2024 年のデータ管理予測: 2.1 つの新たなトレンド - DATAVERSITY

プラトン再発行

フォロワー： 0

2023 年の終わりが近づくにつれ、データ管理のリーダーは次のことを行うことが不可欠です。バックミラーを見てくださいデータ管理戦略を評価し、必要に応じて改良します。一つ明らかなことがある。データ中心の組織が 2024 年に成功したいのであれば、データの分散が進む環境に備える必要があります。

これを念頭に置くと、2024 年には XNUMX つの重要なデータ管理トレンドが現れると考えられます。データ製品の重要性は高まるでしょう。組織は生成 AI (GenAI) を採用し、それをうまく活用する方法を学びます。組織はクラウドのコストをより効率的に管理できるようになります。データのセキュリティとガバナンスも簡素化されます。

これらの各傾向を順番に詳しく見てみましょう。

データの反重力が普及する

データの性質と、追加のアプリケーションやサービスを引き寄せるデータの能力のアナロジーであるデータグラビティの概念は、もはや存在しません。最新の機能を備えたあらゆる組織データ戦略ビジネスニーズを満たすために、複数ではないにしても、データレイクと並行してデータウェアハウスを必要としています。過去 XNUMX 年間、企業データのサイロ問題を解決するためにデータウェアハウスとデータレイクが普及しましたが、それらが生み出したものはさらに大きな問題でした。これは、データウェアハウスとデータレイクがオンプレミスシステムとクラウドシステムの両方で構成されており、地理的に分散していることが多いためです。また、どのクラウドサービスプロバイダーもデータと分析に関する多くの問題を独自に解決しようとしていますが、ほとんどの組織はデータと分析をマルチクラウド環境で実行し、XNUMX つ以上のクラウドサービスプロバイダーから製品やサービスを厳選しています。

これが、データとアプリケーションが地域やクラウドの境界を越えて分散されたままになるデータ反重力が、2024 年以降の新たな標準となる理由です。データの反重力に寄与するその他の要因としては、データ複製、データ主権、地域のデータガバナンス法および規制、洞察までの迅速化の要件にかかるコストの上昇が挙げられます。データの反重力化傾向が続く中、データ管理リーダーは分散データ管理を前提に構築されたテクノロジーに投資する必要があります。

データ製品の重要性が高まる

2024 年は世界の上昇にとって極めて重要な年となるでしょう。データメッシュ、データの本質的に分散された性質を取り入れています。ビジネスユーザーにデータプロジェクトを提供する中央データチームによってデータが保存および管理される従来の集中型パラダイムとは対照的に、データメッシュは複数のデータドメインを中心に編成され、各データドメインはそのデータの主要なビジネスコンシューマーによって管理されます。データメッシュでは、IT の役割は、データドメインが作業を行うための基盤を提供すること、つまり企業全体にデータ製品を作成して配布することに移行します。

転換点は、データ製品は他の製品と同じレベルの重要性で扱われるべきであるという認識になるでしょう。たとえば、タイレノールカプセルを考えてみましょう。その価値はカプセル自体にあるのではなく、説明や使用目的から成分リストや安全対策に至るまで、消費者の信頼を獲得する包括的なパッケージにあります。同様に、データカタログは、生データを信頼性の高い、消費可能な資産に変える重要な「パッケージ」として機能します。

このデータ中心の時代では、単にデータを魅力的にパッケージ化するだけでは十分ではありません。組織はエンドユーザーエクスペリエンス全体を向上させる必要があります。電子商取引大手のベストプラクティスを反映して、現代のデータプラットフォームは、パーソナライズされた推奨事項や人気製品のハイライトなどの機能を提供すると同時に、ユーザーの支持やデータ系統の可視化を通じて信頼を構築する必要があります。さらに、これらのプラットフォームは、データカタログから直接リアルタイムでクエリを実行できるようにし、ユーザーの問い合わせ、データ要求、変更に対する対話型のフィードバックループを維持する必要があります。電子商取引においてタイムリーな配信が不可欠であるのと同様に、データへの迅速かつ信頼性の高いアクセスは組織にとって不可欠なものとなっています。

組織は GenAI を採用し、うまく活用するのに苦労するだろう

組織は、GenAI と大規模言語モデル (LLM) を実装しようとする際に、データ品質、ガバナンス、倫理コンプライアンス、コスト管理などの問題を含む複数の課題に直面しています。それぞれの障害は、組織の包括的なデータ管理戦略と直接的または間接的に関係しており、AI モデルに入力されるデータの整合性を確保し、複雑な規制ガイドラインを遵守し、既存のシステムへのモデルの統合を促進する組織の能力に影響を与えます。

組織はクラウドコストをより効果的に管理する必要がある

企業がデータ運用をクラウドに移行し続けるにつれて、クラウドデータ費用の容赦ない持続不可能な増大という大きなハードルに直面しています。今後 XNUMX 年間の責務は、これらのコスト上昇を抑制するだけでなく、高品質のサービスと競争力のあるパフォーマンスを維持しながら抑制することです。クラウドホスティングとデータ管理のコストが急増しているため、企業は効果的な予測と予算編成を妨げており、これまで信頼できていたオンプレミスデータストレージのコストは、クラウドの不安定な価格構造によって影が薄くなりました。

この財務上の負担に対処するには、企業はクラウドの費用を徹底的に分析し、パフォーマンスを犠牲にすることなく効率性を追求する必要があります。これには、データ使用パターンの詳細な調査、非効率な領域の特定、およびよりコスト効率の高いストレージオプションの検討が含まれます。クラウドデータコストを効果的に管理するには、企業はクエリによって消費されるコンピューティングと関連するデータ送信量に焦点を当て、データセットの使用状況を表にし、ストレージソリューションを最適化する必要があります。これらの取り組みは、財務責任とクラウドの柔軟な支出モデルを融合する財務運営 (FinOps) 原則を採用することで強化されます。

支出を定期的に監視し、コストを予測し、クラウド管理における財務上のベストプラクティスを実装することで、組織はコスト削減と運用効率のバランスをとり、データ戦略が経済的かつ機能的に堅牢であることを保証できます。 2024 年には、クラウドデータ料金をより適切に管理するために FinOps ダッシュボードの使用が大幅に増加すると予想されます。

データセキュリティとガバナンスは簡素化する必要がある

データの統合が不十分であると、さまざまなレベルで組織の俊敏性に影響を及ぼしますが、この影響はおそらくデータセキュリティとガバナンスにおいて最も強く感じられます。無数のサイロ化されたシステムを個別に更新するには時間がかかるため、すべてのエンタープライズシステムを同時に保護したり管理したりすることは不可能です。

この課題に対処するために、組織はデータセキュリティとガバナンスのためのグローバルポリシーを活用しています。グローバルデータセキュリティポリシーは、ユーザーの役割だけでなく場所にも基づいて作成できるため、休暇中の人が本社のデータにアクセスできない可能性があります。グローバルデータガバナンスポリシーによって、企業内のさまざまなシステム間で特定の単語のスペルを自動的に標準化することもできます。

ただし、グローバルポリシーの適用をリアルタイムで同期するには、そのようなデータセキュリティとガバナンスの実装には、データ管理への論理的なアプローチの基礎が必要です。そのようなアプローチについては、次のセクションで説明します。

未来は論理的です

これら XNUMX つのトレンドのそれぞれに固有の課題を克服するには、組織は分散データをサポートするためにゼロから設計されたデータ管理戦略を活用できる必要があります。従来のデータ管理アプローチは、複数のシステムからデータウェアハウスやデータレイクなどの中央リポジトリへのデータの物理レプリケーションに依存していますが、そのようなアプローチは定義上、また実際上、本質的に分散されたデータをサポートしていません。対照的に、論理データ管理アプローチでは、本質的に分散されたデータをサポートするために、レプリケーションなしで異種データへのリアルタイム接続が可能になります。

その結果、論理データ管理は、あらゆる組織が可能な限り最も効率的かつコスト効率の高い方法で分散データを管理できるようになり、2024 年以降も存続することになります。