クラウド コンピューティングでビッグ データを変換する 4 つのステップ

今日の企業は、顧客に一貫して価値の高い体験を提供しなければ、顧客を失うことになります。彼らはビッグデータ技術に助けを求めています。ビッグデータ分析を通じて、組織は顧客をより深く理解し、顧客の習慣を学び、顧客のニーズを予測して、より優れた顧客体験を提供できるようになります。

しかし、ビッグデータ変革への道は簡単ではありません。従来のデータベース管理およびデータ ウェアハウス アプライアンスは、コストが高すぎて、保守や拡張が困難になっています。さらに、非構造化データ、モノのインターネット (IoT)、ストリーミング データ、デジタル変革と組み合わせたその他のテクノロジーなど、今日の課題に対応することができません。

ビッグデータ変革への答えはクラウド コンピューティングです。ビッグデータに関する意思決定に携わる IT プロフェッショナルの 64% が、すでにテクノロジー スタックをクラウドに移行しているか、実装を拡大していると回答しています。調査会社フォレスターによると、さらに23%の企業が今後12か月以内にクラウドに移行する予定だという。

クラウド コンピューティングを活用することによるメリットは非常に大きいです。回答者が最も多く挙げたメリットは、IT コストの削減でした。競争上の優位性;新たな洞察力を生み出す能力新しい顧客アプリケーションを構築する能力。統合の容易さセキュリティリスクが限定的時間の短縮にもつながります。

クラウドにおけるビッグデータの課題

クラウド コンピューティングの利点は莫大ですが、ビッグ データの移行には次のような課題が伴います。具体的には、

• データ統合: IT プロフェッショナルの 66% が、パブリック クラウドではデータ統合がより複雑になると述べています。
• セキュリティ: 61% がデータへのアクセスと保存について懸念していると回答しました。
• 従来の施設: 64% が、従来のインフラストラクチャ/システムからの移行は複雑すぎると回答しました。
• スキル: 67% がビッグデータに必要なスキルとインフラストラクチャの構築に必要なスキルについて懸念を表明しました。

クラウド コンピューティングの課題を克服するための 4 つのステップ 組織はどのようにしてこれらの課題を克服し、チャンスに変えることができるでしょうか?ビッグデータ変換にクラウド コンピューティングを活用するための 4 つの重要なステップは次のとおりです。

（１）データ統合

組織が多様で複雑なデータ エコシステムを持っている場合、すべてのクラウドまたはビッグ データ テクノロジでデータをシームレスに統合できるわけではありません。複雑なデータ変換を必要とするターゲット テクノロジを選択することは理想的ではない可能性があります。テクノロジーを選択する前に、データ パイプライン分析を完了してください。これにより、断片化されたデータや互換性のないシステムが作成されるリスクが軽減されます。

（２）安全保障

組織のデータが機密情報や独自のものである場合、または厳格なセキュリティとコンプライアンスの要件に対応する必要がある場合は、データをクラウドに配置することに懸念が生じる可能性があります。この場合、高度にカスタマイズされたネットワークおよび暗号化機能を備えたシングルテナントのプライベート クラウド ソリューションにより、組織は必要なビッグ データ機能と専用環境のセキュリティを実現できます。

また、パブリック クラウドは「安全でない」という意味ではないことにも留意してください。 AWS や Microsoft Azure などの大手ベンダーは、ディスクレベルの暗号化や厳格な認可および認証テクノロジーなどのオプションを備えたクラウドネイティブのセキュリティ認証ソリューションを提供しています。クラウド コンピューティングにおけるデータ セキュリティは急速に成熟しています。厳格なセキュリティとコンプライアンスの要件を持つ多くの組織が、パブリック クラウド上のビッグ データ テクノロジーをうまく活用しています。

（３）既存の伝統的システム

従来のインフラストラクチャからの変革には常にデータ移行が伴い、通常は次の 3 つのパスのいずれかが実行されます: リフト アンド シフト: 既存のワークロードをクラウド インフラストラクチャ サービスに移行し、複雑なアプリケーションの書き換えを行わずにクラウド コンピューティング、ストレージ、ネットワーク機能を活用しながら、スケーラブルなインフラストラクチャの利点を実現します。

レガシー システムからデータを徐々に廃止します。既存のデータを古いシステムに保持し、新しいデータを新しいクラウドベースのプラットフォームに直接送信することで、データ移行の必要性を排除します。新しい機能はクラウド対応として設計されています。

複雑なデータ変換: これにはデータ駆動型アプリケーションの最新化が含まれ、アプリケーション ライフサイクルの終わり近くに適用するのが最適です。例としては、メインフレーム、AS/400、古いリレーショナル データベース管理システムから、Hive、Hadoop、HBase などの新しいデータベースへの移行が挙げられます。

（4）スキル

ビッグ データの実装には、開発者、管理者、クラウド コンピューティング、ビッグ データ アーキテクトなどのさまざまなスキルが必要です。市場にはこうした専門家が不足しているため、組織は社内または契約社員にコア能力を超えた業務を依頼することが多く、実装が遅れてしまいます。これらの機能をターンキーベースで提供するベンダーを選択する方が経済的です。オンプレミスとパブリック クラウドの両方で、複数の複雑なビッグ データ環境を大規模に管理できるようにします。

結論は

ビッグデータの応用は、多くの業界で大きな差別化要因となっています。ビジネスを成功裏に構築した企業は、すでに業界で目立っており、後れを取るリスクに直面することはできません。クラウド コンピューティングは、ビッグ データを変換するための最も高速で安全かつ最も有望な方法を提供します。データ統合、セキュリティ、レガシー システム、スキルに関する懸念が、組織が適切な行動をとれない原因とならないようにしてください。これは皆が考えるよりもはるかに簡単なことです。