クラウドコンピューティングはエンタープライズビッグデータビジネスの発展の中核となる原動力となる

現在、経営者は必ずと言っていいほど「ビッグデータ」や「クラウドサービス」といった言葉を目にすることになります。今日の市場で競争力を維持するには、企業は、その結果が収益の増加、顧客の維持、製品の品質の向上に役立つかどうかにかかわらず、実際の結果を生み出す賢明なビジネス上の意思決定を下す必要があります。ビッグデータ分析プロジェクトは、これらの目標を達成するための重要な要素です。

IDG は、ビッグデータを「企業アプリケーション/データベースからのトランザクション データ、ソーシャル メディア データ、モバイル デバイス データ、非構造化データ/ドキュメント、機械生成データなどを含む、さまざまなソースから企業によって収集される大量のデータ情報」と定義しています。 IDG は次のように述べています。「さまざまな大容量、高伝送データ情報資産は、企業に優れた洞察を提供し、ビジネス上の意思決定を支援します。」 「

ビッグデータにより、企業は自社のビジネスをより深く理解し、リアルタイムで戦略的な意思決定を行うことができます。実際、IDG の「ビッグデータと分析に関する調査レポート」によると、回答者の 3 分の 1 が、企業内でのビッグデータ プロジェクトの導入により、意思決定の質が向上し、より良い意思決定を行うのに役立ったと回答しています。計画と予測。

ただし、他の新興テクノロジーと同様に、それによってもたらされる課題もあります。最初の課題は、膨大なデータ量と通信速度です。リアルタイムで変化する大量のデータは、既存のツールや手法が機能しなくなることを意味します。企業はデータがどこから来るのかも考慮する必要があります。場合によっては、ビッグデータは顧客、センサー、Web サイト、ソーシャル メディアなど、何百万もの場所から来ます。

企業が以前に採用していた方法は、企業の能力を構築または拡張することでビッグデータによってもたらされるワークロードに対処することでした。これはリソースを大量に消費し、コストと時間がかかる取り組みです。 IT スタッフの多くの時間とスキルが必要となり、ビジネスを十分に迅速に移行することはできません。ビジネスは、優れた製品やサービスを構築する代わりに、インフラストラクチャに多くの時間とお金を費やすことになる可能性があります。

クラウド サービスは、これらの問題の多くを解決するのに役立ちます。ビジネスが予測分析にビッグデータを活用する場合、今後 3 ～ 5 年で、クラウド サービスと予測分析がビジネスに破壊的な影響を与える可能性が最も高いテクノロジーの 1 つになることは驚くことではありません。多くの機能の利点、クラウド サービスが主要な実現要因となる可能性があります。

成功事例は数多くありますが、実際にビッグデータプロジェクトを実行するのは簡単ではありません。実際、これには多くの課題があり、そのどれかがプロジェクトを開始する前に頓挫する可能性があります。 IDG は、ビッグデータと分析に関する調査レポートの中で、次の 5 つの課題を特定しました:

1. データ分析と管理の人材の不足

ビッグデータシステムの開発速度は非常に速く、一般企業がその開発に追いつくのはほぼ不可能です。新しいツール、機能、フレームワークは数か月で開発され、成熟する可能性があるため、企業は新たなビッグ データ スキルに大きなギャップを抱え、企業ビッグ データ プロジェクトの開発を容易に妨げる可能性があります。

実際、企業回答者の 48% は、データ分析およびデータ管理スキルの人材不足が自社が直面している最大の課題であると考えています。特に分析分野ではビッグデータのスキルに対する需要が非常に高く、回答者の 70% が今後 12 ～ 18 か月以内にビッグデータ分析のスキルを持つ人材を雇用する予定であると回答しました。

クラウド サービスを使用すると、企業は継続的なセットアップ、メンテナンス、アップグレードに多くの時間とリソースを投資することなく、最新のテクノロジーを活用できます。クラウド サービスを使用すると、企業はすでに持っているスキルを活用できるようになりますが、マネージド サービスは不足しているスキルを完全に補完できます。

2. 予算制限

回答者の 47% は、今日の企業がビッグデータ プロジェクトを導入する際に直面する 2 番目に大きな課題は予算の制約であると述べています。この課題は、コスト要因がほとんどの企業にとって長年にわたり最大の懸念事項であったという事実によって証明されています。

ほとんどのビッグ データ テクノロジーには大規模なサーバー クラスターが必要であり、これには長い構成とセットアップ サイクルが必要となり、多額の設備投資とメンテナンスのオーバーヘッドが発生します。さらに問題を複雑にしているのは、既存のアプリケーションや新しいビジネス ニーズのために多様なデータ量が増加し続けるにつれて、データ転送速度が増加し続け、持続不可能な IT コストにつながる可能性があることです。企業は、経費を最小限に抑えながらビッグデータからできるだけ多くの価値を引き出す方法を知る必要があります。

IT コストを削減しながら、ビッグデータを管理するためにインフラストラクチャを拡張できなければなりません。これはまさに、クラウド サービスが企業の実現に役立つことです。クラウド サービスにより、企業はハードウェアとソフトウェアのインフラストラクチャを購入して維持する必要がなく、それに関連する多額の設備投資も不要になります。これにより、企業は限られた資金を中核となるイノベーションに再配分できるようになります。

3. 予測不可能な市場

ビッグデータは、従来のエンタープライズレガシーアプリケーションやトランザクションシステムから、マシン、モバイルデバイス、ウェブログ、ソーシャルメディアによって生成されたデータに至るまで、さまざまなソースから得られます。これにより、必要な容量の予測がより困難になり、非効率になります。単一のイベントがデータ量とワークロードに突然の変化を引き起こす可能性があります。たとえば、金融サービス機関では、特定の日に取引量が 10 倍変動することがありますが、正確な変動は市場の状況に依存するため、予測するのが困難です。

4 社に 1 社の企業が、ビッグデータによるストレージ容量/インフラストラクチャへの需要の増大に直面しています。企業はインフラストラクチャを計画する必要があるだけでなく、変化するストレージとコンピューティングの要件に合わせて簡単に拡張する方法を決定する必要もあります。ピーク需要に対応するためにインフラストラクチャ容量を 10 倍に拡張し、その余った容量が 90% の時間アイドル状態のままになることは、ほぼすべての企業にとって非常に非効率的でコスト効率が悪くなります。その他の問題としては、データの増加によるインフラストラクチャとメンテナンスのコストの上昇、イノベーションをサポートするのに十分な帯域幅を確保するための実験の必要性、データの取得と分析のコストなどが挙げられます。

クラウド サービスを使用すると、企業は最大容量に合わせてインフラストラクチャのサイズを調整する必要がなくなります。その柔軟な特性により、企業は必要に応じてインフラストラクチャを動的にスケールアップまたはスケールダウンできます。

4. セキュリティとコンプライアンスの課題

企業が新規および既存のソースからますます多くのデータを収集、保存、分析するにつれて、データのセキュリティに対する懸念が増大しています。回答者の 35% 近くが、組織の既存のセキュリティ ソリューションや製品が適切なデータ セキュリティを提供しているかどうか確信が持てていないか、信じていませんでした。企業は、データ アクセスの制御、データ資産の保護、インフラストラクチャの保護に懸命に取り組んでいます。最終的に、企業は俊敏性とパフォーマンスを損なうことなく、コンプライアンス、データ管理、セキュリティ要件を確保する方法を決定する必要があります。たとえば、金融サービス会社によって作成または使用されるデータは基本的にすべて規制されており、機密データまたはプライベート データである可能性があるため、企業は財務情報に厳格な管理要件やコンプライアンス要件があるかどうかを検討する必要があります。

ビッグデータは、ビジネスの情報が放置されていないことも意味し、このデータはより良いビジネス結果を得るために複数のユーザーとシステムによって常に生成、処理、分析されます。ビッグデータのセキュリティ上の課題であっても、強力なデータプライバシー保護とセキュリティ管理を備えたベンダーを選択することで解決できます。実際、クラウド サービスの方が企業独自のデータ センターよりも安全であることは珍しくありません。クラウド サービス プロバイダーは堅牢なコンピューティング インフラストラクチャを提供しているため、安全な環境を維持することが最大の利益になります。この目的を達成するために、多くのクラウド プロバイダーは複数の企業からベスト プラクティスと経験を蓄積しており、最も厳しいセキュリティ要件を設けています。

5. ビジネスケースを作成します

多くの場合、IT 部門はビッグデータのビジネスケースを作成する必要があります。 IDG によると、企業の IT リーダーは、非 IT リーダーに比べて、要件とソリューションの観点からビジネス ニーズを特定する責任を負う可能性が高くなります。ベンダーを推奨および選択し、購入を承認および承認し、IT チームの外でソリューションを販売する必要があります。しかし、企業の事業部門のリーダーは、この状況から逃れることはできません。 IDGによると、回答者の45％が自社のCEOがビッグデータプロジェクトの開発と実装に関与していると回答したという。 CFO や基幹業務幹部も、ビッグデータ プロジェクトで重要な役割を果たすことが増えています。

しっかりしたビジネスケースを構築せず、主要なビジネス関係者などの強力な同盟者から意見を集めていない場合、ビッグデータ プロジェクトに必要なリソースの承認が得られない可能性があります。特定のプロジェクトの取り組みを実験するには、企業は未分化の重労働を行う必要があり、これには多くの時間と労力がかかります。これは間違いなくイノベーションのペースを遅らせ、最終的にはビッグデータプロジェクトの価値を低下させるでしょう。

多くの場合、投資収益率を証明する最も簡単な方法は、総所有コストを削減することです。クラウド サービスを使用して既存のワークロードを再設計すると、企業はコストを大幅に削減できます。さらに、クラウド サービスを使用すると、実験のコストが削減され、イノベーションのペースを加速することもできます。実験が成功すれば目に見えるメリットが示され、実施されればさらなる需要が生まれるでしょう。

クラウド コンピューティングへの適切なアプローチは、ビッグ データ アプリケーションの展開に対する障壁の一部を最小限に抑えたり、排除したりするのに役立ちます。ビッグ データと同様、クラウド サービスは企業の運営方法やビジネスのやり方を変える非常に破壊的な力です。そして、クラウドとビッグデータが組み合わされれば、その影響はさらに大きくなります。

しかし、クラウド サービスの採用を決定しても、企業のビッグデータの問題を一夜にして解決できるわけではありません。多くのクラウド サービス プロバイダーは、企業が必要とするサービスの一部しか提供していません。企業は依然として多くの統合を実行する必要があり、価格か拡張性か、それとも柔軟性か、それとも使いやすさか?というトレードオフに直面することがよくあります。したがって、クラウドプロバイダーを評価する際、企業はこれらの課題に直接対処するソリューションを探す必要があります。

スキル不足:

企業には、ビッグ データ アプリケーションを構築、拡張、安全に展開するための幅広い機能が必要です。これらの機能は、データ収集からストレージ、分析、データ視覚化に至るまで、ビッグデータのさまざまな側面をすべてカバーする必要があります。企業は、管理オーバーヘッドを最小限に抑え、ビッグデータの幅広いテクノロジーと完全に互換性のあるマネージド サービスを提供するクラウド プロバイダーを探す必要があります。これにより、あなたのビジネスはあなたが持っているスキルを最大限に活用し、支援を受けることができます。

コストとビジネスケースの開発:

クラウド サービスに移行する企業は、ハードウェアを購入して保守する必要がなくなります。ビジネスケースの構築を支援するには、TCO の削減に貢献できるプロバイダーを選択してください。柔軟な価格モデル: リザーブドインスタンスからオンデマンドインスタンス、さらにはスポットインスタンスまで、大幅な節約の機会を提供し、データの管理と処理のコスト構造を削減できます。

データの予測不可能性:

企業のクラウド サービス プロバイダーは、需要の変化に応じて迅速かつ簡単にスケールアップまたはスケールダウンできるようにする必要があります。たとえば、ストレージをコンピューティング能力から切り離すことで、企業は必要なリソースの種類とサイズのみを選択し、使用した分だけ支払うことができます。

セキュリティ:

安全であるように設計され、さまざまな業界標準への準拠について頻繁に監査されるクラウド コンピューティング インフラストラクチャを探してください。ビジネスがセキュリティとガバナンスの要件を満たすのに役立つ、監査に適したサービスとコンプライアンス プログラムをクラウド プロバイダーが提供していることを確認してください。また、プロバイダーがすべてのサービスに対して保存中および転送中のデータ暗号化と、幅広いデータ暗号化オプションを提供していることを確認してください。

クラウド サービスはその性質上、ビッグデータに最適です。クラウド コンピューティングのスケーラビリティ、弾力性、経済モデルにより、企業は、ピーク容量の環境を構築して投資することなく、必要に応じて拡張できます。クラウド コンピューティングにより、企業は重労働に関連するコストを削減し、節約した分をビジネスに価値を提供するプロジェクトに再投資できます。目に見える節約は追加のスポンサーを確保するのに役立ち、これらの節約は他のビッグデータ プロジェクトに資金を提供するために使用できます。

将来に目を向けると、企業がより賢明で迅速なビジネス上の意思決定を支援する上で、ビッグデータはますます重要な役割を果たすようになるでしょう。 しかし、企業は、スキル不足、限られたコスト、データの予測不可能性、セキュリティ上の懸念、またはビジネスケース作成の難しさによって足を引っ張る必要はありません。クラウド サービスは、これらの要件の多くに対処できます。これにより、企業はビッグデータの収集、保存、処理に必要な IT インフラストラクチャを心配することなく、ビッグデータ分析を繰り返し、ビジネス ニーズに集中できるようになります。クラウド サービス プロバイダーが提供するソリューションを使用すると、企業はデータをより迅速かつ低コストで分析し、ビジネス目標をより迅速に達成できます。

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