データファブリックとは何か

人工知能（AI）や機械学習（ML）とよく関連付けられるデータファブリックは、生データをビジネスインテリジェンスに変換するための主要ツールの一つです。

しかし、データファブリックとは実際に何でしょうか。

データファブリックは、エンタープライズ内でデータアセット、データベース、データベースアーキテクチャの統一されたコレクションを提供するアーキテクチャとソフトウェアです。さまざまなデータパイプラインとクラウド環境のエンドツーエンド統合を、インテリジェントで自動化されたシステムを使用して実現します。

データファブリックは、ハイブリッドクラウド、IoT、AI、エッジコンピューティングなどの分野で大きな進歩が続いているため、より重要になってきました。これにより、ビッグデータが大量に発生し、組織が管理するデータが増えることになります。

このビッグデータに対処するために、企業はデータ環境の統一とガバナンスに焦点を当てる必要がありますが、これにはデータシロ、セキュリティリスク、意思決定のボトルネックなどの課題が伴います。これらの課題により、データ管理チームはデータファブリックソリューションを採用するようになり、データシステムの統一、プライバシーとセキュリティの強化、ガバナンスの改善、従業員へのデータアクセスの向上を実現しています。

データ統合により、データ駆動型の意思決定が促進され、企業は従来、ビジネスの特定の側面ごとに異なるデータプラットフォームを使用してきましたが、データファブリックにより、データをより統合的に見ることができます。これにより、顧客ライフサイクルに対する理解が深まり、データ間のつながりが確立されます。

データファブリックの目的は何か

データファブリックは、関連するデータの統一されたビューを確立するために使用され、データの場所、データベースの関連付け、構造に関係なく、情報にアクセスできるようにします。データファブリックはまた、AIと機械学習を使用した分析を簡素化します。

データファブリックのもう一つの目的は、アプリケーションの開発を促進することです。データファブリックは、従来のアプリケーションとデータベースのシロを超えて、情報にアクセスするための共通モデルを作成します。このモデルは、リソース全体でデータアクセスを管理できる単一のレイヤーを確立することで、効率性を向上させます。

データアーキテクチャには、データファブリックのための単一のアーキテクチャはありませんが、一般的に、データファブリックのフレームワークには6つの基本コンポーネントがあります。

1. データ管理：データのガバナンスとセキュリティを担当します。

2. データインジェスト：クラウドデータをまとめ、構造化されたデータと非構造化されたデータの間のつながりを特定します。

3. データ処理：データを精製して、データ抽出のために関連するデータのみが表面化されるようにします。

4. データオーケストレーション：データを変換、統合、クリーンアップして、ビジネス全体で使用できるようにする、フレームワークの非常に重要なレイヤーです。

5. データディスカバリー：新しいデータソースの統合方法を表面化します。

6. データアクセス：データの消費を可能にし、規制に従って特定のチームに適切なアクセス許可を付与し、ダッシュボードやその他のデータ視覚化ツールを使用して関連するデータを表面化することを支援します。

データファブリックの利点

データファブリックには、ビジネスと技術的な利点があります。たとえば、

• データシロを打破する：現代のビジネスでは、データシロが問題となることがよくあります。データファブリックは、エンタープライズ情報へのアクセスを改善し、収集されたデータを使用して運用効率を向上させることができます。

• データベースの統合：データファブリックは、広範囲にわたるデータベースを統合するのを支援します。データファブリックは、データの場所の違いがアクセスの障壁にならないようにします。データファブリックは、アプリケーションの開発を簡素化し、特定のアプリケーションデータの使用を最適化するために使用できますが、他のアプリケーションに対してデータを不明瞭にすることはありません。データファブリックは、すでにシロに分割されているデータを統合することもできます。

• 情報へのアクセスのための単一の方法：データファブリックは、アプリケーションの移植性を向上させ、クラウドとデータセンターの両方で情報にアクセスするための単一の方法を提供します。

• インサイトの生成を加速する：データファブリックソリューションは、複雑なデータセットを簡単に処理でき、インサイトの生成を加速します。データファブリックのアーキテクチャにより、事前に構築された分析モデルと認知アルゴリズムが、大規模なデータを高速に処理できます。

• 技術者と非技術者の両方が使用する：データファブリックは、技術者だけを対象としたものではありません。データファブリックのアーキテクチャは柔軟性があり、さまざまなユーザーインターフェースで使用できます。データファブリックは、ビジネスエグゼクティブが理解できるダッシュボードを構築するのを支援したり、データサイエンティストがデータを探索するための高度なツールを提供したりできます。

データファブリックの実装のベストプラクティス

世界的なデータ市場は不断に拡大しており、企業はエンタープライズデータを最適化するためにデータアーキテクチャを実装しようとしています。企業は、データファブリックを実装するためのいくつかのベストプラクティスに従っています。

そのようなベストプラクティスの1つは、DataOpsプロセスモデルを採用することです。データファブリックとDataOpsは同一ではありませんが、DataOpsモデルによれば、データプロセス、ツール、ユーザーの間には密接なつながりがあります。ユーザーがデータに頼るようにすることで、ツールを活用し、インサイトを適用できます。DataOpsモデルがなければ、ユーザーはデータファブリックから十分な情報を抽出するのに苦労する可能性があります。

もう1つのベストプラクティスは、データファブリックをただのデータレイクに変えないことです。たとえば、データファブリックを実現するには、データソースや分析などのアーキテクチャコンポーネントがすべてあるのに、APIやSDKがなければなりません。データファブリックとは、アーキテクチャの設計を指し、単一のテクノロジーではありません。データファブリックのアーキテクチャの特徴の1つは、コンポーネント間の相互運用性と統合の準備性です。

組織がコンプライアンスと規制要件を理解することも非常に重要です。データファブリックアーキテクチャは、セキュリティ、ガバナンス、規制コンプライアンスを向上させることができます。

データがシステム全体に散在していないため、機密データの漏洩のリスクは小さくなります。ただし、データファブリックを実装する前に、コンプライアンスと規制要件を理解することが重要です。さまざまなデータタイプは、さまざまな規制管轄区域に従う場合があります。1つの解決策は、データ変換が法律に従っていることを保証する自動コンプライアンスポリシーを使用することです。

データファブリックのユースケース

データファブリックには、さまざまなユースケースがありますが、一般的なユースケースの1つは、地理的に分散したデータアセットの仮想/論理的なコレクションを、中央のビジネス管理を容易にするために使用することです。データファブリックは、従来のアプリケーションとデータアクセス/クエリインターフェースを使用して、分散型のラインオペレーションをサポートします。地域や国によって事業活動が分割されている企業は、中央の管理と調整が必要です。

データファブリックのもう1つの重要なユースケースは、企業の合併や買収後に統一されたデータモデルを確立することです。企業の合併や買収が発生すると、データベースとデータ管理ポリシーが変更されることが多く、組織の境界を越えて情報を収集することが困難になります。データファブリックは、統一されたデータビューを作成することで、統合されたエンティティが単一のデータモデルに調和することを可能にします。