IBMはデータ・ファブリックのユースケースで2位にランク

データ統合ツールに関するレポート “2021 Gartner Critical Capabilities for Data Integration Tools” をご覧ください。

データ・ファブリックとは

社内外に散在するデータをAIで自動的に編成し一元管理することで、様々な利用者が必要なデータをセキュアかつ容易に活用できるようになります。

なぜ、データ・ファブリックが必要なのか     
業績の良い企業はデータを活用しています。しかし、データの所在が不明もしくは散在した情報源を一元的に見ることができないため、ほとんどの組織で74%のデータが分析されておらず¹、82%の企業がデータサイロに阻まれています²。

データ・ファブリックを活用することで、信頼できるデータへさらにアクセスしやすくなります。アプリケーションからの利用、分析やAIや機械学習モデリングへの利用、ビジネスプロセスの自動化への応用が促進され、意思決定の改善やデジタル・トランスフォーメーションの推進に貢献します。また、複雑なハイブリッドやマルチクラウド環境におけるデータ管理とガバナンスを簡素化し、コストとリスクを大幅に削減することができます。

データ・ファブリックのユースケース

セルフサービスのデータ使用

オフィスでノートPCを操作する人物

セルフサービスのデータ使用の実現

セルフサービスでリアルタイムにデータ・アクセスが提供されると、ビジネス・ユーザーは、適切なデータを見つけるための時間を減らして、市場変化への迅速な対応を促進する具体的な洞察の解明により多くの時間を使えるようになります。

自動化されたガバナンス

2台のノートPCと大型モニターを使って仕事をする人物

ガバナンスとデータ・セキュリティーの自動化

アクティブなメタデータを使用してデータ保護の自動ポリシー適用を有効にすることで、企業データ全体で業界固有のガバナンス・ルールを迅速に適用します。

マルチクラウド・データ統合

大きな環状交差点を上から見た画像

あらゆるクラウドでデータを統合

ハイブリッドとマルチクラウドのデータ環境で、信頼できるデータを素早く使用できるようにします。 データ・エンジニアリングを自動化してデータへのアクセスを簡素化します。 データ管理機能を再利用して、効率を向上させます。

データ・ファブリックの特長

質の高いデータを、必要な人に

拡張知識

洞察に基づいて行動するためのデータと自動化に関する一般的なビジネス理解を提供する抽象化層です。

インテリジェントな統合

データを抽出、取り込み、ストリーミング、仮想化、変換するためのさまざまな統合スタイルです。データ・ポリシーにより動作し、ストレージと送信のコストを最小限に抑えつつパフォーマンスを最大化します。

セルフサービス

セルフサービスの利用をサポートするマーケットプレイスです。ユーザーが高品質のデータを検索、コラボレーション、アクセスできるようにします。

統合されたデータ・ライフサイクル

データ・ファブリックのさまざまな機能を構成、構築、テスト、導入するためのエンドツーエンドのライフサイクル管理機能です。

マルチモーダル・ガバナンス

ビジネス対応のデータ・パイプラインのために、データ・ポリシー、データ・ガバナンス、データ・スチュワードシップの定義と実施が統合されています。

AIとハイブリッドクラウド向けの設計

ハイブリッドクラウド環境向けに構築された、AIを取り入れた構成可能なアーキテクチャーです。

IBMデータ・ファブリックをお勧めする理由

分散データ環境全体の全体的なビュー

ハイブリッドとマルチクラウド全体でデータをインテリジェントに統合し一元化することで、信頼できるデータを提供し、ビジネス価値を実現するまでの時間を短縮します。

自動化されたガバナンス

すべてのデータにわたり一貫して、ポリシーとルールのアクティブ化と適用を自動化します。 コンプライアンスのリスクを減らしながら、あらゆるクラウド上で可視性とコラボレーションを強化します。

より迅速で、より正確な洞察

データ管理ツールを統合し、データの重複を最小限に抑えることで、より深い洞察を提供する高品質で完全なデータに迅速にアクセスできるようにします。

プラットフォーム

データ・ファブリックの詳細

データレイクやデータウェアハウスとの違い

データ管理ツールは、データベースからデータウェアハウス、データレイクへと進化し、それぞれが新しいビジネス上の問題解決を支援するために開発されています。 データ・ファブリックは、こうしたツールの進化の次のステップです。 これは、これまでに投資した異種のデータ・ストレージ・リポジトリーを引き続き使用しながら、そこに含まれるデータの管理方法を簡素化することができます。 データ・ファブリックは、データ統合を自動化し、ガバナンスを組み込み、セルフサービスのデータ利用を促進することにより、データの潜在力を最適化するのに役立ちます。 また、データ共有が促進され、データ分析を加速し、より迅速に洞察が得られるようになります。

データ仮想化との違い

データ仮想化は、データ・ファブリックのアプローチを可能にするテクノロジーの1つです。 データ仮想化ツールは、標準ETL(抽出、変換、ロード)プロセスを使用してさまざまなオンプレミスやクラウドのソースからデータを物理的に移動するのではなく、さまざまなソースに接続し、必要なメタデータのみを統合して、仮想データ層を作成します。 これにより、ユーザーはリアルタイムでソース・データを活用できます。

現在、データの量は大幅に増加していますが、データから抽出される情報の量はその速さに追いついていません。 データの大部分へのアクセスは非常に困難であることが多いため、組織はデータとそのデータが持つ潜在的な洞察を手つかずのまま放置していて、知識のギャップが起きています。

データ仮想化機能を備えたデータ・ファブリック・アーキテクチャーは、この知識のギャップを減らすのに役立ちます。 組織は、データを移動せずにソースのデータにアクセスできるため、より高速で正確なクエリーを使用して、価値実現までの時間を短縮できます。

お気軽にご相談ください

「自社でデータ活用したい」「他社で活用した事例を知りたい」「データ活用を体験したい」といったご要望にもお答えします。

¹ Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work – From Edge to Cloud (link resides outside IBM) (PDF, 8.3 MB), Seagate Technology, July 2020

² “Are Data Silos Killing Your Business?” (link resides outside IBM) Michael Goldberg, Dun & Bradstreet, May 2018