次のAIブレークスルーはバックアップの中に埋もれている

太平洋北西部で過去10年間に発生した火災関連の損害請求を瞬時に特定できる保険会社や、セールス部門が特定の感情を持つユーザーのフィードバックを収集してリードを失う前に機能を改善できるようにする可能性を想像してみてください。歴史的なデータをAIに供給することで得られるポジティブな結果は無限大ですが、バックアップがバックアップのように動作しない限りです。

年月を経て、保険からエンターテインメントまで、すべての 垂直市場の企業は、古いデータを、使わないようにしておくための保険証券のように扱ってきました。つまり、ほとんどの企業は、ほとんど日光を見ないデータレコード、ファイル、ビデオの山を生成し、保管しています。これらのデータは、バックアップポリシーまたはコンプライアンスと規制上の必要性を満たす以外には、ほとんど価値がありません。

このデータがデジタルクローゼットの奥底に積み上げられているという事実は何の問題でもありませんか？多くの場合、これらのデータはある理由で棚上げされたのです。

この「何の問題でもない」という考え方は、AIの時代の現実を無視しています。AIによって動かされるリアルタイムの洞察や、パーソナライズされたコンテキスト豊かな体験を提供することが期待される世界では、すべての「休眠」データは、企業における最も評価されていない戦略的資産の1つになりました。

バックアップは過去に留まっている

今日のクラウドファーストの世界では、バックアップは静的な保険証券として扱われることがよくあります。つまり、会社はバックアップを設定して忘れておくことができ、触れる必要がないことを願うのです。

現実は、はるかに面倒で、はるかに高価です。

最初の弱点は可視性です。バックアップエコシステムが断片化している場合、リソースの散在、影のIT、設定ミスのタグにより、実際に保護されているものや保護されていないものが何であるかを証明することは難しくなります。クラウドネイティブのバックアップツールは、真の検索機能や単一アイテムの復元機能が不足していることが多いため、この課題に加担しています。サードパーティのツールはこれらのギャップを埋めようとしますが、独自の複雑さをもたらします。エージェントや顧客環境に追加のマシンを配置する必要があり、バックアップポリシーの設定が複雑になり、ライセンス料金だけでなくデータの保存や転送ごとに支払う隠れた価格モデルが導入されるからです。

データが必要な場合（コンプライアンス、法的、または運用上の必要性の場合）、これらの従来のモデルの復元プロセスは不十分です。ほとんどのツールでは、フルスナップショットの復元が必要で、必要なのはわずかなデータだけでも、フルインスタンスの復元がトリガされます。つまり、チームは、1つのテーブルや1行だけが関連する場合でも、全データベースを復元することを強いられます。結果として、時間、計算リソース、コストが大量に必要になります。ほとんどの会社のバックアップシステムには、このような冗長で無駄なプロセスを回避するための粒度の細かい復元機能が不足しています。

コンプライアンスの要求は別の痛みをもたらします。ほとんどのチームは、監査中にバックアップの成功をリアルタイムで証明したり、機密データの保有ポリシー、暗号化、またはアクセス制御が適切に適用されたことを示したりすることができません。ダイナミックでマルチクラウドの世界では、これにより、最善の場合には一律の保有期間と大量のストレージ膨張が発生し、最悪の場合には、機密データが不注意に扱われ、セキュリティが確保されていない状態になります。

LTOやGlacierのようなパッシブアーカイブと同様にバックアップを扱う企業は、クラウドのスピードとバックアップの準備の間にあるギャップが広がります。自動的な発見や分類がなければ、データがすき間なくなる可能性があります。バックアップは不完全または一貫性がなく、費用は増加の一途を辿ります。

バックアップからデータレイクへ：AIの次のフロンティアの解放

単に「最新の」ストレージでは、次のデータ戦略の時代にはなりません。企業は、バックアップを完全に検索可能で分析可能なデータレイクに変換する必要があります。コンプライアンスと復旧のニーズを満たすだけでなく、今日のAIモデルが効果的に学習して動作するために必要な、高品質のデータセットを供給する必要があります。

データレイクモデルでは、バックアップは静的なスナップショットではありません。代わりに、コンテキストメタデータで豊富に装飾された、ダイナミックなリポジトリになります。インデックス化されており、粒度の細かい検索が可能で、分析ツールに接続されています。災害復旧とコンプライアンスの義務を満たすだけでなく、ビジネスインテリジェンス、製品イノベーション、顧客エンゲージメントに積極的に貢献します。

このシフトを可能にする重要な要素は以下のとおりです：

• 自動的、コンテキストを伴ったデータ抽出： AI駆動のタギングと自然言語処理により、歴史的なレコード、文書、画像、ビデオを、検索可能な記述子で注釈付けることができます。
• 粒度の細かい復元機能： 企業は、全データセットを隔離するのではなく、個々のファイル、トランザクション、テーブル、またはメディアクリップを秒単位で外科的に復元できます。
• 分析パイプラインへのシームレスな統合： バックアップが検索可能でクエリ可能になると、AIトレーニングデータセット、リアルタイムダッシュボード、トレンド分析ワークフローに直接フィードできます。

影響は変革的です。例えば、銀行は、10年分の長期にわたるトランザクションデータで不正検出アルゴリズムをトレーニングできます。小規模なサンプルでは見えなかった異常を検出できます。ヘルスケアプロバイダーは、特定の遺伝子マーカーに一致するすべての患者ケースを回復して研究をサポートできます。エンターテインメント企業は、歴史的なオーディエンスのセンチメントデータを表面化してコンテンツ制作を導くことができます。

「死んだデータ」は、どんどん増える戦略的資産になります。コストセンターではなく、競争上の優位性になります。イノベーションを推進するエンジンになります。

「死んだデータ」からビジネス潜在能力を抽出する

幸いなことに、現状は変化しています。最新のストレージシステムは、オブジェクトベースのストレージやトピックベースのストレージ、自動的なインデックス化、コンテキストメタデータの抽出を組み込むことができます。アーカイブを瞬時に検索可能でビジネスに役立つものにできます。

例えば、Google Cloud は、フォードや京セラのような主要な製造業者や自動車会社と協力して、歴史的に分離された資産を接続し、データを標準化し、工場フロアからクラウドまでの可視性を向上させています。金融機関は、大量のトランザクションデータとクライアントのやり取りデータを蓄積しており、金融特有のAIモデルをトレーニングするためにこの金鉱を利用しようとしています。深い歴史的なデータがどれほど貴重なのかを強調しています。

メディアやエンターテインメントでも、ユースケースは驚くほどの潜在性を持っています。例えば、Netflixは、オリジナルコンテンツとライセンスコンテンツの支出が今年、180億ドルに達する見通しです。つまり、Netflixは、バックアップされたデータ、メタデータ、ビデオタギング情報など、膨大な量のデータを抱えています。これらは、複数の地域のコンプライアンス規制、複数のアクセシビリティ規格、複数のクラウドプロバイダーを通じてフィルタリングされる必要があります。単一のバックアップ復元スナップショットでこれらのコンテンツのすべてを調べることは、実行可能ではありません。代わりに、粒度の細かい復元機能と瞬時の検索機能でデータを調べることができると、どれほど簡単になるでしょうか。

それが、データレイクのシフトが可能にすることです。

証拠は出力にあります。適切なツールと戦略的思考を持つと、バックアップストレージは、保険証券ではなく、創造的で価値のあるエンジンになります。

より良いバックアップはより良いビジネス結果をもたらす

今日の企業は、データとスピードで定義されています。レガシーバックアップシステムは、両方の面でチームを妨げています。

バックアップは、保管庫や最悪のケースのサバイバルメカニズムとして扱われるべきではありません。代わりに、成長、創造性、競争上の優位性のエンジンとして扱われるべきです。新しいテクノロジーソリューションが、この移行を可能にするために用意されています。バックアップアーキテクチャを現代化する会社は、金融、ヘルスケア、メディア、その他の分野で、明日のブレークスルーを推進することになります。