データファブリックは、異種分散データの統合ビューを提供し、ビジネスインテリジェンスからアドホック分析、データサイエンスまで、あらゆるタイプのワークロードをサポートします。 またメタデータとAI/ML（人工知能/機械学習）を活用し、新しいデータソースの採用やメタデータの管理といったデータ管理機能を自動化します。
当レポートでは以下のデータファブリックに焦点を当てます。
- データアーキテクチャの進化
- データファブリックの定義
- データファブリックの潜在的利点と落とし穴
- データファブリックの特徴
- 実装オプション
- データファブリックの進化
レポート概要
- データファブリックとは、メタデータ、機械学習、自動化を活用し、形式や場所に関係なく、企業データの統合ビューを提供するアーキテクチャアプローチです。
- データファブリックは、データウェアハウスやデータレイクに代わるものではなく、それらを包含してビジネスインテリジェンス、データサイエンス、組み込み分析をサポートするものです。
- データファブリックは、洞察を得られるまでの時間の大幅短縮を目的としています。ビジネス行動につながる「アハ」な瞬間を得るために、データ利用にかかる時間を短縮するのです。
- データファブリックは、終わりのないデータへの需要にデータ部門が対応できるよう、発見、カタログ化、準備、検証、監視など、データ管理の大部分を自動化するAI主導のプロセスを組み込んでいます。
- データファブリックは、単品で購入するものではありません。 一つのベンダーから統合済みのツールを購入するか、複数のベンダーから最も優れた部品を購入し、自分で統合するかを選択することになります。
- データファブリックは、データ環境が急速に拡大し、多様なデータ形式が複数の場所に保存され、多様な分析要求に応えるためにデータアクセスを民主化する必要がある組織に最適です。