企業は、かつてない速さでさまざまなプラットフォームやデバイスからデータを収集しています。 比類のないコンピューティング能力、より優れたアルゴリズム、手頃な価格のストレージが相まって、データの革新的で破壊的な力が加速しています。
しかしながら、データを活用する取り組みには課題も伴います。 データの無秩序な拡張と増加、多様なエコシステム、多種の既存の管理システムは、最適なデータ活用を妨げています。 調査によると、ほとんどの組織では最大68%¹のデータが分析されておらず、企業の最大82%²でデータのサイロ化が阻害要因となっています。
データ駆動型の企業になるには、データの複雑さという課題を克服するための統合データ戦略とアーキテクチャーを活用する必要があります。
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データ迷子を防ぐ!データ統合。成功企業の事例と戦略
データ・ファブリックは、組織全体のデータ・アクセスを簡素化して、セルフサービスでデータに接続できるようにするためのアーキテクチャーです。 データ環境やプロセス、用途、場所に依存することなく、エンドツーエンドのデータ管理機能を統合します。 また、データの検出、統制および活用を自動化し、企業がデータを利用してバリュー・チェーンを最大化できるようにします。 データ・ファブリックを使用すると、データがどこにあるかに関係なく、企業は適切なデータを適切なタイミングで提供して、データの価値を高めることができます。
最新データ・ファブリック・ アーキテクチャー から得られる 3つのメリット
データ・ファブリックの詳細はこちら
Gartner社の2021年「Magic Quadrant For Data Quality Solutions」で、その理由をご覧ください。
データの実務的な理解を可能にし、洞察に基づく行動につながるように自動化する抽象化層です。
データ・ポリシーに基づいてデータの抽出、取り込み、ストリーミング、仮想化、変換を行う多様な統合手法で、ストレージとコストを最小限に抑えながらパフォーマンスを最大化します。
セルフサービスで利用できるマーケットプレイスで、利用者は高品質なデータを見つけ、連携し、アクセスすることができます。
データ・ファブリック・アーキテクチャーのさまざまな機能を構成・構築・テスト・展開する、エンドツーエンドのライフサイクル管理機能です。
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を統一的に定義、適用し、ビジネスにすぐに役立つデータ・パイプラインを実現します。
ハイブリッドクラウド環境向けに設計された、AIを組み込んだコンポーザブル・アーキテクチャーを採用しています。
ハイブリッドやマルチクラウド上のデータを統合して一元化することで、信頼性の高いデータを提供し、ビジネス価値を実現するまでの時間を短縮します。
あらゆるクラウド上のデータに対して、ポリシーやルールを自動化して適用し、統制することで、可視性と連携を向上させると同時にコンプライアンスに関するリスクを低減します。
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、より深い洞察につがなる高品質で完全性の高いデータへの迅速なアクセスを実現します。
データ管理ツールは、データベースから始まり、ビジネス上の問題が複雑化するにつれて、データウェアハウス、データレイクへと進化してきました。 データ・ファブリックは、こうしてツールが進化してきた次のステップです。 このアーキテクチャーを使用すると、企業はこれまでに投資したさまざまな種類のデータ・ストレージを継続して使用しながら、それらに格納された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活用を促進することにより、データの可能性を最大限に引き出します。これにより、データの共有が促進され、迅速にデータを分析して洞察を獲得できるようになります。
データ仮想化は、データ・ファブリックを実現する技術の1つです。 データ仮想化ツールは、標準ETL(抽出、変換、読み込み)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、それらのデータ・ソースに接続して必要なメタデータのみを統合し、仮想データ層を作成します。 これにより、ユーザーはソース・データをリアルタイムで活用できます。
今日、企業が扱うデータの量は飛躍的に増大していますが、そこから十分な情報を得るまでには至っていません。 多くのデータはアクセスするのが難しく、企業はデータやそれに内在する洞察を活用できておらず、ナレッジ・ギャップが生じています。
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、このナレッジ・ギャップの解消に役立ちます。企業はデータを移すことなくソースにアクセスし、より高速で精度の高いクエリーによって価値実現までの時間を短縮できます。
¹Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work – From Edge to Cloud(PDF, 8.3MB, ibm.com外部へのリンク)、Seagate Technology社、2020年7月
²「The Total Economic Impact Of IBM Garage」(ibm.com外部へのリンク)、Forrester Consultingによる委託調査、2020年10月