クラウド分析が直面する主な課題とその克服方法

[[394186]]

[51CTO.com クイック翻訳]オンプレミスの施設でバッチ分析を実行する方法と比較して、分析業務をクラウド プラットフォームに移行するには、新しい方法、スキル、アーキテクチャが必要です。他の多くの IT 機能と同様に、データ分析作業はクラウドに移行しており、これには機会と課題の両方が伴います。

調査会社ガートナーが挙げた 2021 年のデータおよび分析テクノロジーのトレンドのトップ 10 の中には、分析機能を簡単に組み合わせることができるオープンなコンテナー化された分析アーキテクチャが含まれています。これにより、組織はデータアナリストが洞察を意思決定に結び付けるのに役立つ柔軟でインテリジェントなアプリケーションを迅速に作成できるようになると同社は述べている。

ガートナーは、「組織がデータの焦点をクラウドに移行するにつれて、構成可能なデータと分析は、クラウド コンピューティング市場やローコードおよびノー​​コード ソリューションを活用した分析アプリケーションを構築するためのより柔軟な方法になるだろう」と述べています。

クラウド コンピューティング サービスは、データ分析を新たなレベルに引き上げることができます。 「クラウド コンピューティングは、より高いコンピューティング負荷に必要なスケーラビリティを提供します」と、クリエイティブ サービス プロバイダーの Loveurope and Partners (LEAP) のシステムおよびテクノロジー担当ディレクター、エイダン タウブ氏は述べています。 「業界を問わず組織がデジタル化を進めるにつれて、ファイル データを構造化する必要性が飛躍的に高まっています。LEAP が処理するビデオ、画像、音声などの非構造化データが組織に大量にある場合、ワークロードがどれだけ大きくなるかはわかりません。また、従来の分析方法ではクラウド プラットフォームほど拡張できません。」

ただし、クラウドでの分析には、異なるアプローチ、スキル、アーキテクチャ、経済性が必要です。こうした変化には、克服しなければならない特定の障害が伴います。

クラウドでデータ分析を実行する際に組織が直面する可能性のある課題とその対処方法を以下に示します。

未知のものによりコントロールを失うことへの恐怖

データ分析は組織にとって非常に戦略的なものであり、データ リソースを完全に制御することに慣れているテクノロジー リーダーにとって、分析プロセスをクラウドに移行するという考えは困難なものになる可能性があります。

「顧客が直面する主な課題の1つは、組織の惰性、あるいは制御を失うことへの恐怖だ」とデロイトコンサルティングの高度分析サポートディレクター、アンソニー・アバティスタ氏は語る。アバティスタ氏は幅広い企業の IT エグゼクティブと協力し、クラウドベースの分析の推進に尽力しています。

「ITリーダーとCIOの伝統的な役割は、データ資産を保護し、データ資産の守護者となることだ」とアバティスタ氏は語った。場合によっては、クラウド コンピューティングは市場投入までの時間を短縮できるため、データ分析の現状に挑戦することになる、と彼は述べた。たとえば、製品の選択と評価、クリック構成の数が制限されていること、多額の設備投資が不要であることなどです。

「最高データ責任者と最高情報責任者は協力してクラウドプラットフォームを精査し、理解を深める必要がある。そうすることで、ビジネス価値と競争上の優位性を獲得し、少なくとも競合他社に追いつくことができる」とアバティスタ氏は述べた。 「これには、分析環境をゼロから設計または再構築するのではなく、市場で受け入れられている新しい実証済みのモデルを採用する必要があるかもしれません。」

保険サービスを提供する非営利団体、Worldwide Employees Insurance Company (WAEPA) の CIO、Brandon Jones 氏は、既存の分析プロセスが柔軟性に欠けるため、多くの組織が新しい分析機能の検討に時間がかかっていると述べています。 「組織には、新しい機能を試し、イノベーションを推進するためのインセンティブとプログラムが必要です」と彼は語った。

これを克服するために、WAEPA の IT 部門はクラウド対応のサンドボックス環境を使用して試行錯誤の思考プロセスを確立し、主要な関係者からの主要業績評価指標を使用してプロトタイプを優先した分析環境を作成しました。

移行する

IT リーダーは、制御の喪失という認識を克服するだけでなく、クラウドへの移行に対処し、サービスが中断されないようにする必要もあります。

「多くのITリーダーにとって、最も難しい決断はクラウドへの移行だ」とタウブ氏は言う。 「しかし、正しい解決策を選択すれば、そうする必要はありません。」

タウブ氏によると、データ分析をクラウドに移行する場合、IT リーダーは多くの場合、既存の操作をクラウドに移植する「リフト アンド シフト」アプローチから始めるという。同氏はさらにこう付け加えた。「これは多くの場合、クラウドに移行するためにアプリケーションやシステムを根本から再構築し直す必要があることを意味します。」

LEAP は、2019 年にレガシー データ インフラストラクチャの全面的な見直しの一環として、Qumulo の分析プラットフォームを使用して大量の非構造化ファイル データをクラウドに移行しました。 LEAP のファイルとデータは、以前はさまざまな従来のストレージ システムに分散されており、ワークフロー内のさまざまな場所でデータを管理および検索するのは非常に手間がかかりました。

「幸運なことに、Qumulo のおかげで、アプリケーションをリファクタリングせずにクラウドに移行し、すべてのデータを移行することができました」と Taub 氏は語ります。 「組織には、複数の環境間でのデータの複製と抽出をより簡単にするツールを見つけることをお勧めします。」

この移行により、同社はデータ分析を最適化し、パフォーマンスを 240 倍以上向上させることができました。 Google アナリティクスを使用すると、接続されているクライアントの数、最も多くの帯域幅を使用しているクライアント、データが急増している場所を確認できます。

「当社のクリエイティブ ワークフローの成功は、クラウドでデータ分析にアクセスできるかどうかに大きく依存しています」とタウブ氏は語ります。 「世界中に何百人ものアーティスト、デザイナー、モーション グラフィック エディターがいる当社には、クリエイティブ プロジェクトを効率的かつ安全に共同作業するためにクラウド コンピューティング サービスが必要です。クラウドベースのデータ分析がなければ、当社の制作パイプラインは危険にさらされるでしょう。」

適切なスキルを習得する

IT 関連の仕事を成功させるには、必要なスキルを習得することが常に重要であり、データ分析をクラウドに移行することも例外ではありません。

アバティスタ氏は、デロイトの調査により、組織のスキルニーズが変化し始めていることが示されたと述べた。 「従来の分析/BI では、テクノロジー スタックのあらゆる部分をサポートするために専門家が必要になるのに対し、クラウド分析環境では、より「フル スタック」の考え方が必要になります」と彼は述べています。 「この課題に対処するには、これらの新時代の環境をサポートする技術チームがクラウド プラットフォーム上のサービスを理解し、標準パターンを採用し、新しいテクノロジー、ツール、製品の登場に合わせて進化する必要があります。」

米国の小売業者ダラー・ツリーの元CIO、ジョシュ・ジュエット氏は、クラウド環境で独自の分析プラットフォームを構築するか、クラウドベンダーのサービスに依存することを選択する組織は、特定の専門知識とスキルが必要になると述べた。

これには、データレイクから分析を作成、維持、および取得するスキルのほか、クラウドネイティブまたはサードパーティの AI と機械学習機能を最大限に活用して分析からより多くの洞察を得る方法が含まれると Jewett 氏は指摘しました。

Dollar Tree 在籍中、Jewett 氏はデータ分析を含む多くのシステムの近代化に貢献しました。 「他の多くの小売業者と同様に、ダラー・ツリーはハイブリッド戦略を採用し、主要なビジネス機能に特定の分析機能を提供するサービスとしてのソフトウェア・プラットフォームを導入している」と同氏は述べた。 「たとえば、これらのツールには、在庫生産性、価格最適化、損失防止、人材獲得、パフォーマンス管理のためのツールが含まれます。」

同社はまた、クラウド コンピューティングの柔軟性、拡張性、市場投入までの時間の短縮を活用するために、クラウド コンピューティング環境でいくつかの分析アプリケーションを開発しています。

データを安全に保つ

クラウド コンピューティング サービス プロバイダーがクラウド コンピューティング インフラストラクチャのセキュリティをどれほど重視しても、顧客はクラウド内のデータの実際のセキュリティに常に注意を払う必要があります。

これは特にデータ分析に当てはまります。データ分析では、得られた洞察が競争上の優位性となる可能性がある一方で、顧客情報などの機密性の高いデータが漏洩しないようにすることにも重点が置かれます。

「組織のデータをオンプレミスのデータセンターから移行する場合、セキュリティが最優先事項になります」とタウブ氏は言います。 「LEAP はフリーランサーを含む従業員のグローバル ネットワークを活用しているため、社内外のユーザーがアクセスするクラウド内のデータが確実に保護されるようにする必要があります。」

ソフトウェアプロバイダーのPreciselyのデータ担当CIO、エイミー・オコナー氏は、最大のセキュリティ問題の1つはクラウドアプリケーションとデータへのアクセスを制御することだと述べた。 「クラウドアプリケーションの使用の利便性は課題ももたらしている。その多くは、人々がうっかりしてセキュリティ、プライバシー、経済上の問題を引き起こす可能性があるという事実に根ざしている」と同氏は述べた。 「クラウド アカウント間の安全な切り替えと、キーの安全な保管および交換は重要な問題です。データの適切な使用に関する強力なガバナンスが必要です。クラウドでは、データが簡単にコピーされ、不正に使用される可能性があるため、オンプレミスのデータ センターよりもセキュリティの問題が緊急です。」

「Precisely はハイブリッド マルチクラウド モデルを採用しており、複数のクラウド ベンダーのサービスを活用してコンピューティングとストレージのニーズを満たすことができます」とオコナー氏は述べています。 「当社のクラウドベースのデータ レイクは、大量のデータを保存する場所です。データがクラウドで生成された場合は、クラウドで処理を開始します。本質的にバースト的な分析ニーズがある場合は、クラウド サービスを活用して処理できます。分析処理を迅速に開始する必要がある場合は、クラウドで開始します。非構造化データを処理し、機械学習などの高度な分析処理を使用する必要がある場合は、クラウドベースのデータ レイクを活用します。」

クラウドコンピューティングのコストの落とし穴を回避する

クラウド コンピューティング サービスを使用すると、組織はオンプレミスのストレージ システムなどのコストを回避できますが、支出がすぐに制御不能になったり、予想を超えたりする可能性があります。

タウブ氏は語った。 「予算は常に問題です。万能なデータ アーキテクチャは、IT 支出の罠となる可能性があります。そのため、分析をクラウドに移行することを決定すると、組織は高額な初期費用を支払うプレッシャーを感じ、現在のニーズを満たさない長期契約によって制限されることがよくあります。」

重要なのは、ロックインを強制しないクラウド コンピューティング プロバイダーを見つけることだと Taub 氏は言います。 「組織はクラウド コンピューティング プラットフォームを評価する際に、評価と比較を行い、組織の現在の分析ニーズを満たし、組織の将来のニーズに合わせて必要に応じて柔軟に拡張できる柔軟なソリューションを選択する必要があります」と同氏は述べた。

オコナー氏は、クラウド サービスを導入するのは簡単だが、間違った種類のジョブをクラウドに移行し、不要になった後もクラウド アプリケーションやリソースを使用して実行し続けることも簡単だと述べています。

彼は、クラウド コンピューティングのコストを制御する最も効果的な 2 つの方法は、クラウド アカウントの作成方法を制御することと、誰がクラウド リソースを使用しているかを完全に透明化することであると指摘しました。

「最初の問題に対処するために、各プロバイダーのすべてのクラウド アカウントを 1 つのマスター アカウントに移行し、新しく作成されたクラウド アカウントも一元管理しました」とオコナー氏は語った。 「新しいクラウド リソースを必要とする個人やチームは、ビジネス上の正当性、部門の予算情報、ビジネス オーナーなどの情報を含む正式なリクエスト プロセスを経る必要があります。」

「透明性に関しては、リクエストが承認されると、中央チームがマスターアカウントの下に新しいクラウドアカウントを作成します」とオコナー氏は述べた。 「このガバナンス ポリシーにより、クラウド プロバイダーから請求される料金の透明性が確保されます。各アカウントはリクエストで提供された情報を使用して作成され、クラウド プロバイダーのポータルまたはコンソールを使用して、各初期リクエストに一致する支出を監視できます。」

クラウドのコストをリクエスト者の予算に適用すると、その支出情報が内部のチャージバック モデルに正確に入力されるとオコナー氏は述べています。 IT 部門はこれらの方法を使用して、クラウド コンピューティング コストの説明責任を促進し、正当なビジネス上の理由で適切な予算が提供されるようにします。

原題: クラウドでの分析: 主な課題とその克服方法、著者: Bob Violino

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください。