次世代のデータ管理がデータ ファブリックから始まる理由

著者の詳細については、ここをクリックしてください ケンドールクラーク。

ビジネス価値を提供するという IT への使命は、かつてないほど高まっています。実際には、 幹部の76％ IT はビジネス戦略の策定において積極的なパートナーでなければならないと信じています。ここでの成功の鍵は機敏性です。しかし、ほとんどの企業は、市場の変化や新たな課題の発生時にチームが足踏み状態になるデータ戦略によって妨げられています。

たとえば、構造化データ管理システムを考えてみましょう。このオプションは、企業のデータ環境自体が主に構造化されている場合にはうまく機能しました。しかし、現在世界は異なり、企業のデータ環境は現在、ハイブリッドで多様で変化するデータによって支配されています。モノのインターネット (IoT) の出現、非構造化データ量の増加、外部データ ソースの関連性の増大、ハイブリッド マルチクラウド環境への傾向は、それぞれの新しいデータ要求を満たす上での障害となっています。の 古いデータ戦略リレーショナル データ システムを中心とするシステムは根本的に壊れています。では、企業はどのようにしてリアクティブなデータ戦略からレスポンシブなデータ戦略に移行できるのでしょうか?

エンタープライズ データ ファブリック: 今後の道筋

今日の組織は、 データ ファブリック 協調的で部門を超えたプロジェクトと製品を強化し、回復力のあるデジタル基盤で事後対応のワークフローを回避します。リプレースは必要ありません。データ ファブリックは、内部データ サイロと外部ソースからのデータを織り合わせて、アプリ、AI、分析を強化するための情報ネットワークを作成します。簡単に言うと、今日の複雑で接続された企業における幅広いデータの課題をサポートします。

古い静的なデータ統合手法とは異なり、データ ファブリックの重要な原則は次のことです。

• 予期せぬ質問に答え、新しい要件に適応します
• データに意味をもたらし、より良い洞察につながります
• データ構造に関係なく、データ サイロと外部ソースにわたるクエリを有効にする
• 既存のシステムを最新化して、完全に置き換える必要がありません
• 追加のサイロを作成せずにデータ サイロを接続できるように、ストレージ層ではなくコンピューティング層でデータを接続します。

データ ファブリックは、競争上の優位性を創出および防御し、企業全体および外部パートナーとのコラボレーションを可能にする鍵となる機能間のデータ接続もサポートします。サプライチェーンのイノベーションをめぐる課題を例に挙げてみましょう。従来のサプライ チェーン データ システムはリレー レースであり、システム間の線形ハンドオフとサイロ化されたピアツーピア リンクで動作します。新型コロナウイルス感染症が発生し、世界のサプライチェーンが崩壊したとき、私たちは予測可能な結果を​​目の当たりにしました。ある程度の緊張や部分的な崩壊は避けられませんでしたが、サプライチェーンを厳格なシステムとして扱う不適切なデータ戦略により、結果はさらに悪化しました。実際には、サプライ チェーンは関係者の複雑なネットワークであり、必要に応じて調整するには完全に同期する必要があります。

データ ファブリックを活用したデジタル供給ネットワークにより、企業は、「ロット 123 の完成品の生産に関与する原材料のロットと関連サプライヤーをすべて見せてください」など、これまでは分からなかった複雑な質問に答えることができます。または、「製品 A の COGS をこれら XNUMX つの地域でどのように比較しますか?」または、「この顧客の苦情に関係する原材料を供給したのはどのメーカーですか?」

成功するデータ ファブリックをつなぎ合わせるには、その素材を理解することから始まります

他のアプローチとは異なり、データ ファブリックは既存のデータ管理システムとアプリケーションを織り込みます。したがって、データ ファブリックがデータ統合領域の成熟における次のステップとして急速に注目されるようになったのも不思議ではありません。これは、データ ファブリックが次のことを実行できるために発生します。

1. 隠された意味を明らかにする: データ ファブリックは、企業全体にデータだけでなく意味を提供することで現状を変えます。この意味は、データとメタデータ、内部ソースと外部ソース、クラウド システムとオンプレミス システムなど、多くのソースから織り込まれています。意味は、拡張可能なナレッジ グラフを活用したデータ モデル内およびデータ モデルによって取得され、各データ資産のすべてのコンテキストが完全に存在し、機械が理解できる形式で利用可能になります。データ ファブリックを使用すると、人々とアルゴリズムはより適切な意思決定を行うことができると同時に、データの誤用や誤解の可能性とリスクを軽減できます。

2. 難しい質問に答えます: データ ファブリックは、強力なクエリ、検索、学習機能を通じて答えを提供します。データ ファブリック プラットフォームは、データの移動やコピーに基づく静的なエンティティではなく、さまざまなデータから回答を収集する動的な「クエリ可能な」データ レイヤーを提供します。 データサイロ。以前のデータ統合戦略は、新しいユース ケースをサポートする新しいデータ モデルを作成し、データを移動またはコピーしてそのデータ モデルを満たすことに依存していました。データ ファブリックを使用すると、データ モデルが再利用できるため、予期せぬ質問が生じた場合でも、チームはビジネス ニーズを満たすために簡単に適応できます。

3. 部門横断的なデータ管理プロジェクトをサポートする: データ ファブリックは既存のデータ管理システムを織り交ぜて、接続されているすべてのアプリを強化します。これらは、企業の資産を収集またはカタログ化したが、データを使用可能にすることができなかった古いシステムを置き換えます。以前のソリューションも、部分的にはハイブリッドで多様で変化するデータを処理できないことが原因で失敗しましたが、組織の反発も原因でした。ただし、データ ファブリックはコラボレーションを目的として構築されており、既存の資産を活用して接続し、新しい種類の部門横断的なデータ管理プロジェクトを推進します。

既存の投資を最新化する

私たちのほとんどは、かつてデータ レイクが企業のデータ資産を一元化するという約束をどのように担っていたかを思い出すでしょう。しかし、多くのデータ レイクは、コンピューティング層でデータを接続するのではなく、ストレージ層でデータを併置しているため、その誇大広告を実現できていません。彼らは、ビジネス上の意味ではなく、その場所に基づいてデータを活用します。データ ファブリックの背後にある全体的な前提は、データの物理的な配置だけではデータ接続を実現したり、意味やコンテキストを提供したりするものではないということです。データ ウェアハウスなどの古い世代のストレージ ベースの統合システムは、実際、データ レイクよりもさらに能力が低く、そもそも構造化データしか簡単に管理できず、半構造化データと非構造化データのサイロはまったく対処されず、切断されたままになっているためです。企業は、自社のデータ環境の途方もない多様性に対処しようとしてすぐにデータ カタログに目を向けましたが、カタログ化だけでは企業のコネクテッド化にはつながらないことがわかりました。

これらのテクノロジーはデータサイロを終わらせることを約束しましたが、真実はそれらが避けられず、非常に正当な理由で存在することです. 一部のデータは、法的規制に準拠するため、または単に従来のビジネス上の理由で他のデータとは別に保存する必要があるため、ビジネスの特定の部分にとって重要な場合に、ローカルでの制御とガバナンスを可能にします。 従来のデータ統合は排除に焦点を当てた
マスタリング、移行、統合、またはガバナンスを通じてサイロを解消します。 しかし、データ ファブリックは実用的な代替手段を提供します。 データ ファブリックは、データ サイロに対処するのではなく、データの追加コピーを必要とせずにデータ サイロを活用します。 データ ファブリックは、レガシー テクノロジーを置き換える代わりに、既存の投資と連携して機能し、その有用性を向上させます。 これは、データ ファブリックがコンピューティング レイヤーで動作し、データが存在する場所に関係なく接続することに重点を置いたアーキテクチャ設計であり、データ レイク、データ カタログ、ウェアハウス、MDM などの既存の物理的に統合されたデータ ストレージ資産を実際に改善するためです。

ナレッジ グラフ: データ ファブリックの成功に足りない部分

ナレッジ グラフは、データのソース構造、場所、形式に関係なく、意味を表現するための普遍的な形式として機能するため、企業データの多様性と複雑さを完全に表現できます。ナレッジ グラフは、エンタープライズ データを統合するための現在の骨の折れるプロセス (通常、抽出、翻訳、モデリング、マッピング、および 移動する さまざまなアプリケーション間のデータ。モデリングとマッピングに必要なカスタム コードは、大規模になるとすぐに扱いにくくなり、イノベーションと洞察のペースが遅くなります。

ナレッジ グラフは、再利用可能な知識のネットワークを作成し、さまざまな構造のデータを簡単に表現し、複数のスキーマをサポートするため、効果的なデータ ファブリックに不可欠な部分です。ナレッジ グラフは、エンタープライズ データとサードパーティ データのクエリ可能で再利用可能なセマンティック理解を作成し、データ ファブリックの中核として機能し、既存の投資を強化および加速し、ビジネスの洞察への重要なアクセスを提供します。

包むものに適合する通常のファブリックと同様に、エンタープライズ データ ファブリックは既存のデータ資産の上に置かれ、個別のスレッドを介してそれらのデータ資産に接続し、これらのソースを統合レイヤーに織り込みます。そうすることで、データ ファブリックは実際に既存の投資のビジネス価値を増大させます。

出典: https://www.dataversity.net/why-the-next-generation-of-data-management-begins-with-data-fabrics/