データの量、種類、ソースは拡大しています。 したがって、オンデマンドの「競争力のあるインテリジェンス」のための信頼できる、正確でタイムリーなデータに対するビジネス ニーズも同様です。 データファブリック ユースケースは、このような複雑なデータ エコシステムに伴う無数の課題に対処するための長期的な技術ソリューションを提供します。 この「コンバージド プラットフォーム」は、独自のアーキテクチャとデータ サービスのバンドルで設計されており、複雑なデータ エコシステムの多様なデータ管理ニーズに応える機能を備えています。
による 関連市場調査、データ ファブリック市場は 4,546.9 年までに 2026 億 XNUMX 万ドルに達すると予想されています。レポート 導入、タイプ、企業規模、業界別のデータ ファブリック市場: 世界的な機会分析と業界予測、2019 ~ 2026 年 データ ファブリック市場は、23.8 年から 2019 年までに 2026% の CAGR で成長し、4,546.9 年までに 2026 億 XNUMX 万ドルに達すると予測されていることが確認されています。この予測期間中、北米のデータ ファブリック市場はクラウドとして「引き続き支配的である」と予想されています。データ ファブリック ソリューションを最も多く採用しているサービス プロバイダー市場も、同じ期間に大幅に上昇すると予想されます。
データ ファブリック: 革新的なデータ管理ソリューション 「多様なデータタイプ、破損したデータ、不十分なストレージ、コンプライアンスの不足、およびサイバー脅威に関連するリスク」を軽減するために、データ ファブリックはリスク評価のためのプラットフォーム ツール、複数タイプのデータ用の大規模ストレージ、単一ポイント アクセスを提供すると説明しています。マルチソース データと企業全体にわたる単一のデータ ビュー。
データファブリックとは何ですか?
データ ファブリック、 ガートナー社の XNUMX つ 10 年のデータと分析のトップ 2023 トレンドは次のように定義されています。
「あらゆる種類のメタデータを活用してデータ管理ソリューションを観察、分析、推奨するデータ管理設計パターン。 これにより、ビジネス ユーザーが自信を持ってデータを利用できるようになり、スキルの低い一般開発者が統合とモデリングのプロセスでより多用途になれるようになります。」
デジタル時代では、複数の顧客との接触
ポイントでは、リアルタイム分析のためにスムーズな情報の流れが必要です。
即座の意思決定。 データ ファブリックなどの技術フレームワークがシームレスな分析を提供します
さまざまなデータ パイプラインとサービス プラットフォームにわたるプロセス。
エンタープライズ データ管理の成功には信頼性の高いストレージ設備が不可欠な時代において、十分なセキュリティ、スケーラビリティ、レプリケーション オプション、および高性能特性を備えたデータ ファブリックの「再設計されたストレージ」が、企業のデータ管理に最適であると考えられます。クラウド サービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS) プラットフォーム。 Acceldata の製品マーケティング担当シニア ディレクターである John Morrell 氏は、エンタープライズ データ ファブリックの重要な要素を次のように強調しています。 彼のビデオシリーズ.
ビッグデータ
高度な分析のためのファブリックの使用例
一般的なビッグデータ プロジェクトでは、最も重要なのは
課題は、分析に使用されるデータの量が多く、複雑であることです。 の
データ ファブリックの俊敏性と柔軟性
インフラストラクチャにより、適切なタイミングで適切なデータに迅速にアクセスできるようになります。
強化された分析。
最近のビッグ データのユースケースで疑いの余地のないことが確認されたように、ビッグ データ ファブリックはゲームチェンジャーでした。 で説明されているように ビッグ データ ファブリック: ビッグ データ イニシアチブを成功させるには不可欠です。 ビッグ データ ファブリック プラットフォームは、支援機能と組み合わせたエンドツーエンドのセキュリティを提供します。 データ統合 平均的なビジネス ユーザー向けのセルフサービス分析機能も備えています。 この記事では、別の関連テクノロジーについても説明しています。 データの仮想化これは次の場合に非常に貴重です。
- アクセスする
多種多様なデータ - 指揮
技術スキルを必要としないビッグデータ分析 - 探る
さまざまなユースケース
フォレスターによると、 ビッグデータファブリック 次のとおりです。
「データ ソースを自動的、インテリジェントかつ安全に調整し、Hadoop や Apache Spark などのビッグ データ プラットフォーム、データ レイク、インメモリ、NoSQL で準備および処理することによって生成される、ビジネス データの統合された、信頼できる包括的なビュー。 」
且つ
ビジネス アプリケーションのファブリックの使用例
現代のビジネスはエッジで繁栄しているため、
テクノロジーを活用したソリューションをさまざまな用途にリアルタイムで活用する必要がある
ケース。 このような使用例は次のとおりです。
- ダウンタイムを回避するための予防保守分析の実施
- 顧客感情を追跡して離脱を予測する
- 市場を監視して不正行為を検出する
- 高度な予測分析と処方分析を実施し、
製品またはプロセスの最適化
これらの使用例は、あらゆる規模の企業内で非常に一般的ですが、ソリューションを提供するための技術的手段とモードは、ビジネス環境全体で同じではありません。 自らを「データドリブン」であると考えており、すでに高度なデータテクノロジーシステムを導入している企業は、競合他社よりも早く成功する可能性があります。
A データ ファブリック この独自のデータ管理エコシステムは、柔軟性、拡張性、セキュリティ、リアルタイム分析、高度な分析機能などの多くの利点をすべて XNUMX か所で提供するため、このようなビジネスの成功と失敗の分かれ目となる可能性があります。 これ Cloudera のブログ投稿 ビッグ データ ファブリックは、「不十分なデータ可用性、データ ストレージとセキュリティの信頼性の低さ、サイロ化されたデータ、貧弱なスケーラビリティ、パフォーマンスの低いレガシー システムへの依存といった課題」を克服すると保証します。
データの民主化とデータ ファブリック データ ファブリック内のマルチソース データの「相互運用性」について述べており、ある意味ではデータの民主化を示しています。 著者は、このフレームワークがクラウドとオンプレミスのデータ ソース全体にわたるデータ管理タスクをどのように簡素化するかを説明します。
MapR データ管理 たとえば、プラットフォームは、集合的な分析のために「リアルタイム、デッド、バッチ」データを結合します。 MapR データ ファブリックを使用すると、ユーザーは既存のアプリケーションまたはツールと新しいツールの両方へのアクセスを許可できます。 このプラットフォームにより、「あらゆる場所」で「あらゆる形式のデータ」へのアクセスが可能になります。 MapR データ ファブリックの基本的な目的は、データ サイロを打破して、あらゆる種類のデータにジャストインタイムでアクセスできるようにすることです。 で説明されているように 最新のデータ ファブリック - あなたのビジネスにとってそれが何を意味するか.
タレンド データ ファブリック ソリューションは、IT チームが学習曲線を必要とせずにプロジェクト間を切り替えるのに役立ちます。 このプラットフォームは、データ統合ツール、クラウド、マスター データ管理 (MDM)、データ クオリティ (DQ)、およびデータ統合ツールを「共通の開発および管理環境を備えた単一のプラットフォーム」上に組み合わせています。 最終的な目標は生産性の向上です。
機械学習のデータ ファブリックのユースケース
機械学習 (ML) モデルは、データ ファブリック環境で効率的に使用できます。 データの準備 時間が最小限に抑えられ、準備されたデータの使いやすさがモデルやアプリケーション全体で向上します。 データが企業全体 (クラウド、オンプレミス、エッジ (IoT) 上) に分散される場合、データ ファブリックは安全なデータへの「制御されたアクセス」を提供し、強化された ML プロセスを促進します。 ML モデルの学習機能は、適切なデータが適切なタイミングで供給されると大幅に強化されます。
一般的には、
XNUMX つのユースケースに複数のモデルが使用される場合があります。 一般的なビジネスでは
分析シナリオでは、データ ファブリックは分散型の課題に効果的に対処できます。
データの山と時間のかかる ML プロセス。
もう XNUMX つの興味深いデータ ファブリックの使用例は、休止モードでアクセスして分析する必要がある「移動中のデータ」です。 グローバル データ ファブリックを使用した機械学習の成功 指摘 データ ファブリック プラットフォームは、高度な分析のためにデータを管理、制御し、データ サイエンティストに配布することで、データの準備に時間を浪費するのではなく、データ分析フェーズに集中できるようにします。
KDナゲッツによると:
「再現性はデータ サイエンスにとって重要であり、もちろん機械学習にとっても重要です。そのため、データ セットのカタログを管理することで、調和のとれた構造化データと非構造化データを再利用する簡単な方法が必要です。」
KDNuggets のチュートリアル ML 用のデータ ファブリック グラフ データベースとセマンティック データ レイヤーがどのように連携して、データ ファブリック環境内のすべてのデータ ソースを「統合し、調和させる」かを説明します。
データ検出のためのデータ ファブリックの使用例
データ検出は、適切なデータへのアクセスを制御するため、ビジネス分析プロセスの非常に重要なレイヤーです。企業がデータ仮想化とデータ ファブリック プラットフォームの両方を併用すると、ビジネス分析において大きな利点が得られます。 データ検出レイヤーは、使用可能なデータを明らかにします。これは、従来の ETL ツールの「ロード」機能に似ています。 データ ファブリック フレームワークを非常に強力にしているのは、他のすべてのレイヤーを介して実行され、セキュリティ、データ ガバナンス、MDM を管理する最後のデータ管理レイヤーです。
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