クラウドでのデータ管理を簡素化

企業がクラウドネイティブ データベースの使用を拡大するにつれ、データの複雑さの海に溺れつつあります。では、自己識別データが解決策となるのでしょうか?

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これは、データとデータベースの取得と実行に常にコストがかかっていたということではありません。これだけでもパブリッククラウドの大きな利点となります。オンデマンド クラウド コンピューティング インフラストラクチャの素晴らしい世界のおかげで、企業は「データベースが必要」という状態から「データベースを所有する」状態に 1 日かそれ以下で移行できます。

ただし、クラウド ネイティブ データベースの入手や新しいネットワーク データベースの構築が容易になったことで、データの複雑さの問題が発生し、次のような大きな欠点も生じています。

• 多くの場合、すべての企業データとそのデータのコンテキストについて共通の理解は存在しません。データはサイロ化されたままであり、企業がパブリック クラウドへの移行を開始した 10 年前よりもさらに悪化しています。
• 現在、セキュリティ、データ ガバナンス、さらには「唯一の真実の源」の活用に対抗するために必要な理解の欠如など、意図しない結果に直面しています。

企業では、リンクされたオープンデータクラウドなど、データの複雑さに対処するためのプロジェクトが進行中です。リンクド オープン データ クラウドは、グローバル インターネットにアクセスできるあらゆる人やマシンがアクセスできる、疎結合されたデータ、情報、知識のコレクションを提供します。目的は、Web によって提供される抽象化レイヤーを作成することです。 SPARQL クエリ言語または SQL を使用した基本的なクエリ指向のアクセスと複雑なクエリ指向のアクセスを可能にし、Web の黎明期から Web ページが画像やテキスト ページにアクセスされてきたのと同じ方法で、構造化データと非構造化データへのアクセスを提供します。

もちろん、さまざまなテクノロジー プロバイダーが、マスター データ管理、データ仮想化、複雑なデータをより効率的に管理できるその他のテクノロジーなどのソリューションも提供しています。言い換えれば、データベースの外部（クラウドかどうかに関係なく）でデータ セマンティクスとメタデータ管理を提供します。

現在わかっていることは、クラウド内、クラウド間、またはハイブリッド クラウドでデータベース管理を処理するこのアプローチは、拡張性や経年変化に適していないということです。イノベーションの急速なペースを考えると、現在および近い将来、データのニーズは技術的に多様化するなど、より複雑になるでしょう。

現在使用されている方法やツールを活用しようとすると、複雑さが増し、最終的にはシステムがその重みで崩壊してしまいます。今日のデータセンターには、「彼らは何を考えていたのだろう？」と疑問に思うようなツールがいくつもあることを考えてみてください。実際、彼らの考え方には、最終的にかつて提供していた価値を提供せず、場合によってはマイナスの価値しか提供しない戦術的な解決策を見つけることも含まれています。

しかし、この問題をどのように解決するかを考えるとき、最も可能性の高い解決策として、あるアプローチが何度も浮かび上がってくるようです。実際、さまざまな学術界で広く採用されています。これが自己識別データの概念です。

しかし、ここでの考え方は、データとともにより多くのインテリジェンスを埋め込み、データ自体をより深く理解することで、自律データの概念をさらに一歩進めることです。データがどこに保存されているか、または情報がどこで要求されているかに関係なく、人々はデータ自体の中にあるデータの使用に関するすべての知識を得ることができます。この概念を同じように実装すれば、データの複雑さは 20 倍も軽減されます。

固有の値には次のものがあります:

• あらゆる企業の究極の目標は、保有するすべてのデータを活用し、それを必要とする社内の誰もがアクセスできるようにして洞察を獲得し、その洞察を活用してビジネスをより良く運営することです。
• 自動化が進むにつれて、データ チームはより高レベルで、より価値のある質問に取り組むことができます。データ プラットフォームではなくデータに重点​​を置くことで、データの成功を達成できます。
• これは、複雑なデータ管理が解決する必要がある中心的な問題です。自己識別データは、データの複雑さの問題に対処するために必要な詳細を提供します。

この目標を達成するには、多くの作業を行う必要があります。そんなに時間があるかどうかはわかりませんが、このようなものを見逃すと、今日のクラウド コンピューティングの使用の有効性に影響します。仕事に取り掛かる時間です。