データファブリック

データファブリックとは

データファブリックとは、データと接続プロセスを統合レイヤー (ファブリック) にまとめる設計コンセプトです。データサイロをまたがって取り込み、キュレーション、検出、準備、統合を自動化することにより、インサイトの利用を促進します。

データファブリックの仕組みは

データファブリックはセマンティックレイヤーを構築するもので、データとインサイトのデリバリを加速します。これは主要プロセスを自動化することと、データ準備プロセスでビジネスユーザーと分析に関与しながらアジリティを高めることにより実現します。

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データファブリックの活用事例

データファブリックはデータ処理や使用に特化したものではなく、地域やプラットフォームにも依存しません。まさにこの設計により、データのすべてのタイプは簡単にアクセスでき、管理できます。情報をサポートするレイヤーがデータレイク環境に追加され、特定ユーザーとプロセスに対してポイントツーポイントインテグレーションが必要なくなります。

最も便利な点は、大容量データでAI機能を活用するとき、タイプや場所の数に関係なく、データファブリックで、堅実な信頼できる成果を短時間で容易に得られることです。

データファブリックが実行する内容

データファブリックはインフラストラクチャを抽象化します。つまり、データと個別インフラストラクチャの直接のリンクがなくなるため、サイロが解消されます。データファブリックでは、データの取り込み、データキュレーション、多様なデータソースの統合の自動化に焦点が置かれます。データ分析が簡素化され、ビジネスの成功に必要なインサイトを獲得できます。展開を簡素化するためデータをストリーミングするプロセス、ワークフローおよびパイプラインの自動化により複雑さを最小限に抑えられます。

データファブリックの活用事例

  • あらゆる角度から顧客を俯瞰: データファブリックにより、企業は顧客の嗜好、友人関係、購買パターン、注文履歴を把握できます。さらに企業が、顧客満足度、チャーン (解約) の予測を特定し、ビジネスの成功に不可欠なエクスペリエンスをパーソナライズできます。
  • モノのインターネット (IoT) 分析: データファブリックでは、センサー、デバイス、スイッチからの大規模IoTデータの自動化と機械学習テクノロジーを通じて、効率的に格納、処理、アクセスする機能が提供されます。他のデータプラットフォームからデータをストリーミングすることで分析が可能で、運用インサイトを獲得するためデータレイクに統合します。
  • リアルタイムの高度な分析: データファブリックは、不正検出、リスク管理およびアプリケーションに使用する自動化、キュレーション、インテリジェンスを通じて全体の分析をサポートします。ほぼリアルタイムでパターンを特定するために追加のデータ信号を使用することにより、メリットが得られます。

AIおよびデータファブリック

  • AIの活用: 人工知能 (AI) により、人間の知的活動に類似したタスクを機械で実行できるようになりました。このようなAIには汎用AIと専用AI含まれ、どちらも人間の認知機能のさまざまな要素を模倣します。AIはデータパターンを学習、判断、認識して、それらを解析できます。
  • アーキテクチャーを通じたデータハーモニーの構築: データファブリックとは、従業員がビューを全社レベルで共有することで企業がデータを扱う方法を変革するアーキテクチャーのコンセプトです。データのサイロが解消され、データのアクセス、移動、解析がより効率的になります。また、強力なセキュリティおよびガバナンス、相互接続、フレキシビリティ、統一アーキテクチャーという重要な特性が備わっています。
  • AIとデータの密接なつながり: AIシステムでは、トレーニングおよび学習向けの高品質のデータが必要です。データファブリックにより、さまざまなデータセットがシームレスに統合され、AIアルゴリズムで容易に利用できるようになります。データファブリックのリアルタイム機能は、AIアプリケーションで必要とされる動的処理に対応します。
  • リアルタイムの精度とスケーラビリティ: リアルタイムのデータ処理は、データファブリックとAIの強みを結びつけるために必要となります。最新の情報を必要とするAIに対しては、データファブリックのリアルタイム機能がそのニーズに応えます。さらに、スケーラビリティは、増大するコンピューティングデマンドおよびデータボリュームに共通して必要とされます。
  • データのポテンシャルの実現: 組織のデータアセットがもつ可能性全体は、AIと強力なデータファブリックを組み合わせることにより引き出すことができます。AIアプリケーションは、この協同的アプローチのために、インサイトを生み出し、予測を実行し、自動化を実現できます。これにより、データの効率的な利用が可能になります。AIとデータファブリックを組み合わせてデータ管理に対する包括的で柔軟なアプローチをサポートすることで、データ主導の環境で組織の成功はより確実になります。

HPEおよびデータファブリック

ヒューレット・パッカード エンタープライズ (HPE) は、HPE Ezmeral Data Fabricを使用してパフォーマンスに優れたハイブリッド分析法を進化させ、データセットの移行や制限のない革新的なアプローチを提供します。データファブリックは、データレイク、ファイル、オブジェクト、ストリーム、データベースなど多様なソースに対してデータを統一し、一貫性のあるデータインフラストラクチャおよびファイルシステムを生み出します。この統合は既存ファイル、オブジェクト、ストリーム、データベースに及び、データサイロを解消し、統一したテクノロジーベース、セキュリティフレームワーク、管理システムを提供します。

HPEによるアプローチの独特の機能は、単一のグローバルネームスペースを通じてアクセスするエッジからクラウドのトポロジを生み出すことで、データの場所に関係なく任意のアプリケーションやインターフェイスからの簡単なデータアクセスを実現します。統一されたデータストアの持続性により、コーディングおよびデータ分析モデルが簡素化し、ネイティブのS3、NFS、POSIX、REST、HDFSおよびContainer Storage Interface (CSI) APIを通じたプロトコル間のデータアクセスを実現します。HPE Ezmeral Data Fabricは、分析プロセスで効率性とアジリティの強化を求める組織に対して、多様なデータソースのシームレスな統合、アクセシビリティ、管理を促進する包括的なソリューションとしてその存在感を高めつつあります。