データファブリックとは何か？

データファブリックとは、ビジネス全体のデータ資産へのアクセスを迅速化・簡素化する、データ管理における最新のアプローチです。

データレイクやデータウェアハウスといった従来のアプローチと根本的に異なるのは、データサイロを増やさず、既存のデータとデータ管理資産を補完し、必要に応じて必要なデータにオンデマンドで、ソースシステムから直接アクセスできるという点です。

自動化とリアルタイム処理により、データは、一貫してアクセス可能で、かつ安全で分析に適した状態に保たれています。

このアプローチは、データ管理を簡素化するだけでなく、より深い洞察のために、より多くの（より最新の）データを効率的に活用する力を組織に与え、イノベーションと業務効率を促進します。

データファブリックを採用する組織は、業務の効率化とデータの戦略的活用から恩恵を受けることができます。

データファブリックを理解するには、本質的な構成要素を把握し、データ管理とアクセシビリティの向上を通じて、ビジネスにもたらす価値を理解することが重要です。

データファブリックとは、オンプレミス環境、ハイブリッド環境、マルチクラウド環境において、様々なデータソース、フォーマット、レイテンシで一貫した機能を提供するアーキテクチャとデータサービスのセットを指します。

データファブリックは、多様なユーザやユースケースで使用されるために、データが色々なフォーマットや場所に存在するにも関わらず、異種データについて、一元的で一貫性のあるビューを提供します。

データファブリックは、オーケストラの指揮者のようなものと考えることができます。

指揮者がさまざまな楽器を調和させて統一された美しい音楽を生み出すように、データファブリックは、アプリケーション、データベース、ファイル、メッセージキューなど、様々なソースからのデータを統合して管理し、まとまりのある使用可能なファブリックにします。

• コネクト＆コレクト： アプリケーションによっては、データを永続化（コネクト）せずに、そのデータがある場所で処理する方が適切で効率的な場合があります。 一方データを永続化（収集）することが望ましいシナリオがあります。 データファブリックは両方のアプローチをサポートする必要があります。
• スケーラビリティ：アーキテクチャは水平方向にも垂直方向にも拡張できるように設計されており、パフォーマンスを損なうことなくデータ量の増加に対応します。
• 柔軟性：データファブリックは幅広いデータタイプをサポートし、企業が社内外のあらゆるソース、あらゆるフォーマットのデータを扱えるようにする必要があります。
• 相互運用性：データファブリック・アーキテクチャは、異なるプラットフォームや環境間での相互運用性を重視し、データが自由で安全に流れることを保証します。
• 自動化：データ管理タスクを自動化することで、データファブリックは手作業の必要性を減らし、効率を向上させ、エラーの可能性を低減します。

企業はデータに事欠きません 実際、今日の組織は過去のどの時代よりも、はるかに多くのデータを収集しています。

データファブリックは、異種システム間のデータアクセシビリティと相互運用性を合理化し、タイムリーで十分な情報に基づいた意思決定を可能にします。

またデータ管理に必要な時間と労力を、大幅に削減します。これは現代のデータ主導型ビジネスにとって、譲れない課題です。

データファブリックアーキテクチャを活用することで、現代の複雑なデータランドスケープをナビゲートし、膨大で多様なデータ資産に隠された価値を解き放つために特別に調整された数多くの利点を提供します。

ハイレベルの利点は以下の通りです。

• 業務効率の向上
• 戦略的意思決定の改善
• 業務ワークフローの合理化
• 規制遵守の強化

その他、具体的なメリットについて以下をご参照ください。

• サイロを越えたシームレスなアクセス：データファブリックは、データサイロのギャップを埋め、異なる環境、プラットフォーム、ロケーションを越えて、一貫性のある信頼できるデータへの統一されたアクセスを提供します。 このシームレスなアクセスは、組織内のより良い統合とコラボレーションをサポートします。
• リアルタイムのデータ利用可能性：データファブリックは、リアルタイムのデータ処理と統合を促進することで、意思決定者が最新の情報にアクセスできるようにし、市場の変化や機会への対応力を高めます。

• データガバナンスの簡素化：データファブリックを利用することで、企業はデータの所在にかかわらず、すべてのデータに対して一貫したデータガバナンスポリシーを導入・実施することができます。 ガバナンスに対する統一されたアプローチは、データの品質、正確性、規制への準拠を維持するのに役立ちます。
• データ処理の自動化：データファブリック・アーキテクチャは、統合、データ発見、分類、アクセス、品質管理の自動化を組み込んでおり、手作業を減らし、エラーを最小限に抑えます。 この自動化により、より効率的で信頼性の高いデータ管理が可能になります。

• 迅速で柔軟な分析：組織のデータランドスケープを全体的に把握できるデータファブリックは、より迅速なデータ分析と柔軟なビジネスインテリジェンスを可能にします。 この機能により、企業はデータを迅速に実用的な洞察に変えることができます。
• 高度なデータ分析のサポート：一部のデータファブリックは、 機械学習やAIを含む複雑なデータ処理や分析ワークロードをファブリック内で直接処理できるように設計されているため、企業はファブリック内で高度な分析戦略を直接実行し、競争上の優位性を高めることができます。 こうした機能により、分析のために大規模なデータ抽出を別の環境にコピーする必要がなくなり、リアルタイム、ほぼリアルタイムのユースケースに最適です。 これらは スマートデータファブリックと呼ばれることもあります。

• データ管理の複雑さを軽減：データファブリックは、基盤となるデータソースやインフラストラクチャの複雑さを抽象化することで、組織がデータをより効率的に管理できるようにし、必要な時間とリソースを削減します。
• インフラコストの削減：データ管理の改善と多様なデータソースを効率的に統合する能力により、企業はデータストレージと処理インフラを最適化し、大幅なコスト削減につなげることができます。

• 一貫したセキュリティポリシー：データファブリックは、すべてのデータに対して一貫したセキュリティポリシーとアクセス制御を実施できるため、機密情報の保護とデータ漏洩リスクの低減に役立ちます。
• コンプライアンスの簡素化：データファブリックがサポートする統一されたガバナンスモデルは、データの追跡とリネージ、レポーティング、および異なる法域をまたがるポリシー施行のためのツールを提供することで、データ保護と業界規制のコンプライアンスを簡素化します。

データファブリックは、様々なプラットフォームや場所で、複数のデータタイプやデータ統合スタイルを扱うことができます。

ここではデータファブリックがどのように機能するかについて、もう少し詳しく説明します。

1.データインジェスチョンレイヤー

このレイヤーは、データベース、クラウドサービス、SaaSプラットフォーム、IoTデバイス、オンプレミスシステムなど、様々なソースからのデータへの接続と収集を担当します。

接続（仮想化）と収集（永続化）の両方のパラダイムを含む、複数のデータ形式と取り込み方法をサポートし、データが正確に取り込まれ、処理に利用できるようにします。

2. データ保管・整理層

このレベルでは、取り込まれたデータは柔軟性のあるマルチモデルのデータ保管エンジンに保管されます。

この層はデータの整理とカタログ化を重視し、発見とアクセスを容易にするためにメタデータ管理を採用します。

3. データ処理および統合レイヤー

ファブリック内のデータは、さまざまなアプリケーションや分析のニーズを満たすために処理され、変換されます。 これにはクレンジング、変換、正規化、検証、照合、エンリッチメント、その他のタスクが含まれます。

統合面では、異種ソースからのデータを調和させることができ、データが一貫性を持ち、正確で、組織全体で使用できるようにします。

4. データガバナンスとセキュリティ レイヤー

データファブリックアーキテクチャの中心であるこの層は、データ品質、プライバシー、コンプライアンス、セキュリティのポリシーを実装します。

データ利用が規制基準や組織のポリシーに準拠していることを保証し、機密情報を保護するために暗号化、アクセス制御、監査メカニズムを適用します。

5. データアクセスと配信レイヤー

このレイヤーは、企業全体および必要に応じて外部パートナーとの効率的なデータアクセスと共有を促進します。

API、データサービス、イベントストリームなど、さまざまなデータ配信メカニズムをサポートし、ユーザーやアプリケーションが便利な方法で必要なデータを取得し、サブスクライブできるようにします。 データファブリックは、データのマッピングや重複を必要とせず、リレーショナル、ドキュメント、RESTなど、多様なアクセスプロトコルをサポートすべきです。

6. 分析とインサイトレイヤー

分析処理機能は、ファブリック自体に直接構築されます。

• 高度な分析
• 機械学習
• 生成AI
• ビジネスインテリジェンス
• 自然言語処理
• ビジネスルール
• 分析SQL

データファブリックは、リアルタイム分析、インテリジェントな運用ワークフロー、意思決定をネイティブにサポートし、組織がデータから実用的なインテリジェンスと戦略的価値を引き出せるようにします。

データファブリックソリューションの多様性と適応性を浮き彫りにしながら、異なるタイプの企業がデータファブリック技術を活用して、独自のビジネス課題を解決する方法について、仮想的な例を探ってみましょう。

シナリオ：あるグローバル 小売企業は、パーソナライズされたショッピング体験を提供し、顧客ロイヤルティを向上させるために、オンラインプラットフォーム、実店舗、モバイルアプリで統一された顧客ビューを作成したいと考えています。

データファブリックの使用：同社はeコマースシステム、実店舗のPOSシステム、CRMシステム、モバイルアプリの使用データ、ソーシャルメディアプラットフォームの顧客フィードバックから顧客データを統合するために、データファブリックを導入します。

データファブリックは、顧客とのやり取りや嗜好のリアルタイム360度ビューを提供し、顧客の次善の行動やプロモーションを提案します。

使用するテクノロジー：顧客行動のリアルタイム分析、パーソナライゼーションのための機械学習モデル、異種データソースをシームレスに統合するデータ仮想化機能。

シナリオ：ある多国籍銀行は、顧客サービスに影響を与えることなく、不正検知能力を強化し、グローバルな規制要件へのコンプライアンスを確保する必要がります。

データファブリックの利用：データファブリックを採用することで、銀行は異なる事業部門やプラットフォームにわたる取引データをリアルタイムで統合し、高度な分析とAI主導のモデルを適用して、不正行為をより効果的に検知する。 技術：不正検知のための機械学習、MLモデルのプログラム実行をトリガーするリアルタイムストリーミング・インジェスト機能、データファブリックアーキテクチャ内の自動コンプライアンス・ツール。

シナリオ：ある医療システムは、患者記録、研究データ、リアルタイムの健康モニタリング機器を統合することで、患者の治療結果を改善し、医学研究を推進することを目指しています。

データファブリックの利用：医療システムは、電子カルテ（EHR）、ゲノム研究データ、ウェアラブルや院内モニタリング機器からのIoT機器データを統合するためにデータファブリックを使用する。 技術：リアルタイムの健康モニタリングのためのIoTデータ統合、研究のためのデータ分析、データに安全かつ個人的にアクセスするための安全なデータ交換プラットフォーム。

シナリオ：ある国際的な製造会社は、サプライチェーン・オペレーションを最適化してコストを削減し、製品の市場投入までの時間を改善しようとしています。

データファブリックの利用：同社は、サプライチェーン・パートナー、生産ラインのセンサー、在庫管理システムからのデータを統合するためにデータファブリックを導入します。予測分析を使用して、データ・ファブリックはサプライチェーンの潜在的な混乱を事前に特定し、顧客のコミットメントとSLAを満たすための最適化戦略を提案します。

テクノロジー：サプライチェーン洞察のための予測分析、生産ライン監視のためのIoT、パートナー・エコシステムのためのデータ統合ツール。

データ仮想化とは、データの物理的な移動や複製を必要とせずに、異種ソースからのデータをリアルタイムまたはほぼリアルタイムで統合することを可能にする技術です。

データベース、ファイル、ウェブサービス、アプリケーションなど、複数の異種ソースからのデータを統一された抽象化されたビューにし、単一の仮想レイヤーを通じてアクセスできるようにします。

このアプローチにより、データの元の形式や場所に関係なく、エンドユーザーやアプリケーションにとって最も有用な形式と構造でデータにアクセスすることが容易になります。

データ仮想化の主な特徴は以下の通り：

• 複雑さの軽減：データの複製や物理的なデータ・ストレージの必要性を最小限に抑えることでデータ・ランドスケープを簡素化し、ストレージ・コストを削減するとともにデータの冗長性を排除します。
• 多様なデータソースの統合：様々なフォーマットや場所に存在するデータを統合することができ、分散された異種データを統合したビューを提供します。
• リアルタイム・データ・アクセス：リアルタイムでデータにアクセスし、照会する機能を提供することで、ユーザーは最新の情報を自由に利用できます。

ユニバーサルセマンティックレイヤーは、ビジネスユーザー（ビジネスアナリスト、アプリケーション、意思決定者など）と基礎となるデータソースの間に位置する抽象化レイヤーです。

このレイヤーは、データがどのように保存されているかの技術的な詳細を抽象化し、企業全体でデータにアクセスするための統一された簡素化されたインターフェースを提示します。

普遍的なセマンティック層は以下をサポートする：

• データの抽象化：データの消費者すべてに、一貫性がありビジネスに適したデータモデルを提示します。
• クエリの最適化：インテリジェントなクエリ処理機能により、データ要求が効率的に処理され、パフォーマンスとリソース利用率が最適化されます。
• データセキュリティとガバナンス：データへのアクセスと利用を一元管理し、すべてのデータに対して一貫してセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス・ルールを導入。

データファブリックの実装には、構造化されたアプローチと業界のベストプラクティスの遵守が必要であり、これによって堅牢で拡張性の高いソリューションが実現します。

このプロセスには、計画から設計、配備、継続的な最適化まで、いくつかの重要なステップが含まれる。 ここでは、組織がこの旅に出るためのステップ・バイ・ステップのガイドを紹介します：

1. ビジネス目標の特定：データへのアクセス性の向上、意思決定の改善、顧客体験の向上など、データファブリックによって達成したい具体的なビジネス成果を理解します。
2. 現在のデータの課題を評価する：データのサイロ化、データ品質の問題、データ処理の非効率性など、既存のデータ管理の課題を特定します。

1. データソースの目録：データベース、ファイル、オンプレミスおよびクラウドアプリケーション、クラウドストレージ、サードパーティのデータやアプリケーションなど、組織内の関連するデータソースを目録化します。
2. データ基盤の評価：データ基盤の現状を評価し、データの取り扱い、処理、保管、分析における潜在的なギャップや改善点を特定します。

1. 適切な技術の選択：目的と現状評価に基づき、データファブリックに適切な機能を選択する。 データファブリック・アーキテクチャは、多くの異なるデータ管理機能やサービスを必要とするかもしれません。 ベストプラクティスのひとつは、必要な機能の多くをひとつの製品にまとめ、複雑さを最小限に抑え、価値実現までの時間を短縮するプラットフォームを探すことです。
2. アーキテクチャの青写真：データファブリックのさまざまなコンポーネントがどのように相互作用し、スケーラビリティ、セキュリティ、コンプライアンスを確保するかを示す詳細なアーキテクチャの青写真を作成します。

1. データガバナンス方針：データ品質、プライバシー、セキュリティ、およびコンプライアンス基準をカバーする明確なデータガバナンス方針を確立します。
2. 役割と責任：データ・スチュワードシップの役割と責任を明確にし、組織全体のデータの説明責任と所有権を確保します。

1. パイロット・リアの選択：データファブリックの実装を試験的に実施する特定のビジネス・エリアまたはユースケースを選択します。 これは、迅速な勝利や貴重な洞察を提供できる分野であるです。
2. 実装とテスト：必要な機能を実装し、選択したデータソースを統合します。 特定のユースケースでデータアクセス、統合、アナリティクスの機能を実行し、実装を検証します。

1. 段階的拡大：パイロットの成功に基づき、データファブリックの範囲を徐々に拡大し、データソースやビジネス分野を追加します。
2. 監視と最適化：データファブリックのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて調整を行い、効率性、拡張性、データ品質を向上させます。

1. トレーニングとサポート：従業員がデータへのアクセスと分析のためにデータファブリックを効果的に活用できるよう、トレーニングとリソースを提供します。
2. コラボレーションの促進：データの洞察を共有し、組織全体の意思決定プロセスを推進するために使用するコラボレーション環境を醸成します。

1. フィードバックループ：データファブリックの利用者からフィードバックを収集し、改善点を特定するためのメカニズムを確立します。
2. 最新情報の維持：データ管理テクノロジーとプラクティスの進歩に遅れずについていくことで、データファブリックが将来のビジネスニーズと機会を満たすように進化することを確実にします。

これらのステップに従うことで、組織は、競争上の優位性、業務効率、イノベーションのためにデータを活用する能力を強化するデータ・ファブリックの導入を成功させることができます。

サイロを打破し、多様なソースやプラットフォームにまたがるデータを統合することで、データ ファブリックは、データ管理を簡素化するだけでなく、洞察、効率性、イノベーションの新たな領域を解き放ちます。

ビジネスがデジタル時代の複雑さを乗り越え続ける中、データ ファブリック アーキテクチャによって提供される俊敏性とインテリジェンスは、不可欠な資産となります。

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これらすべての機能を単一のコード ベース上に構築された単一の製品で提供することで、価値実現までの時間を短縮し、システムの複雑性を軽減し、保守を簡素化し、高いパフォーマンスを実現します。