主要なツールや機能を含む、最新のクラウドデータ管理の基本

クラウドデータ管理とは何ですか?

クラウド データ管理とは、クラウド データ管理プラットフォームとツール、ポリシー、プロセスを実装し、組織がクラウド内、およびオンプレミスとクラウドを組み合わせてデータを保存または取得するハイブリッド設定でビジネス データ アプリケーションを制御できるようにすることです。

企業が採用するクラウド アプリケーションとツールのリストは絶えず増え続けており、構造化データ、非構造化データ、半構造化データを問わず、データが急増しています。このデータは現代のビジネスにとって重要な資産であるため、特にデータ ユーザーの数が増え、データの量と種類が増え、ビジネス プロセスの種類が進化するにつれて、その管理は戦略的な必須事項になります。

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クラウド データ管理は従来のデータ管理とどう違うのでしょうか?

企業は、ワークロードをクラウドに移行し、俊敏性の向上を活用して新しい製品やサービスを最適化し、資本費と運用費を削減することの価値をますます認識するようになっています。企業が IT 運用とアプリケーションをクラウドに移行し続けるにつれて、よりクラウド中心のデータ管理ツールとプラットフォームの必要性が重要になります。

従来のデータ管理ツールはオンプレミスのワークロードには最適ですが、クラウドベースのワークロードになると苦労することがよくあります。データ管理ツールをクラウド中心にする方法の 1 つは、それらをクラウド ネイティブとして開発することです。つまり、最新のクラウド コンピューティング プラットフォームに求められる弾力性と分散性の範囲内で動作するように設計するということです。クラウド データ管理プラットフォーム (クラウド データ レイク ハウス管理プラットフォームとも呼ばれます) のその他の重要な原則は次のとおりです。

• さまざまなクラウド エコシステム (マルチクラウド) のデータに対応できます。
• これらは API によって駆動され、マイクロサービスとして提供されます。
• コンテナやサーバーレスなどの最新の構造を使用して、より高速でスケーラブルなデプロイメントを実現します。
• インストールとセットアップは簡単です。
• 自動アップグレードとパッチ管理機能により、管理が容易です。
• 料金はサービス利用率に基づいて決まります。

クラウドでのデータ管理のための主要なツールと機能

組織がビジネス ニーズやプロセスの変化に基づいてデータ アーキテクチャを計画または再設計する場合、クラウド データ管理は最優先事項となるはずです。クラウド戦略を作成する際に考慮すべき 5 つの重要な機能は次のとおりです。

クラウド統合

クラウドはイノベーションを推進し、効率性を高め、ビジネス プロセスの再定義に役立ちます。ただし、これらのメリットは、クラウド インフラストラクチャによってオンプレミスまたはマルチクラウド環境のあらゆる部分にわたってすべてのデータ、アプリケーション、プロセスを統合、同期、関連付けることができる場合にのみ実現できます。

より詳細な観点から見ると、企業はアプリケーション全体にわたってビジネス プロセスを設計、実行、自動化することを望む場合があります。ビジネス プロセス、API、メッセージングを使用してアプリケーションをリアルタイムで統合したり、分析プラットフォーム (クラウド データ ウェアハウスやデータ レイク) の抽出、変換、ロード (ETL) バッチ統合ジョブを実行したり、アプリケーション データを同期させたりしたい場合があります。

このような状況では、組織にはインテリジェントなデータとアプリケーションの統合、API 管理ツール、および広範な接続機能が必要です。これらはすべて、最新のサービスとしての統合プラットフォーム (iPaaS) のコア コンポーネントを形成します。

クラウドデータの品質とガバナンス

企業がデータをビジネス プロセスの中核としている一方で、最も成功している組織は、デジタル変革の取り組みにおいて高品質で信頼できるデータの役割を認識しています。最近のマッキンゼー・アンド・カンパニーの調査では、「従業員が継続的にデータを活用して意思決定を行えるようにしている企業は、データと分析の目標を達成する可能性がほぼ 2 倍高い」と指摘されています。さらに、データ規制はますます複雑かつ動的になっています。

組織が取り組みを進めるには、企業全体のユーザーがデータを簡単に見つけ、アクセスし、理解し、使用できるようにする必要があります。クラウドベースの自動化されたデータ品質およびガバナンス プロセスを通じて、ビジネス ユーザーと IT ユーザーが、信頼できるクリーンで高品質なデータからビジネス価値を迅速に実現できるようにしたいと考えています。

クラウドデータのプライバシーとセキュリティ

企業は、ワークロードをクラウドに移行し、新しい俊敏性を活用して新製品や新サービスを最適化し、CAPEX/OPEX を削減して競争相手を凌駕することの価値をますます認識するようになっています。パブリック クラウドおよびハイブリッド環境では、従来のファイアウォールよりもデータが悪用や攻撃に対して脆弱になります。データの保護、安全なアクセスの管理、コンプライアンスと適切な使用ポリシーの実施によるセキュリティ侵害や企業による不正使用のリスクの軽減は、ビジネス上重要であるだけでなく、今や法律で定められています。

オンプレミスのままの従来のシステムレベルのデータ保護は、国境を越えて拡張データを共有し、アプリケーションを移行し、新しいタイプの機密データや個人データの増加を加速し、大量のデータをデータ リポジトリに吸収する今日の完璧な「ストーム クラウド」にはかないません。今日、データ侵害に対する顧客の反発は、準備ができていない組織や犯罪者に向けられることがよくあります。規制の遵守は、もはや罰金や罰則の増額だけの問題ではありません。長期的な顧客ロイヤルティも危うい状況にあります。

しかし、メリットもあります。プライバシーの保証により、安全なデータの使用が民主化され、クラウド ワークロードの移行が加速およびブロック解除され、顧客の信頼に基づいた革新的な製品やサービスが提供されるようになります。統合されたクラウド データ プライバシーおよび保護ツールは、機密データを自動的に検出して分類し、ID をマッピングして所有権を明確にし、データ アクセス ルールをサポートし、プライバシー ポリシーを運用化し、データ ストアと場所全体のデータ リスク露出をモデル化して分析し、データ保護を調整するのに役立ちます。

メタデータ駆動型のインテリジェンスと自動化に基づく統合アプローチは、迅速な対応（SARS の発生への対応など）、データ使用の透明性の提供、個人情報の保護のためのデータのマスキング、監査レポートの既存のコントロールの有効性の監視に役立ちます。

クラウドマスターデータ管理

さまざまな事業部門で生成されるすべてのデータを考慮すると、クラウド内のあらゆるドメインとあらゆる関係を 360 度完全に把握する必要があります。また、データの最も純粋で有効かつ完全な理解を提供する「ゴールデンレコード」を取得することを目標として、スマートなデータ管理、データの検索と視覚化の改善、検証と拡充の改善に向けた取り組みも行われています。ドメイン内の単一のレコード。

Cloud Master Data Management 機能は、組織内のシステム間で最も重要なデータを同期し、AI および分析チームがそのデータから深い洞察を得てビジネスを強化できるようにします。

クラウドメタデータ管理/データカタログ

企業はイノベーションを推進し、顧客体験を向上させ、コストを削減し、業務効率を高めるためにビジネスを変革しています。ビジネスの推進要因に関係なく、これらすべてのビジネス変革は、優れた信頼できるデータに依存します。しかし、データ環境が複雑になるにつれて、データは多様化し、さまざまな部門、アプリケーション、データ ウェアハウス、データ レイク (オンプレミスのものもあればクラウドのものもある) に分散されるため、処理したいデータを正確に把握することが難しくなります。そこにあり、どこにありますか。

包括的なデータ分類ソリューションは、機械学習ベースのデータ検出を使用して企業全体のデータ資産をスキャンおよび分類し、アナリスト、データ サイエンティスト、IT ユーザーに強力なセマンティック検索、詳細なデータ リネージ、プロファイリング統計、データ品質スコアカード、全体的な関係ビュー、自動データ管理、クラウドソーシング データ管理などを提供します。

インテリジェント データ カタログにより、企業全体で包括的なデータ検出が可能になり、組織はデータ資産の価値を最大化できます。インテリジェント データ カタログは、技術、ビジネス、運用、使用状況のメタデータを組み合わせて活用することで、クラウドの最新化、データ ガバナンス、その他のビジネス上の優先事項をサポートするためのメタデータ基盤を確立するのにも役立ちます。

AIによる拡張知能

企業データが飛躍的に増加するにつれて、データ処理には人工知能の支援が必要になってきます。包括的なクラウド データ管理プラットフォームは、さまざまなシステム (ERP、CRM など) にわたるデータの自動検出と分類、顧客データ間の関係の自動検出と特定の人物へのインサイトのマッチング、データ統合と自動データ品質タスク、インテリジェントなポリシー管理と実行などを可能にする主要な AI 機能を提供します。

クラウドデータ管理の価値とメリット

現代のビジネスが進化し、クラウド中心になるにつれて、すべてのデータを管理するための適切なツールとプロセスを導入することが不可欠になります。

クラウド データ管理には、データの作成から廃棄までのエンドツーエンドのライフサイクルと、ライフサイクルのさまざまな段階間でのデータの進行の制御が含まれます。規制違反、法律の複雑さ、セキュリティ侵害のリスクとコストを最小限に抑えるのに役立ちます。また、曖昧さや矛盾がなく、必要なときに必要な場所で正確なデータにアクセスできるため、コミュニケーションエラーを回避できます。

大まかに言えば、適切なクラウド データ管理戦略とツールを使用することで得られる主なメリットは次のとおりです。

• 統合と取り込みの改善により分析機能が強化されました。
• データ セキュリティとデータ ガバナンスの姿勢が向上しました。
• データ品質が向上し、「ゴミを入れればゴミが出る」問題を回避しました。
• 迅速なデータ検出と強化されたメタデータ管理。
• システム全体にわたるレコードの保守と管理を最適化し、「ゴールデン レコード」を実現します。

ユースケースの例: クラウド データ ウェアハウスによるモダナイゼーション

組織が行っている主要なデジタル近代化イニシアチブの 1 つは、分析を改善するためにクラウド データ ウェアハウス (CDW) システムを導入することです。従来のデータ ウェアハウスと比較して、CDW には、拡張性と弾力性の向上、柔軟性と俊敏性、価値実現までの時間の短縮、パフォーマンスの向上など、多くの利点があります。

適切なクラウド データ管理ツールは、既存のオンプレミス データ ウェアハウスからクラウドへのワークロードの移行や、新しいクラウド データ ウェアハウスの構築のプロセスを支援し、加速することができます。最適化された CDW を提供するには、次のような複数のステップが必要です (ただし、これらに限定されません)。

適切なデータを見つける - 関連するすべてのデータを検索し、新しい CDW に移行します。たとえば、Salesforce などの他のクラウド アプリケーションには役立つデータがありますか? OneDrive 上のスプレッドシートにのみ関連する情報が存在するのでしょうか?

さまざまなソースからのデータを CDW に統合する - クラウド データ ウェアハウスのデータは、それぞれ独自のデータ モデルと形式を持つ、急速に拡大するさまざまなソースから取得されます。オンプレミスの潜在的なデータソースには、SaaS（Software as a Service）アプリケーションなどのパブリッククラウドでホストされるアプリケーションが含まれます。

データ品質の確保 – CDW に入力するデータの品質が低いと、生成される洞察も低くなります。データ品質は、あらゆる分析プロジェクトを成功させるための重要な要件です。

上記の作業を支援する包括的なクラウド データ管理ツール セットがなければ、ほとんどの CDW プロジェクトはシームレスに実行するのに障害に直面することになります。

結論は

効果的なクラウド データ管理戦略は、特に組織がクラウド インフラストラクチャ、アプリケーション、サービスの導入を加速する現代の企業にとって不可欠です。データ システム間でデータを移動および同期する場合でも、重要な組織データや顧客データを保護する場合でも、システム間で高品質のデータを確保する場合でも、重要な企業データに関する深い洞察を発見する場合でも、データ要件と潜在的なソリューションを定義することが最初のステップです。

プラットフォーム ソリューションは、すべての主要機能が 1 つの統合された傘の下に集められ、共通のデータ モデルを共有するため、大きな利点となります。