに関する業界標準に従い、機密を守ってください。

詳細については、「 Microsoft Graph Data Connect に組み込まれているセキュリティ、ガバナンス、プライバシー」を参照してください。

Microsoft 365 データ統合

Microsoft Graph Data Connect は、Microsoft 365 データに加えて、次の Microsoft サービスと統合されています。

Microsoft Fabric の統合

これで、すべての Microsoft 365 データを Microsoft Fabric に取り込むことができます。 Microsoft 365 Data Integration for Microsoft Fabric 機能を使用して、他のデータソースと共に Microsoft 365 データを 1 か所で管理します。このソリューションは、データを競争上の優位性に変えるために連携する分析エクスペリエンスのスイートを提供します。

Microsoft 365 と Microsoft Fabric を使用する利点を示す画像。

Fabric は、これらすべてのエクスペリエンスを統合プラットフォームにまとめ、業界で最も包括的なビッグデータ分析プラットフォームを提供します。

Azure Data Factory: Power Queryのシンプルさと、Azure Data Factoryのスケールとパワーを組み合わせたもの。
Azure Synapse: データウェアハウスとビッグデータシステム全体の分析情報を得る時間を短縮します。
Power BI: ビジネス所有者が Fabric のすべてのデータに迅速かつ直感的にアクセスして、より良い意思決定を行えるようにします。

Microsoft Graph Data Connect と Microsoft Fabric の統合の詳細については、次を参照してください。

Microsoft Graph Data Connect のお客様とパートナーのストーリー

Microsoft Graph Data Connect のお客様は、組織を支援するためにエンタープライズ分析を構築します。

顧客	説明
	JLL は、営業チームにクライアント関係の包括的なビューを提供します。詳細については、Microsoft Customer Story-JLL を参照して、営業チームにクライアント関係の包括的なビューを提供します
	ポリテクニコ・ディ・ミラノのような大学では、Microsoft Graph Data Connect を使用して、実用的な従業員感情分析情報を調査しています。詳細については、「Microsoft Customer Story-Politecnico di Milano が実行可能な従業員感情分析情報を提供する」を参照してください。
	Sura のような企業は、企業が人事リスクを軽減するために Microsoft Graph Data Connect を使用しています。詳細については、「Microsoft Customer Story-Seguros SURA Latinoamérica」を参照して、企業が戦略的な人事リスクを軽減できるようにします。
	G&J Pepsi-Cola Bottlers はランサムウェア攻撃の克服を振り返り、反対側から分析情報を提供します。詳細については、「Microsoft Customer Story-G&J Pepsi がランサムウェア攻撃の克服について振り返り、反対側から分析情報を提供する」を参照してください。

Microsoft Graph Data Connect には、Microsoft 365 データを使用して強力なソリューションを構築したエンタープライズテクノロジパートナーの豊富なネットワークがあります。

パートナー	説明
	GainX は、情報フローの包括的なマップを構築し、organizationがどのように機能しているかをデータドリブンで全身的に表示します。詳細については、「 GainX 人工知能と Microsoft Graph Data Connect を使用した組織のパフォーマンスの最大化」を参照してください。
	HCL は、従業員の生産性を把握するために、より良い従業員管理、パフォーマンス分析、改善策を実施します。
	Infosys はフィードバックを収集し、改善の領域を特定し、従業員のエンゲージメント、生産性、保持期間を改善するためのアクションを実行します。
	Lotis Blue は、組織ネットワーク分析 (ONA) を利用して、多様性、公平性、包含の成果を向上させます。また、顧客関係と収益速度を向上させるために ONA 原則を適用します。
	Neo4j は、セキュリティとコンプライアンス分析を構築して、organization内のコミュニケーションの隠されたパターンを明らかにします。詳細については、「 Microsoft Graph を使用したエンタープライズ通信の理解」を参照してください。
	Neudesic は、Microsoft 365 データとViva Insightsコラボレーションメトリックを顧客の Azure 環境に拡張し、他のシステムやポータル内の従業員に関連するメトリックをさらに表示します。
	パラボレは、チャネルを維持するための真のコスト、製品別のパートナーとの時間、パートナーの投資 & パートナー価値の不一致を示しています。
	TCS は、週末の従業員の行動のパターンと傾向を識別します。週末の働きが従業員の幸福度スコア全体にどのような影響を与えるかについての分析情報を得る。
	Veldhoen は、イノベーションを推進する方法として、社内のさまざまな事業ユニット間のコラボレーションとつながりを促進します。
	Wipro を使用すると、organizationは、合併、買収、売却のシナリオ中にデータ分類を効果的に管理および分類できます。