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

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、リスク、ガバナンス、およびプライバシー ポリシーに準拠しながら、データを効率的に処理するのに役立つまでは完了しません。

さまざまなチームや部門を持つ組織は、データを収集して管理します。 データ ガバナンスとプライバシーの制約により、さまざまな公開データまたは非公開データのマージも停止します。

では、真に集中化およびデジタル化されたデータ処理のソリューションは何でしょうか? これがデータの構造です。 読み続けて、内側から学びましょう。 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

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 年のテクノロジ トレンドのトップ 10 の 1 つです。 分析およびデータ テクノロジー分野の専門家は、テクノロジー スタートアップ、中小企業、および大企業向けの将来に備えたデータ管理ツールとして、これを高く評価しています。

これは、さまざまなデータ ソースをビジネス アプリに接続する統一されたアーキテクチャを備えた情報技術環境と見なされます。 バックエンドには、強力な人工知能 (AI) エージェントがあります。 AI はデータを安全に分析し、知る必要のある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。

上空から見ると、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され、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

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、データ検索方法、データ セキュリティ プロトコルなどのハードルは、会社を後ろから引っ張る大きなボトルネックです。 これらの抑制と均衡は、企業が機密データを保護するのにも役立ちます。 したがって、これらをなくすことも、そのままにしておくこともできません。

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、店頭、サーバーなどからのデータに道を譲る高速道路。 また、これらのデータは、構造化、半構造化、および生の場合があります。 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 エグゼクティブ、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。 タスクを完了するために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
• ストレージ、アプリなどのデータ統合および取り込み機能を提供
• ビッグデータ分析のための高速データインフラとして機能
• データ コンシューマーとソースを 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、およびベア 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

データ管理の課題に対するレスキュー ツール

企業は、データの処理よりもデータの決定と承認に多くの時間を費やしています。 従業員は、データ処理の承認を得る前に、何百ものメール 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対する深刻な脅威です。 しかし、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。

• あらゆるタイプのデータへのアクセス、送信、保管、分析のための単一ウィンドウ プラットフォーム。
• 企業内の誰もが特定のレベルまでデータにアクセスできますが、すべてのデータ ガバナンスおよび規制ポリシーは維持されます。
• 人間がアクセスする前に AI がデータを処理できるようにすることで、データの信頼性を高め、消化しやすくします。
• マシン間またはモノのインターネット (IoT) 通信を有効にして、機密データへの人間の介入を減らします。
• アプリケーションの増減、顧客の要求、内部データ アクセス チケット、巨大なマーケティング データの突然の流入などに簡単に対応できます。
• レガシー インフラストラクチャをホストするビジネスのニーズと依存関係を減らし、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 1 か所であらゆる種類のデジタル データ ソースを接続することにより、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 でより迅速にデータを取得し、顧客の要求を迅速に処理できるようになります。 これにより、ビジネスに対する顧客の信頼と満足度が向上します。

データ ファブリックの利点

アジャイル DevOps モデルを強化する

アジャイル 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 ツールをオンボーディングすると、事実上すべてのデータ ダウンタイムをなくすことができます。

データガバナンスの遵守

基盤となる AI と ML は、データのプライバシーとガバナンス ポリシーを適用するのに役立ちます。 同じ AI アルゴリズムが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拡大または縮小できます。

メタデータ管理

データ分析カタログは、データ ソース、アセット、および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高速に取得できます。

エラー検出

AI は、ビジネスが収益を失う前に、データの破損、整合性の問題、および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 クリアランスに応じて、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 ハイウェイに運ぶとき、データ サイロがビジネスを脅かすことはもうありません。 チームは、手間をかけずに、どの部門からの正当なデータにもアクセスできます。

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、フロントライン 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の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、従業員は監督者からの検証なしに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

メッシュ データ ネットワークは、品質とセキュリティを損なうことなく、データ アクセスの改善を保証する必要があります。 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

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複数の AI がデータ ファブリックの中心にある必要があります。

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、すべてのソースからのデータを統合します。データ ファブリックを介してデータを移動するために、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ためのデータ コネクタが必要です。

データ ファブリックの実装方法

それはあなたがどのタイプの組織であるか、そしてあなたのニーズに完全に依存します. ビジネスの要件はさまざまであるため、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共通の機能やレイヤーがいくつかあります。

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。

データ配置:このレイヤーには、サイロ化されたデータ収集、データ構造化、データ クレンジング、統合、および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。 それは顧客満足のために重要です。

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またはアプリケーション ダッシュボードを介して関連データにアクセスするのに役立ちます。

データ ファブリックの原則

メッシュ データ ネットワークのアイデアは、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組み合わせます。

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。

• データの発見
• データキュレーション
• データ編成
• 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、およびスーパーコンピューターに依存して、ダウンタイムなしで要求されたデータを常にフェッチします。

無限のデータ統合、発見、およびカタログ化

ファブリック内のデータ管理を担当する主要な AI は、昼夜を問わず機能して、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 アプリに統合する必要があります。

パッシブおよびアクティブ メタデータ

アクティブなメタデータは、データの品質、データの使用状況、現在の編集者などの情報です。一方、パッシブなメタデータは、作成者が広告する静的なデータです。 データ ファブリック AI はこれらを常に変更して、手動でのデータ探索や準備作業を減らします。

柔軟性

データ ファブリックは非常に柔軟で、ビジネスで必要なときにいつでも変更を受け入れることができます。

一般的なデータ ファブリック ツール

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 ネットワークを簡単に実装できます。 かなりの数がありますが、以下は中小企業に適しています。

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、あらゆるソースのデータに簡単にアクセスできます。 これは、データ ファブリックのニーズに対応する最新のデータ カタログとして機能します。 このプラットフォームは、カタログ化、プロファイリング、発見、品質、ガバナンス、探索、統合など、データに関するすべてのソリューションを提供します。

Google 検索 UI のようなインターフェースと、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、詳細な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 をお選びください。 このデータ プロダクト アプリケーションは、データ統合、準備、データ オーケストレーション、パイプライン処理など、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。

これにより、企業はクラウド、オンプレミス、および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 ファブリックの展開が容易になるため、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のターゲット システムにパイプラインすることができます。

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、および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でデータ サービスの自動化に適しています。

タレント

Talend は、データへの健全なアクセスを確保しながら、ビジネス価値の促進を支援するデータ ファブリック プラットフォームです。 すべての企業は、妥協のない完全なデータを管理して、その使いやすさ、整合性、可用性、およびセキュリティを確保する必要があります。 このアプリケーションにより、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。

リアルタイムで自動的にデータを消去するため、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、このツールを使用して生産性を向上させ、コストを節約できます。これにより、規制へのコンプライアンスが保証され、リスクが軽減されます。

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社内外で共有するためのセルフサービス機能も保証されます。

インコルタ

Incorta は、企業がデータを最大限に活用して低コストで洞察を得ることができるセルフサービス 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するため、情報に基づいた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 ストレージと管理に前例のない速度とスケーラビリティを提供します。 複数のリソースからのデータを分析したい場合でも、Incorta は柔軟なデータ パイプラインのための真のビジネス アジリティを確保できます。

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、および表示に役立ちます。 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 データを提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、および管理アーキテクチャです。 これは将来に備えた IT の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、将来に向けて従業員を準備しています。

言うまでもなく、小規模ベンチャー、中規模企業、および新興企業は、承認と精査によるワークフローの遅延を許容できないため、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. 上記のツールの一部またはすべてにアクセスして、それらのツールと、それらの機能がビジネスにどのように付加価値をもたらすかを確認してください。

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