データファブリックとは
データファブリックは、組織全体でデータにアクセス、保存、処理する一貫性のある、安全でシームレスな方法を提供する統一データインフラストラクチャです。異なるデータソースをつなぐことで、データファブリックは組織がデータサイロを克服し、データ管理を合理化し、効率的に洞察を提供できるようにします。ビッグデータやデジタルトランスフォーメーションの時代において、データファブリックはデータの力を活用し、データ駆動型の意思決定を行う企業にとってますます重要になっています。
データファブリックの主要な構成要素
データファブリックは、データ統合とアクセス、データの保存と取得、データ分析と処理、データガバナンス、データセキュリティなど、いくつかの主要な構成要素で構成されています。これらの構成要素は連携してシームレスなデータ管理体験を提供し、組織が構造化されたデータや非構造化データの増加する量を扱い、データ品質を維持し、関連する規制に準拠することができます。
データファブリックを採用する利点
データファブリックは、組織に以下のような数多くの利点を提供します。
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データのアクセシビリティと使いやすさの向上
データファブリックは、データアクセスと消費を簡素化し、ユーザーが必要なデータに必要なときにアクセスできるようにします。 -
データガバナンスとセキュリティの向上
統一されたデータインフラストラクチャを持つことで、組織はデータアクセスをよりよく制御し、監視することができ、データの完全性、セキュリティ、およびコンプライアンスを確保できます。 -
洞察への時間の短縮
データ管理と分析プロセスを合理化することで、データファブリックは組織がデータから洞察をより迅速に導き出すのを助け、より速い意思決定とイノベーションを促進します。 -
スケーラビリティと柔軟性
データファブリックは、変化するビジネスニーズに対応し、新しい技術やデータソースの統合をサポートするスケーラブルで柔軟なデータインフラストラクチャを提供します。
コアアーキテクチャ原則
データファブリックを設計する際、ソリューションの効果性と持続性を確保するために、いくつかのコアアーキテクチャ原則を考慮することが重要です。これらの原則には以下のものがあります。
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スケーラビリティ
データファブリックは、組織のデータランドスケープの成長と変化に対応できるように、増加するデータ量とワークロードを処理できるよう設計されている必要があります。 -
柔軟性
アーキテクチャは、さまざまなデータタイプ、ソース、構造をサポートし、新しいデータソースが導入されるとシームレスな統合と適応が可能になるようにする必要があります。 -
セキュリティとコンプライアンス
強固なデータファブリックは、データセキュリティ、プライバシー、およびコンプライアンス対策を組み込むべきであり、機密データが保護され、組織が規制要件を満たすことを確実にする必要があります。 -
相互運用性
データファブリックは、既存および将来のITシステム、ツール、プラットフォームとシームレスに連携できるようにするべきです。これにより、ベンダーロックインのリスクが減少し、新しい技術とのシームレスな統合が可能になります。
スケーラブルで柔軟なデータファブリックの設計
スケーラブルで柔軟なデータファブリックを構築するために、組織は次の設計原則を考慮する必要があります。
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分散アーキテクチャ
分散アーキテクチャは、データファブリックを水平にスケーリングすることを可能にし、システムにより多くのノードを追加することで、必要に応じて容量と性能を向上させます。 -
データ仮想化
データを基礎となるストレージおよび処理システムから抽象化することで、データ仮想化はデータファブリックがさまざまなデータソースと構造に対応できるようにし、データアクセスと消費を簡素化します。 -
モジュラー設計
モジュラー設計により、組織は新しい技術が登場したりビジネス要件が変更されたりした場合に、データファブリックのコンポーネントを簡単に追加、変更、または置き換えることができます。 -
オープンスタンダード
オープンスタンダードとAPIを採用することで、データファブリックと他のシステム間の相互運用性を確保し、統合の複雑さを減らし、ベンダーロックインのリスクを削減できます。
データファブリックにおけるデータ管理とガバナンス
効果的なデータ管理とガバナンスは、データ品質の維持、データの完全性の確保、および規制順守のために不可欠です。データファブリックにおけるデータ管理とガバナンスの主要な側面には、以下のものがあります。
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メタデータ管理
メタデータは、ユーザーがデータファブリック内のデータを理解し、特定するのに役立ちます。そのため、全てのデータアセットについて正確で最新のメタデータを維持することが重要です。 -
データの系統
データの系統（データの起源、変換、関係性）を追跡することで、組織はデータ品質の問題をたどることができ、データの依存関係をよりよく理解できます。 -
データ品質
データ品質チェック、検証ルール、データクレンジングプロセスを実装することで、データファブリックに正確で完全で信頼性のあるデータが含まれることを確実にします。 -
データアクセス制御
データアクセスポリシーと権限を定義し、実施することで、機密データを保護し、不正なアクセスを防ぎ、データプライバシー規制の遵守を維持するのに役立ちます。
データファブリックプラットフォーム
マーケットにはいくつかのデータファブリックプラットフォームおよびサービスがあり、それぞれ独自の機能と機能があります。主要なデータファブリックプラットフォームには以下のものがあります。
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Talend Data Fabric
データ統合と管理ツールの統合スイートであり、データの取り込み、変換、ガバナンス、およびコラボレーション機能を提供します。 -
Informatica Intelligent Data Platform
データ統合、データ品質、データガバナンス、データセキュリティ機能を提供する包括的なデータ管理ソリューションです。 -
Denodo Platform
データ統合、抽象化、ガバナンス機能を提供するデータ仮想化プラットフォームであり、組織が仮想データファブリックを構築するのに役立ちます。 -
IBM Cloud Pak for Data
データ統合、データガバナンス、および分析機能を提供する完全に統合されたデータおよびAIプラットフォームであり、組織がデータファブリックを構築および管理するのに役立ちます。 -
Google Cloud Dataplex
複数のデータソース間でデータの発見、統合、およびガバナンスを自動化するインテリジェントデータファブリックであり、スケールでデータを統合および分析するのが簡単になります。
データファブリックとデータメッシュ
データファブリックとデータメッシュは、データ管理と統合に関するアプローチであり、データの増加する量、多様性、複雑さに関連する課題に対処することを目指しています。ただし、概念、目的、方法論では異なります。
データファブリックのアプローチは、さまざまなソースからのデータを接続・統合する統一データレイヤーを作成することに焦点を当てており、組織がデータにアクセスし、処理し、分析することができるようになります。データファブリックの主な目的は、データ管理を簡素化し、データのアクセシビリティ、セキュリティ、ガバナンスを向上させることです。
一方、データメッシュのアプローチは、データの所有権と管理を分散させることに重点を置いており、個々のドメインチームやビジネスユニットがデータを製品として管理できるようにします。データメッシュは、データ民主化、コラボレーション、イノベーションを促進し、組織全体でデータ中心の文化を育成することを目指しています。
アーキテクチャの違い
データファブリックとデータメッシュのアーキテクチャ上の主な違いは、データ統合、ガバナンス、所有権のアプローチにあります。
データファブリックソリューションは通常、一元化されたアーキテクチャに依存しており、データは統一されたデータレイヤーに取り込まれ、処理され、保存されます。データガバナンスと管理は、組織全体で一貫性と制御を確保するために、中心的に処理されることがよくあります。
一方、データメッシュソリューションは、データが個々のドメインチームやビジネスユニットによって所有、管理、ガバナンスされる分散アーキテクチャを採用します。このアプローチは、各チームが独自のニーズと要件に応じてデータ製品を独立して開発、共有、消費できるようにすることで、データの自主性とイノベーションを促進します。
適切なアプローチの選択
データファブリックとデータメッシュの選択は、組織の特定のデータ課題、目的、文化によって異なります。データアクセシビリティ、セキュリティ、ガバナンスを重視した一元化された統一データ管理ソリューションを求めている組織は、データファブリックアプローチが適している場合があります。一方、データの民主化、コラボレーション、イノベーションをチーム全体で促進しようとする組織は、データメッシュアプローチが適している場合があります。
また、データファブリックとデータメッシュは相補的であり、両方の長所を組み合わせたハイブリッドアプローチを実装することができます。例えば、組織はデータファブリックを使用してデータ統合と管理を一元化し、データメッシュの原則を採用して異なるビジネスユニットやドメインチーム全体でデータ所有権、自主性、データ中心の文化を促進することができます。
参考
Ryusei Kakujo
Focusing on data science for mobility
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