DataOpsとデータ・ファブリックによるデータ管理の変革

どの企業も、ビジネスを変革し競争力を維持するためにデータを解放する方法を模索していますが、ほとんどの企業は、AIのためのデータの収集、保管、分析に大きな課題を抱えています。 データ環境はますます複雑化しており、データの種類やソースはデータ環境全体に分散しています。

AIに最も適切で信頼できる情報を提供するためには、ビジネス・データを検出し、カタログ化し、変換することが必要であり、組織はデータのプライバシーとコンプライアンスへの適合を確保するためのプロトコルを必要とします。 しっかりとしたデータ管理戦略と、それをサポートする情報アーキテクチャーは、ビジネス・データの解放と、ビジネス変革のための洞察の獲得に役立ちます。

DataOpsの概念に基づいてデータ基盤を確立
DataOps は、企業が戦略的に情報アーキテクチャーを設計し、AIによる自動化を利用してデータから最大の価値を引き出すことを可能にする手法です。

DataOpsの概念は、組織が以下を達成するのに役立ちます。

• セルフ・サービスで管理しやすい定義を提供するデータ・カタログ
• 生データを使える情報に変えるためのデータ準備
• ビジネスに使えるデータ品質を確保するためのデータ品質評価
• データ・アクセスや提供のニーズを満たすデータ統合
• データ・プライバシーとコンプライアンスの定義と実施

DataOpsのアプローチは、アジリティー（俊敏性）、スピード、新たなデータ・イニシアチブを大規模に推進し、適切なガバナンスとセキュリティー管理を確保しながら、企業がAIを利用できるよう支援します。

データ・ファブリックによる情報アーキテクチャーの最新化
AIの成功のための強固な基盤には、単なる方法論や一連の原則以上のものが必要です。組織はまた、情報アーキテクチャー技術を最新化する必要があります。 つまり、AI向けに設計されたアーキテクチャーが必要です。このアーキテクチャーは、データ・アクセスと可用性の最適化と自動化、高品質な管理されたデータの提供、およびプライバシーとコンプライアンスの管理に役立ちます。

データ・ファブリックは、データ・エンドポイント間を技術的に結合する層であり、探索、統合、ガバナンス、キュレーション、オーケストレーションなどのあらゆるデータ管理機能を実現します。 これにより、利用者は適切なデータに適切なタイミングでアクセスできるようになります。

データ・ファブリックには、機械学習（ML）、データ仮想化、セマンティックレイヤー、メタデータ管理、自動データ・カタログなどの新しいテクノロジーが採用されており、アプリケーション、データ、クラウド、ユーザーの境界を取り払います。

データ・ファブリックには、3つの主なメリットがあります。

• セルフサービスのデータ活用と協業
• 自動化されたガバナンス、データ保護とコンプライアンス
• ハイブリッド、マルチクラウド環境のデータ統合

AI向けに設計され、DataOpsの概念に基づいた情報アーキテクチャーを導入することで、データのサイロ化を排除し、データとAIのライフサイクルを管理して、どこでも迅速に実行できます。 最終的には、適切なアーキテクチャーと指針によって、信頼性と透明性を備えたAIの運用が可能になります。