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デジタル ビジネス向けのデータ ファブリックについて知っておくべきことすべて


ビジネスのデジタル化は、サイロ化されたビジネス データを 1 つのデータ ファブリックに橋渡しして、リスク、ガバナンス、プライバシー ポリシーを遵守しながらデータを効率的に処理できるようにするまで完了しません。

さまざまなチームや部門を持つ組織がデータを収集して管理しています。データ ガバナンスとプライバシーの制約により、さまざまなパブリック データやプライベート データのマージも停止されます。

それでは、真に一元化されデジタル化されたデータ処理のためのソリューションとは何でしょうか?ここでデータの構造が登場します。読み続けて、内側から外側まで学びましょう。これは、データ ファブリック ツールを購入する際に正しい決定を下すのに役立ちます。

データ ファブリックとは何ですか?

Gartner のレポートによると、メッシュ データ ネットワークまたはデータ ファブリックは、2019 年のトップ 10 テクノロジー トレンドの 1 つです。分析およびデータ テクノロジ分野の専門家は、これがテクノロジの新興企業、中小企業、および大企業向けの将来に対応したデータ管理ツールであると断言しています。

これは、さまざまなデータ ソースをビジネス アプリに接続する均一なアーキテクチャを持つ情報テクノロジ環境とみなされます。バックエンドには、強力な人工知能 (AI) エージェントが存在します。 AI はデータを安全に分析し、知っておくべきデータのみを営業担当者、カスタマー サポート エージェント、またはビジネス マネージャーに提示します。

鳥瞰図で見ると、メッシュ データ ネットワークは、さまざまなデータ ストレージと計算システムが接続して情報を共有する仮想ファブリックのように見えます。

データ ファブリックの目的

データ ファブリックの目的
データ ファブリックの目的

さまざまなビジネス アプリ、時間、スペース、データ ストレージ、データ取得方法、データ セキュリティ プロトコルなどのハードルが、企業を後ろから引っ張るマクロなボトルネックとなっています。これらのチェックとバランスは、企業の機密データを保護するのにも役立ちます。したがって、これらを削除することも、そのままにし続けることもできません。

ここではメッシュ データ ネットワークが必要です。さまざまな施設、ビジネス アプリ、フィールド オフィス、店舗、サーバーなどからのデータに道を開く高速道路。また、これらのデータは、構造化データ、半構造化データ、および生データである可能性があります。言うまでもなく、データが異なれば、セキュリティ ポリシーのレベルも異なります。

ただし、顧客、営業担当者、サポート幹部、マネージャーなどのエンド ユーザーは、これらすべてを理解する必要はありません。タスクを完了するにはデータに安全にアクセスする必要があるだけです。データ ファブリックは、自動化、AI、機械学習 (ML) を通じてこれを実現します。

その他の注目すべき目的は次のとおりです。

  • コンテナとコネクタを介してすべてのビジネス データ ソースに接続します
  • ストレージ、アプリなど内でのデータ統合および取り込み機能を提供します。
  • ビッグデータ分析の高速データ基盤として機能
  • データの利用者とソースを 1 つのメッシュ ネットワークに統合
  • プライベート クラウド、パブリック クラウド、マルチクラウド、オンプレミス、ベア メタル ワークステーション間のハイブリッド データ操作を提供します。

データ管理の課題を解決する救済ツール

データ管理の課題
データ管理の課題

企業はデータを処理するよりも、データの決定と承認に多くの時間を費やします。従業員は、データ処理の承認を得るまでに何百もの電子メール スレッドを通過します。

これは、将来に備えたビジネスの生産性にとって深刻な脅威です。ただし、データ ファブリックは次の方法で組織を救うことができます。

  • あらゆる種類のデータへのアクセス、送信、保管、分析を行うための単一ウィンドウのプラットフォーム。
  • 社内の誰もが一定レベルまではデータにアクセスできますが、すべてのデータ ガバナンスと規制ポリシーは維持されます。
  • 人間がデータにアクセスする前に AI がデータを処理できるようにすることで、データの信頼性が高まり、理解しやすくなります。
  • マシンツーマシンまたはモノのインターネット (IoT) 通信を有効にして、機密データに対する人間の介入を減らします。
  • アプリケーションの増減、顧客リクエスト、社内データアクセスチケット、突発的な膨大なマーケティングデータの流入などに容易に対応します。
  • 従来のインフラストラクチャをホストするためのビジネスのニーズと依存関係を軽減し、コストを削減します。
  • 厳格な AI アルゴリズムによって保護されたあらゆる種類のデジタル データ ソースを 1 か所に接続することで、クラウド テクノロジーを最大限に活用します。

最終的に、最前線のエージェントは CRM 上のデータをより迅速に取得し、顧客のリクエストを迅速に処理できるようになります。これにより、あなたのビジネスに対する顧客の信頼と満足度が高まります。

データ ファブリックの利点

データ ファブリックの利点
データ ファブリックの利点

アジャイル DevOps モデルを強化

アジャイルなソフトウェアまたは製品開発プロジェクトは、断続的なデータ処理の問題によって大きな影響を受ける可能性があります。メッシュ データ ネットワーク ツールをオンボードすると、すべてのデータのダウンタイムを事実上排除できます。

データガバナンスの遵守

基盤となる AI と ML は、データ プライバシーとガバナンス ポリシーの適用に役立ちます。一方、同じ AI アルゴリズムは要求されたデータを処理し、会社のガイドラインに従って従業員にそれを提示します。

スケーラビリティ

マネージド サービス プロバイダー (MSP) は、データ処理のニーズを即座にスケールアップまたはスケールダウンできます。

メタデータ管理

データ分析カタログは、データ ソース、資産、メタデータをホストします。メタデータを確認することで、AI は要求されたデータをより速く取得できます。

エラー検出

AI は、ビジネスが収益損失を被る前に、データの破損、整合性の問題、エラーを検出できます。

役割ベースのアクセス

従業員は、組織内のセキュリティ許可に応じて、処理されたデータを要求できます。

データサイロの廃止

データ ファブリックがすべてのデータを暗号化されたデータ ハイウェイ上に運ぶようになると、データ サイロがビジネスを脅かすことはなくなります。チームは、面倒なことをせずに、どの部門からでも正規のデータにアクセスできます。

データ統合

データ ファブリックとその基盤となる AI により、CRM、ERP、顧客アプリ、最前線のエージェント アプリなどのリアルタイム ソフトウェアとの即時データ統合が可能になります。

高品質のデータ

メッシュ データ ネットワーク ツールのインテリジェントなアルゴリズムは、常にすべてのデータ ソースを分析します。したがって、従業員は、上司からの検証なしで入力データを信頼できます。

データ ファブリックのアーキテクチャ

データ ファブリックのアーキテクチャ
データ ファブリックのアーキテクチャ

メッシュ データ ネットワークでは、品質とセキュリティを損なうことなく、データへのアクセス性を向上させる必要があります。したがって、標準のデータ ファブリック アーキテクチャには次のコンポーネントが必要です。

データカタログ

データ カタログは、すべてのビジネス データを整理した形式です。ユーザーはこのようなカタログにアクセスして、タスクを完了するために必要な情報を見つけることができます。データ カタログには、メタ データとナレッジ グラフのサブコンポーネントがあります。

AI および ML ベースの自動化

複数の AI が、すべてのクエリ解決、データ品質管理、セキュリティ チェックなどを処理するデータ ファブリックの中心に配置される必要があります。

データの統合と転送

データ メッシュは、オンサイト サーバー、クラウド ストレージ、従業員のラップトップなどのあらゆるソースからのデータを統合します。データ ファブリックを通じてデータを移動するには、情報を離れたコンピューターまたはトランスポーターにリンクするデータ コネクターが必要です。

データ ファブリックの実装方法

データ ファブリックの実装方法
データ ファブリックの実装方法

それは、組織の種類とニーズによって異なります。ビジネスの要件は多様であるため、メッシュ データ ネットワークの実装に万能のソリューションはありません。ただし、データ ファブリック アーキテクチャにはいくつかの共通の機能または層があります。

データ管理:このレイヤーは、データのセキュリティとガバナンスのために機能します。

データの取り込み:このレイヤーは、構造化データと非構造化データがどのように接続されているかを特定しながら、すべてのクラウド データをつなぎ合わせ始めます。

データ処理:データ抽出中に関連データが利用可能であることを保証します。

データの配置:このレイヤーには、サイロ化されたデータの収集、データの構造化、データのクレンジング、統合、使用可能なデータを作成するための変換などのタスクの実行が含まれます。

データ検出:さまざまなソースを統合してデータを収集できます。それは顧客満足度にとって非常に重要です。

データ アクセス:この層はデータ消費専用です。同時に、このレイヤーは、データ視覚化ツールやアプリケーション ダッシュボードを通じて関連データへのアクセスを支援します。

データ ファブリックの原則

データファブリックの原則
データファブリックの原則

メッシュ データ ネットワークの概念は、あらゆる業界の企業の分散した多様なデータ資産を統合することです。さらに、エンドツーエンドのデータ管理プロセスを統合データ管理プラットフォームとして結合します。

データ ファブリックは、次のデータ管理原則を活用することでこのような目標を達成します。

  • データディスカバリー
  • データキュレーション
  • データ構成
  • データモデリング
  • 品質チェック
  • サイロ化されたデータ オーケストレーション
  • データ統合
  • データガバナンス

データ ファブリックの機能

データファブリックの機能
データファブリックの機能

終わりのないデータクエリの解決

メッシュ データ ネットワークは、高速インターネット、ソリッド ステート ドライブ、スーパーコンピューターを利用して、ダウンタイムなしで要求されたデータを継続的に取得します。

無限のデータ統合、検出、カタログ作成

ファブリック内のデータ管理を担当する主要な AI は、新しい生データを受け入れ、分析し、カタログ化し、ビジネス アプリに統合するために昼夜を問わず稼働する必要があります。

パッシブおよびアクティブなメタデータ

アクティブ メタデータは、データ品質、データ使用量、現在の編集者などの情報です。一方、パッシブ メタデータは、作成者が宣伝する静的データです。データ ファブリック AI はこれらを常に変更し、手動によるデータ探索や準備の労力を軽減します。

柔軟性

データの構造は非常に柔軟であり、ビジネスが必要とするときはいつでも変更を受け入れます。

インテリジェントなソフトウェアを使用すると、データのメッシュ ネットワークの実装が簡単になります。かなりの数がありますが、中小企業に適しているものは次のとおりです。

アトラン

Atlan は、強力かつシンプルなアクティブ メタデータ プラットフォームおよびデータ ワークスペースであり、あらゆるソースからのデータに簡単にアクセスできます。データ ファブリックのニーズを満たす最新のデータ カタログとして機能します。このプラットフォームは、カタログ作成、プロファイリング、検出、品質、ガバナンス、探索、統合など、データに関するあらゆるソリューションを提供します。

Google 検索 UI に似たインターフェイスと、データを理解するために検索できる豊富なビジネス用語集が付属しています。企業は、きめ細かいガバナンスやアクセス制御などのジェスチャーを活用して、エコシステム全体のデータ使用を管理できます。

さらに、Atlan は、Big Query、Amazon Redshift、Snowflake、MYSQL、Looker、Tableau などのアプリケーションとの統合をサポートしています。

K2View

エンドツーエンドのデータ ファブリック機能を備えたプラットフォームをお探しの場合は、 K2Viewをお勧めします。このデータ製品アプリケーションは、データの統合、準備、データ オーケストレーション、パイプライン化など、メッシュ データ ネットワークのすべての段階を支援します。

その助けを借りて、企業はクラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境で最も洗練されたデータ ファブリック アーキテクチャを実現できます。その結果、データ ファブリックの導入が容易になるため、人的データ管理が削減されます。複数のソースからのデータを統合し、それらをデータ整合性ターゲット システムにパイプライン処理できます。

K2View を使用すると、すぐに分析できるデータレイクとデータ ウェアハウスを即座に作成できます。コーディングの経験がなくても、ソースからターゲットへのデータの移動と変換を制御できます。

企業は、このプラットフォームの構成可能なルールを使用して、データ アクセス、同期、セキュリティを制御することもできます。さらに、使いやすいフレームワークを備えたデータ サービスの自動化にも適しています。

テイルンド

Talend は、データへの健全なアクセスを保証しながら、ビジネス価値の向上を支援するデータ ファブリック プラットフォームです。すべての企業は、使いやすさ、整合性、可用性、セキュリティを確保しながら、妥協のない完全なデータを管理する必要があります。このアプリケーションを使用すると、組織はリスクを軽減してデータを良好な状態に保つことができます。

Talend は、ガバナンス、統合、整合性を提供する、信頼性が高くアクセス可能なデータのための統合プラットフォームです。サービス インフラストラクチャとパートナー エコシステムの助けを借りて、健全なデータを提供できます。ここでは、文書化と分類を通じて必要なデータを見つけることができます。

データをリアルタイムで自動的にクリーンアップするため、システムに不正なデータが入る可能性はありません。企業は、規制遵守を確保しリスクを軽減するこのツールを使用することで、生産性を向上させ、コストを節約できます。

アプリケーションと API の統合を使用して、顧客により良いエクスペリエンスを提供できます。これらにより、信頼できるデータを内部および外部で共有するためのセルフサービス機能も確保されます。

インコルタ

Incorta は、企業がデータを最大限に活用して、コストを削減して洞察を得ることができるセルフサービスのデータ分析プラットフォームです。このソリューションは、より機敏なデータ エクスペリエンスを提供し、情報に基づいてタイムリーな意思決定を行うことができます。

インメモリ分析とダイレクト データ マッピング機能を使用して、データのストレージと管理において前例のない速度と拡張性を実現します。複数のリソースからデータを分析したい場合でも、Incorta は柔軟なデータ パイプラインにより真のビジネスの俊敏性を確保できます。

さらに、ビジネス アプリケーション データのデータ収集、処理、分析、プレゼンテーションにも役立ちます。ネイティブの視覚化機能を使用して、完全に忠実なビジネス データを表示することもできます。

結論

データ ファブリックは、次世代のデータ ストレージ、処理、保管、および管理のアーキテクチャです。これは将来を見据えた IT アプリケーションですが、多くのデジタル企業はすでにデータ ファブリック ツールを使用して従業員を将来に備えさせています。

言うまでもなく、小規模ベンチャー、中堅企業、新興企業は、承認や精査によるワークフローの遅延が許されないため、このテクノロジーから最大限の利益を得ることができます。上記のツールのいずれかまたはすべてにアクセスして、その提供内容と、それらの機能がビジネスにどのような価値をもたらすかを確認してください。

RevOps ビジネス モデルは、データ ファブリックから大きなメリットを得ることができます。収益運用 (RevOps) ツールの詳細については、こちらをご覧ください。

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