次世代データ統合の力

データの品質が低いと、最も野心的な人工知能（AI）の取り組みでさえも失敗に終わり、経済的損失や戦略的な後退につながる可能性があります。IBM® DataStageなど最新のデータ統合ソリューションは、以下の機能を強化するために設計されたテクノロジーを開発者、エンジニア、企業に提供することで、これらの課題に対処します。

• 生産性：機械学習を活用したノーコードまたはローコードのインターフェースにより、数百のデータ・ソース、ターゲット、形式からデータを素早く接続して統合します。
• パフォーマンス：業界をリードする並列処理エンジンに、プロアクティブなデータ・パイプラインの観測可能性と監視機能が加わりました。
• 柔軟性：リモート・エンジン・アーキテクチャーを使用して、あらゆるクラウド、仮想プライベート・クラウド（VPC）、地理的に離れたオンプレミスで、自分の条件に従ってデータを処理し、ユースケースのニーズに合わせて調整されたさまざまな再利用可能な統合パターンを使用します。

堅牢なデータ統合フレームワークを採用することで、企業はデータの正確性、タイムリーさ、価値を保証し、AI投資利益率を最大限に高め、組織全体で情報に基づいた意思決定を促進できます。

ビジネス・リーダーは、生成AIが収益に大きな影響を与える可能性が大きいため、その導入を強く迫られています。生成AIは、今後10年以内に世界の GDPを7％引き上げると予想されています。調査会社のGartner社は、2026年までに企業の80％が基盤モデルを既に導入済みか、または導入を計画しており、生成AIを採用すると予測しており、AIイニシアチブをサポートする必要性がこれまで以上に高まっています。

しかし、AIを拡大する企業は、主にデータ関連の問題により、参入に大きな障壁に直面しています。組織は堅牢なAIモデルを構築し、正確な洞察を得るために信頼できるデータを必要としますが、今日のテクノロジー環境では、AIイニシアチブを妨げる前例のないデータの課題が生じています。Gartner社によると、2025年末までに、データ品質の低さを理由に、少なくとも30％の AIプロジェクトが概念実証後に放棄されることになります。

特にさまざまな形式や場所でのデータの爆発的な増加を考慮すると、クリーンで一貫性があり信頼性の高いデータは、AIの投資収益率を最大化するために不可欠です。AI対応データは、データ・ファブリック・アーキテクチャーを使用するエンタープライズ・アプローチによって加速できます。これにより、組織全体でデータが民主化され、タイムリーで信頼できるビジネス対応データが確保されます。データ・ファブリックを成功させるための重要な柱はデータ統合です。

データ統合はデータ・ファブリックの重要な要素であり、AI、ビジネス・インテリジェンス（BI）、分析のユースケース全体でデータの使いやすさを向上させるための重要なコンポーネントの1つです。企業が繁栄するためには、さまざまなソースからのデータを統合することが不可欠です。これにより、企業は貴重な洞察を得て、より適切な意思決定を行い、新たな収益機会を発見し、業務を効率化することができます。しかし、従来のデータ統合の実践とテクノロジーは、多くの場合、いくつかの障害に直面します。

1. データ・サイロと複雑さ：データはさまざまな形式と構造でオンプレミス、クラウド、アプリケーション、場所をまたいで急速に伝播し、これにより不整合が生じ、分析を妨げています。これらの孤立したデータポケットは全体的な視点を妨げ、貴重な洞察の発見を遅らせます。その結果、データ・チームは、データを手動で標準化するという複雑で時間のかかるプロセスに長時間を費やすことになることがよくあります。
2. コード・サイロ：コード駆動型データ統合は強力ですが、面倒でコストがかかる場合があります。多様なデータを処理するには複雑なロジックが必要であり、手書きの構造化クエリー言語を用いたクエリーはエラーが発生しやすく、継続的な保守が必要です。データ統合パイプラインに対するこのアプローチは、開発と維持に大きな負担を生み出します。データ・エンジニアは、DataOpsツールを使用して、本番環境への配信にかかる時間とリスクを削減しながら、繰り返し可能かつ保守可能な方法で変換ロジックを構築することに重点を置く必要があります。
3. 拡張性とパフォーマンス：従来のデータ統合アプローチでは、成熟したツールを使用している場合でも、特にオンプレミスとクラウドのワークロード全体にわたる最新のデータの増大する量とリアルタイム処理のニーズに対応するのが困難です。これらの方法は、今日の組織の高パフォーマンス要件を満たすほど拡張できないことがよくあります。
4. スキルの障壁：熟練したデータ・チームは、下流の消費者からのデータ要求の増加に対応するというプレッシャーに直面しています。このプレッシャーは、データ・リテラシーの向上の要求と経験豊富なデータ・エンジニアの不足によってさらに悪化しています。専門のデータ・チームの価値実現までの時間を短縮しながら、技術に詳しくないユーザーを支援する戦略が重要です。

最新のデータ統合ソリューションは、次の機能を提供することでこれらの課題に対処します。

• 開発者が力を発揮しやすいようにする：開発者が最小限のコーディングで再利用可能かつ繰り返し可能なデータ・パイプラインを迅速に構築できるようにする、コード不要/ローコードの直感的なユーザー・インターフェースで、拡張性を実現する柔軟性も提供します。多様なデータ・ソースと形式に対応する事前構築されたコネクターのオープンなエコシステムにより、統合が簡素化され、プロセスがより高速かつ効率的になります。
• エンジニアが力を発揮しやすいようにする： 業界をリードするデータ処理パフォーマンスにより、タイムリーなデータ配信が保証されるとともに、プロアクティブなパイプライン監視を行うことにより、下流のワークフローに影響が及ぶ前に問題を特定して解決できます。
• 企業が力を発揮しやすいようにする：展開の柔軟性（ジョブを一度設計すれば、任意の地域またはVPCで実行できる機能）により、進化するビジネス・ニーズに対応する拡張性が実現します。また、ランタイムの柔軟性により、手動で再コーディングすることなく、抽出、変換、ロード（ETL） または 抽出、ロード、変換（ELT） 処理パターンを切り替えることができるため、組織はユースケースのニーズに合わせて統合スタイルを最適化し、コスト管理とパフォーマンスを向上させることができます。

IBMは、データ統合分野で信頼されるベンダーであり続け、20年近くにわたって業界をリードするツールを提供してきました。今日のハイブリッドクラウドとAI環境における企業のニーズを満たすために、IBMは次世代のDataStageを導入しました。これは、業界をリードするパフォーマンスと柔軟性を備え、データを移動および変換するジョブの設計、開発、実行を支援し、企業がデータの真の可能性を引き出せるようにする最新のデータ統合ソリューションです。

次世代のIBM DataStageが開発者、エンジニア、企業にどのような力を与えるかについては、技術ブログをご覧ください。

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