データレイクからデータメッシュへ: データ管理と分析の新たなトレンド

目次

• はじめに: データ環境を飼いならす
• データ レイクを理解する: ビッグ データ ストレージの基盤
• データ メッシュの台頭: データ管理における次のパラダイム シフト
• データ レイクとデータ メッシュの主な違い
• データ メッシュ アーキテクチャの採用によるメリット
• データ メッシュの実装における課題
• データレイクとデータメッシュの統合: ハイブリッドアプローチ
• データメッシュとデータレイクの実世界アプリケーションのユースケース
• データ管理と分析の未来
• 結論: データ戦略の変化を受け入れる

はじめに: データランドスケープのナビゲート

絶えず変化するデータ管理と分析の世界では、組織がデータを活用するための新しい方法が開発されています。企業が膨大な量の情報を生成および収集するにつれて、今日の従来のデータ管理方法は、レイクやメッシュなどの増加傾向に直面しています。

これは重要な理解であり、データ専門家がデータ戦略をさらに最適化し、有意義な洞察を得ることができるようになります。
データ レイクは、長年にわたり、大量の構造化データと非構造化データを保存するための最も人気のあるソリューションでした。しかし、組織が成長し、データ処理に関するニーズが複雑になるにつれて、データ レイクの制限が増加し、データ メッシュなどのより最新のアーキテクチャが引き継ぐことが可能になります。この記事の残りの部分では、データ レイクの特徴、メリット、課題について詳しく説明します。データ メッシュについても同様です。

データ レイク: ビッグ データ ストレージの基本を理解する

データ レイクは、構造化、半構造化、非構造化など、あらゆる種類の生データをネイティブ形式で保存する統合リポジトリです。これにより、企業はスキーマ定義の前提条件なしで、大量のデータの取り込みと管理が容易になります。データ レイクは、ビッグ データが使用されるアプリケーション、または機械学習や分析でデータが使用されるアプリケーションに最適です。

データ レイクの主な利点の 1 つは、データ レイクが幅広いデータ型とソースをサポートできることです。企業はトランザクション データやログ ファイルからソーシャル メディアの投稿やセンサー データに至るまであらゆるものを保存できるため、最終的にはさまざまなデータ セットからの分析と洞察の導き出しがはるかに容易になります。さらに、データ レイクは多くの場合クラウド ストレージ ソリューションに依存しているため、アジャイルかつコスト効率の高い方法でデータ管理を行う幅広い機会が開かれています。

もちろん、データレイクには独自の問題があります。構造が欠如していると、データ ガバナンス、品質管理、アクセシビリティにおいて問題が発生することがあります。データ レイク内でデータの量が増大するにつれて、組織がデータの整合性を維持し、必要な情報が常にユーザーの前に表示されるようにすることが困難になる場合があります。このため、データ管理に関しては他の代替方法が検討されており、そのうちの 1 つはデータ メッシュの使用です。

データ メッシュの台頭: データ管理へのパラダイム シフト

データ メッシュは、最近登場した最新のアーキテクチャ パラダイムであり、分散型データ管理指向のドメインを指します。これは、ストレージと処理が集中的に実行される通常のデータレイクとは異なり、データ管理に新しいひねりを導入します。これにより、さまざまなビジネス ドメイン間でのデータの所有権の分散が促進され、その結果、チームが自身のデータに対する責任を負うことになり、アジリティを備えたコラボレーションが促進されます。

Zhamak Dehghani によって最初に提唱されたデータ メッシュの概念は、データ エコシステムの複雑さの増大により、モノリシックとはまったく異なるアーキテクチャが必要になるという主張に基づいています。つまり、これが意味するのは、企業は、大きなモノリシックなアーキテクチャ ブロックを維持するのではなく、データを製品として扱い、ドメイン固有のチームが独自のパイプラインを管理できるようにして、組織がユーザーのデータ アクセシビリティを強化して、データを作成する必要があるということです。情報に基づいた決定。

データ メッシュはセルフサービスのデータ インフラストラクチャも促進し、中央のデータ チームの助けやサポートなしでチームがデータをすべて自分たちで利用、共有、使用できるようになります。ただし、この分散型アプローチはさらに一歩進んで、ボトルネックを解消しながらデータの民主化の範囲をさらに深め、変化するビジネス ニーズの進化に対応するための組織の応答時間を改善します。

データ レイクとデータ メッシュの主な違い

データレイクとデータメッシュは両方ともデータ管理と分析を可能にしますが、その方法と基本的な哲学は根本的に異なります。

アーキテクチャ: データ レイクは、すべてのデータを 1 か所に保管する集中型ストレージ施設ですが、データ メッシュのアーキテクチャは分散型であり、データの所有権を複数のビジネス ドメインに分散します。この基本的な違いは、組織内でのデータの管理、アクセス、使用の方法に影響を与えます。

データの所有権: 通常、中央に配置されたデータ チームがデータ レイクでの取り込み、処理、ガバナンスに関してデータを管理しますが、データ メッシュはこの所有権をドメイン固有のチームに押し込み、それぞれがデータ管理の実践を行う権限を与えます。特定のニーズとユースケースに最適に適合します。

ガバナンス: データレイクで発生する最も一般的な問題はデータに関係します

これにより、一元的なデータ管理によって多くの不整合やアクセスが可能になる大企業のガバナンスが妨げられます。一方、データ メッシュはフェデレーション ガバナンスを促進します。これは、各ドメインが、ドメイン全体の標準および全体的なコンプライアンス要件に対するデータに対して責任を負うことを意味します。

スケーラビリティ: 大量のデータがあると、データ レイクが制御不能になることがよくあり、特にデータの品質に関連する問題が発生するため、データ レイクの速度が遅くなり、管理が難しくなります。データ メッシュは、個々のドメインがデータと選択したストレージ ソリューション用に独自の最適化されたパイプラインを構築できるようにすることでスケーラビリティに対処し、より俊敏で応答性の高いデータ アーキテクチャを実現します。

これらの違いを理解することは、組織がニーズを満たし、目標をサポートするためにどのデータ管理戦略が最適であるかについて情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

データ メッシュ アーキテクチャを採用する利点

データ メッシュ アーキテクチャを実装すると、組織のデータ管理能力の向上に強力に役立つ、次のような多くのメリットが得られます。

俊敏性の向上: データ メッシュ アーキテクチャにより、組織はより俊敏になることができます。データの所有権が分散化されることで、組織は変化するビジネス ニーズによりよく対応できるようになります。ドメイン チームは、集中管理されたデータ チームがそのようなリクエストをレビューまたは承認するのを待つことなく、データ管理と分析に関する意思決定を行うことができます。これにより、より迅速な洞察が促進され、より迅速な意思決定が促進されます。

コラボレーションの向上: データ メッシュにより、ドメイン チームが組織全体でデータと洞察を共有するよう動機づけられ、奨励されるようになりました。これにより、データドリブンな意思決定文化の環境が確保され、チームが互いの専門知識を活用できるようになります。

データ品質の向上: 所有権がドメイン チームに移ったため、ドメイン チームはデータの品質と整合性の維持をより重視するようになりました。基本的に、チームはデータが正確で最新であり、特定のユースケースに関連していることを確認することに熱心です。

スケーラビリティ: データ メッシュにより、組織はデータ管理に関してより適切に拡張できます。新しいデータソースが出現し、新しいユースケースが考えられるでしょう。したがって、ドメイン チームのパイプラインとストレージ ソリューションは、集中型アーキテクチャのボトルネックにならずに、このような進化するニーズに対応できます。

このデータ メッシュ アーキテクチャに基づいて構築することで、組織はイノベーションと成長のための新たな道を切り開き、ますますデータ主導型となる世界で成功する準備を整えることができます。

データ メッシュの導入における課題

データ メッシュの魅力は強力ですが、組織はその実装に伴う課題も認識しています。
組織文化: データ メッシュ アーキテクチャの実装に必要な組織文化には大きな変化があります。データの所有権と他のチームとのコラボレーションに関するアイデアを採用する必要があります。これらの変化には、考え方の変化や実践の変化も伴います。この組織変化に適応するには、適切なコミュニケーションを備えた優れたリーダーシップが必要です。

技術的な複雑さ: データのメッシュ アーキテクチャは、主にデータ統合とガバナンスの分野で技術的な複雑さを促進します。組織は、データへのアクセスとコンプライアンスを維持できるように、分散データ管理をサポートする適切なツールとテクノロジーのセットに投資する必要があります。

スキル ギャップ: データ メッシュはドメイン主導のオーナーシップを推奨しているため、チーム内のスキル ギャップが非常に大きくなります。したがって、データを効果的に管理するための適切なスキルセットを備えたドメイン チームは、データ メッシュの実装を確実に成功させることができます。

ガバナンスの課題: データ メッシュはフェデレーション ガバナンスを促進しますが、適切に管理されないと不整合が発生します。チームが団結して働きながらも自律性を維持できるように、組織は明確なガイドラインと慣例を定義する必要があります。

組織はデータ メッシュ アーキテクチャの実装に成功すると、これらの課題に対処でき、データ メッシュ アーキテクチャのいくつかの利点がもたらされます。

ハイブリッド データ レイクとデータ メッシュ

組織は、データ レイクまたはデータ メッシュのいずれかを採用するよりも、両方の優れた点をいくつか組み込んだハイブリッド アプローチの方が有利になる可能性があります。生データの一元的なストレージとしてデータ レイクが存在する一方、データ メッシュのフレームワークにより分散型のデータ管理と所有権が可能になる可能性があります。

それぞれがデータ レイクによって提供されるスケーラビリティと柔軟性を統合し、データ メッシュの原則を使用してコラボレーションと俊敏性の向上を推進します。このハイブリッド モデルにより、組織はコスト効率の高い方法で大量のデータを保存できると同時に、ドメイン チームにデータと分析プロセスを管理する権限を与えることができます。

ハイブリッド アプローチでは組織の非常に具体的なニーズと目的が考慮されるため、これには慎重な計画が必要です。データ管理の実践をビジネス目標に合わせて調整することで、組織はイノベーションを推進する堅牢なデータ エコシステムを持ち、データ主導の意思決定を確実にサポートできるようになります。

現実世界におけるデータ メッシュとデータ レイクのアプリケーション
データ レイクとデータ メッシュの統合により、さまざまな業界の多くのアプリケーションが変革されました。以下にいくつかの注目すべき例を示します:

電子商取引: オンライン小売大手は、大量の顧客データ、取引記録、製品情報をデータレイクに保存しています。データ メッシュ アーキテクチャは、そのデータをセルフサービス分析のためにマーケティング チームまたは営業チームに提供し、パーソナライズされた推奨事項やターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを提供できます。

ヘルスケア: データレイクには、ヘルスケアにおける患者記録、臨床データ、研究結果が保存されます。データ メッシュ アプローチを採用すると、医療組織内のさまざまな部門が、規制とデータ品質を遵守しながら、所有するデータの所有権を簡単に取得できるようになります。

金融: 銀行はデータレイクを使用して、取引データ、市場データ、顧客情報を保存します。データ メッシュ アーキテクチャを使用すると、リスクおよびコンプライアンス チームが自ら分析機能を持てるようになり、これらのチームによる不正行為の検出が向上し、リスクをより効果的に管理できるようになります。

製造業は、センサー データ、生産指標、サプライ チェーン情報をデータ レイクに保存します。データ メッシュ アプローチを適用すると、生産チームと運用チームがプロセスの最適化とダウンタウンの削減のためのデータのリアルタイム分析を実行できるようになります。

これら 2 つの例は、データ レイクとデータ メッシュがどのように連携してビジネスの成果を向上させるイノベーション ストリームを生み出すかを示しています。
データ管理と分析の未来

データ管理と分析に取り組む際に組織が採用するアプローチの将来は、関連する複雑な問題に直面するにつれて進化し続けるでしょう。データ メッシュは、ドメインのニーズに基づいた分散型データ管理と所有権の必要性に対する認識の高まりを反映して登場しました。

特に新興テクノロジーの観点から見ると、未来は文字通り人工知能と機械学習によって形作られることになります。データの統合、ルールとガバナンス プロセスの自動化、高度な分析のためのサービスとしてのプラットフォーム機能の構築など、新しいテクノロジはすべて、組織がデータからより深い洞察を収集するのに役立つ方法で実行できます。

さらに重要なことは、データ プライバシーに対する規制の強化により、組織はデータ管理戦略において適切なデータ ガバナンスとコンプライアンスを実装する必要があるという点が重要になるということです。データ メッシュ アーキテクチャにより、ドメイン チームが責任を持ってデータを管理できるようにしながら、フェデレーション ガバナンスが可能になります。

結論: データ戦略の変化に乗り出す

データレイクからデータメッシュへのこの移行は、データを管理および分析する組織にとって大きな飛躍となる可能性があります。両方のアーキテクチャの特性、利点、欠点を理解することは、組織がデータ戦略に関して十分な情報に基づいた決定を下し、利用可能なデータを最大限に活用するのに役立つことは明らかです。

データ主導の意思決定の需要が急増するにつれ、これらの概念を習得するためのデータ専門家の準備とスキルも求められます。

この点において、ターネー センターのターネーのデータ サイエンス コースに登録すると、学習者はデータ管理の実践にさらされ、実践的な経験を得ることができ、この新しいシナリオで確実に目立つことができます。
組織がデータ戦略の採用に向けて移行する理由は、ひいては未来につながる戦略を立てることです。つまり、データドリブンである組織は、データの力を解放し、業務全体にわたるイノベーションを推進します。データレイク、データメッシュ、またはハイブリッドから、データを効果的に管理する旅は、ビジネス変革をもたらします。

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