データ最適化とは何ですか？

データ最適化とは、企業やその他の組織が効率的にデータ・ストレージ、処理、分析を行うために、データセットの整理と品質を向上させるプロセスです。

データ最適化は幅広いデータ管理手法を含みます。データのクリーニング、ストレージ、変換と処理を合理化するためのストラテジーが含まれており、クエリーを最適化するためのストラテジーも含まれている。データを適切に最適化することで、組織はより多くの情報に基づいた意思決定を経験し、より費用対効果の高いビジネス運営を確立し、スケーラブルな人工知能（AI）の取り組みをサポートできるようになります。

企業がデータ資産の最適化にますます重点を置くようになるにつれて、多くの企業がデータ最適化プロセスを強化するためにAI駆動型ソリューションを導入しています。これらのソリューションには、AI搭載のデータ・クリーニング・ツール、データ・ガバナンスとオブザーバビリティーソフトウェア、ハイブリッドクラウドストレージソリューション、データレイクハウスプラットフォームなどが含まれます。

高品質で関連性の高いデータへのアクセスは、信頼性の高い分析とより良い意思決定にとって常に重要ですが、最新のデータ環境ではさらにその緊急性が増しています。理由は3つあります。データ量、複雑さ、AI関連の競争圧力です。

現代の組織は、人類の歴史の大半において利用可能だったデータ量とは桁違いに多いデータ量に対応しています。2024年に実施された様々な規模の組織を対象とした世界的な調査では、約3分の2の組織が少なくとも1ペタバイトのデータを管理していることが明らかになりました^。1

そのデータの大半はビッグデータ：構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、さまざまな形式の膨大なデータセットです。非構造化データは、特に、リレーショナル・データベースの固定スキーマに容易に適合しないため、従来のツールや手法は、通常、非構造化データの処理や分析には使用できません。

同時に、企業はAI対応データ、つまり組織が自信を持って人工知能のトレーニングや取り組みに利用できる、質の高い、アクセス可能で信頼できる情報を活用する必要に迫られています。

しかし、ほとんどの企業はまだAIに適したデータを持っていません。IBM Institute for Business Valueの2024年の調査によると、テクノロジー・リーダーのうち、自社のデータが生成AIを効率的に拡張するための主要な基準を満たしていると強く同意するリーダーのはわずか29%です。²

膨大で複雑なデータセットから価値を引き出すと同時に、AIへの対応を確実にするには、適切なツール、インフラ、データ管理戦略も必要です。ただし、通常、企業には無限のコンピューティング・リソースとストレージ・リソースを用意することはできません。価値を解き放つ取り組みと、効率性と投資収益率を最大化するための対策とのバランスを取る必要があります。

データの最適化はそれを助けます。

データの最適化を通じて、組織はデータ・ワークフローのパフォーマンスと効率の両方を向上させることができます。さまざまなデータ最適化手法により、企業はデータの品質とアクセシビリティーを向上させると同時に、ストレージと処理がリソースと予算に与える負担を軽減することもできます。

データの最適化は、組織がデータ・パイプラインと予算の課題に対処するのに役立ちます。データの最適化には、次のようなメリットがあります。

データ最適化手法は、データ・ストレージ、データ変換、データ使用など、データ・ライフサイクルの重要な時点におけるデータ・ワークロードの使いやすさと効率性を向上させるのに役立ちます。

データ・ストレージの最適化には、データ・テーブルとインデックスに必要なストレージ容量の削減が含まれます。また、さまざまなストレージ・オプションを使用して、データをより効率的に、コスト効率よく分散するための戦略も含まれます。

• ストレージ容量の削減：ストレージのコストと必要なスペースを削減するための一般的なアプローチは、圧縮です。このプロセスでは、アルゴリズムを使用してデータをエンコードおよびデコードし、データのストレージに必要なビットが削減されます。

• 階層型ストレージの使用：階層型ストレージでは、データはアクセス要件に応じてグループ化されます。より高価なデータ・ストレージオプション（通常は高速検索が可能）は、頻繁にアクセスされる「ホット」データ専用です。一方、「クール」または「コールド」データ（使用頻度の低いデータ）は、コストが低く、データアクセスにより多くの時間を必要とするストレージ環境に保存されます。

• データ・ストレージ・アーキテクチャーの選択：ストレージ階層を使用するだけでなく、1つ以上のストレージ方式を選択することで、速度、コスト削減、その他の目標を最適化することもできます。ストレージ・システムには、オブジェクト・ストレージ、ファイル・ストレージ、ブロック・ストレージの3つの主なタイプがあり、それぞれに異なる長所と短所があります。

データ変換とデータ・クリーニングのプロセスが正常に実行されると、データ品質が大幅に向上します。

データ変換とは、未加工データを統一された形式と構造に変換することです。データ変換の最初のステップはデータ・クリーニングです。データ・クレンジングまたはデータ・スクラビングとも呼ばれ、データセット内のエラーや不整合を特定し、修正することを指します。

主要なデータ・クリーニング手法は次のとおりです。

• 標準化：データが同じデータセット内で異なる構造や形式で表現されていると、不整合が発生し、使いにくくなる可能性があります。データ構造と形式を標準化すると、統一性と互換性を確保して正確な分析を行うことができます。

• データ重複排除：重複データや冗長なデータは分析を歪める可能性があります。データ重複排除により、（データ統合の問題、手作業による入力ミス、システムの不具合などによって生じた）重複するレコードは排除されます。データ重複排除により、データ品質の向上だけでなく、重複レコードに費やすコンピューティングとストレージが減るため、コストとリソース使用率も削減できます。

• 欠損値への対処：欠損値もデータ分析を歪める可能性があります。このようなギャップに対処するためにデータ専門家が活用する施策には、欠損値を推定データに置き換えたり、不完全なエントリを削除したりすることが含まれます。

• データの検証：データ検証とは、データがクリーンで正確であり、使用可能であることを検証するプロセスです。これには、一貫性、データ型、形式、範囲、一意性のチェックを含むビジネス・ルールとデータ検証チェックの策定と実施が含まれます。

AIモデルトレーニングにおけるデータ品質の低下に対処するために、研究者は多くの場合、トレーニング・データセットの品質を向上させるための追加の対策を講じており、データ拡張や合成データ生成などを実施しています。

メタデータ管理とは、データのアクセシビリティーと品質を向上させるためにメタデータを整理したり活用したりすることです。

メタデータの例には次のようなものがあります。

• 記述的メタデータ：タイトルやキーワードなどの基本情報が含まれます。このタイプのメタデータは、組織がカタログ、ソーシャル・メディア・プラットフォーム、検索エンジンでデータの検索可能性と発見可能性を向上させるのに役立ちます。

• 管理メタデータ：所有権、権限、および保持ポリシーが含まれます。このタイプのメタデータは、組織が法律、規制、および社内ポリシーを遵守するのに役立ちます。

• 保存用メタデータ：データの長期的な使用とアクセシビリティーを確保します。このタイプのメタデータは、特にコンプライアンスのために記録を長期間アクセス可能な状態にしておく必要がある業種・業務において、拡張されたデータ保持要件への対応を支援します。

クエリーの最適化は、メモリーやCPUなどのリソースの使用を最小限に抑えながら、SQLとNoSQLデータベースにおけるクエリー（データの検索と操作）の実行を高速化します。クエリー最適化手法はデータベースの種類によって異なりますが、一般的なものは次のとおりです。

• フィルタリング：システムがクエリーに無関係なデータをスキャンしていないことを確認します。

• インデックスの追加：インデックスにより、情報を事前にソートし、よりインテリジェントな検索を実現できます。

• キャッシング：反復的なクエリーの成果をキャッシュすることで、クエリーが繰り返されるたびに新しい計算を行う必要性が減ります。

• パーティショニング：データベース設計中に、データベースをより小さなセグメントに分割することで、より高速で的を絞ったクエリーを実現できます。

適切な目的に合ったクエリー・エンジンを選ぶこともクエリー最適化の重要な要素となり得ます。なぜなら、異なるエンジンが異なるデータ・ワークロードにより適している場合があるからです。例えば、Presto C++は大規模なデータセットに対する高パフォーマンスかつ低遅延のクエリーに使用でき、Sparkは複雑な分散タスクに適しています。

データ最適化のためにデプロイされているその他の技術には、並列処理 （データ処理タスクを複数のプロセッサで同時に実行できるよう、より小さな部分に分割する）、ルールベースのアクセス制御（ RBAC ）（機密データへのアクセスを制限することで、偶発的なデータ損失や意図的なデータ侵害を防ぐのに役立つ）、 データの可視化 （データ分析を支援するためのデータのグラフ表示）などがあります。

データの最適化は、データ管理の一部であるコンポーネントと見なすことも、補完的な実践と見なすこともできます。最終的に重要なのは、データの最適化によって管理対象のデータの品質とアクセシビリティーが向上し、より効果的なデータ管理が可能になることです。

データ・ガバナンスは、データの収集、所有、保存、処理、利用に関するポリシー、品質基準、手順を定義・実装することで、データの完全性とデータ・セキュリティーを確保するためのデータ管理の専門分野です。そのため、さまざまなデータ最適化手法をサポートできます。

例えば、組織のデータ・ガバナンス・プログラムでは、データ品質の向上に向けた進捗状況を測定するデータ品質メトリクスを確立し、データ・ストレージの最適化に役立つデータ保持ポリシーを設定する場合があります。

データ最適化用ツールは、対象を絞ったソリューションから包括的なプラットフォームまで多岐にわたり、通常、手作業のプロセスを削減し、運用効率をサポートするAI搭載コンポーネントを備えています。

AI搭載データ・クリーニング・ツールは、ソース・データのパターン、異常、不整合を自動的に特定できます。ルールベースまたは学習型のAIモデルは、正確性、最新性、信頼性に基づいてどのレコードを「存続」させるかを決定することで、重複を統合または排除することもできます。AIモデルは、過去の修正やユーザーからのフィードバックから学習することで、データ・クリーニング・ルールの作成と適用を自動化できます。

データ・オブザーバビリティー・ツールは、自動監視、トリアージアラート、 根本原因分析、データ・リネージュおよびサービスレベル合意（SLA）の追跡を可能にし、実務者がエンドツーエンドのデータ品質を理解するのに役立ちます。このようなツールを使用すると、チームは欠損値、重複レコード、一貫性のない形式などの問題を、下流の依存関係に影響を与える前に早期に検出できるため、トラブルシューティングや問題解決の迅速化につながります。

データ・ガバナンス・ツールは、企業がデータの最適化をサポートするポリシーを含む、データ・ガバナンス・プログラムを通じて設定されたポリシーを適用するのに役立ちます。データ・ガバナンス・ソリューションの一般的な機能には、データの自動検出とデータの分類、データ保護ルールと役割ベースのアクセス制御の実施、データ・プライバシーとコンプライアンス要件をサポートする機能などがあります。

ハイブリッドクラウドソリューションは、パブリッククラウドプラットフォーム、プライベートクラウド環境、オンプレミスインフラを組み合わせて、柔軟でスケーラブルかつコスト最適化された方法でデータを保存できる「ミックス&マッチ」アプローチを提供します。

組織は、ビジネス・ニーズに合わせて最もコスト効率の高い最適なストレージ・オプションを選択し、必要に応じてデータ・ワークロードを転送できます。ハイブリッド・マルチクラウド・アプローチでは、企業は複数のクラウド・プロバイダーのサービスを利用できるため、柔軟性がさらに高まります。

データレイクハウスは、データレイクの柔軟なデータ・ストレージとデータウェアハウスの高性能な分析機能を組み合わせたデータプラットフォームです。データレイクハウスはクラウド・オブジェクト・ストレージを使用し、幅広いデータ型にわたって高速かつ低コストのストレージを実現します。

さらに、ハイブリッド・アーキテクチャーを採用しているため、複数のデータ・ストレージ・システムを維持する必要がなく、運用コストも抑えられます。主要なソリューションの機能には、効率的なクエリー実行のための複数のクエリー・エンジンや、データ・ガバナンス、データ・クリーニング、オブザーバビリティーのための統合機能が含まれます。

データ最適化の戦略とツールは、さまざまな分野や業界の効率性とパフォーマンスを向上させることができます。

• モノのインターネット（IoT）ネットワーク：IoTネットワークのセンサーによって収集された膨大な量のデータを圧縮することで、より効率的なクラウドストレージが可能になります。⁵

• 顧客関係管理（CRM）：CRMシステムにおけるデータ・クリーニングと重複排除は、リード管理、販売予測、顧客とのコミュニケーション管理の改善に役立ちます。

• 自動運転車：自律走行車モデルのトレーニング用に収集された画像をフィルタリングすることで、トレーニング用データに最も価値のある画像が含まれるようにし、トレーニング速度を加速させることもできます。⁶

• スポーツイベント：データの可視化は、スポーツのライブイベント中にデータ駆動型のストーリーテリングやコンテンツ作成に役立つ情報を提供し、加速するのに役立ちます。⁷