Let's create 組織や技術の壁のないデータ活用を ユースケースはこちら お客様事例はこちら

データ駆動型の企業

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。

競争優位性を高めるために、データを活用する

「世界のAI導入実態調査レポート2022」 はこちらから

データ迷子を防ぐ!データ統合。成功企業の事例と戦略

データ戦略を最適化する5つの方法

データ・ファブリックとは

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。 

データの価値を高める

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

IBMをデータ品質ソリューションのリーダーとして認定

Gartner社の2021年「Magic Quadrant For Data Quality Solutions」で、その理由をご覧ください。

レポートを読む

データ・ファブリックのユースケース

ガバナンスとデータ・セキュリティーの自動化 有効なメタデータを使用してデータ保護のポリシー適用を自動化し、企業のデータに対して業界固有のガバナンス・ルールを迅速に適用します。 詳細はこちら

あらゆるクラウド上にあるデータを統合 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利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。 また、効率を高めるためにデータ管理機能を再利用します。 詳細はこちら

顧客理解のための包括的なビューを作成 顧客データの360度ビューを構築し、さらに深い洞察を引き出すことで、パーソナライズされた顧客体験を提供します。 詳細はこちら

AIガバナンスの自動化 企業のガバナンス・ルールに従ってAIのライフサイクルを自動化し、モデルを自動的に監視して、必要に応じて再トレーニングします。 詳細はこちら

機能

データ・ファブリックの主な特長 拡張するナレッジ・グラフ

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。

インテリジェントな統合

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。

セルフサービスのデータ利用

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。

統合されたデータ・ライフサイクル

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。

マルチモーダル・ガバナンス

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。

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。

お勧めする理由

分散したデータ環境の全体像を把握

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。

レポートを読む (2.4MB)
ガバナンスの自動化

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。

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迅速で精度の高い洞察

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。

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プラットフォーム

IBM Cloud Pak for Dataが提供するデータ・ファブリック

IBM Cloud Pak for Dataが提供するデータ・ファブリックは、必要なときにどこからでも、適切なデータを適切なタイミングで、適切な人に提供する、より高速で信頼できるAIのためのデータ・ファブリック・ソリューションです。 ハイブリッドクラウド環境やマルチクラウド環境にまたがる統合プラットフォームを使用して、ビジネスに適したAIのためのペタバイト規模のデータを取り込み、検証、準備、管理、統制、提供します。

 

IBM Cloud Pak for Dataの詳細はこちら

詳細情報

データ・ファブリックとデータレイクとデータウェアハウスの違い

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・ファブリックとデータ仮想化の違い

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。

データ・ファブリックにおけるデータの可視化(4:42)

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早速、データ駆動型ビジネスを進めましょう。