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の主な特性は次のとおりです。

• 一元管理:データファブリックは、データ資産の場所や形式に関係なく、データ資産を集中的に表示し制御します。
• データ統合: データベース、データウェアハウス、クラウドプラットフォーム、IoTデバイスなど、さまざまなソースからのデータをシームレスに統合できます。
• データ ガバナンス: データファブリックは、組織全体でデータの品質、セキュリティ、コンプライアンス標準を適用するのに役立ちます。
• データ自動化: データの取り込み、変換、配布など、多くのデータ管理タスクを自動化します。
• スケーラビリティ: データファブリックは、増大するデータ量と複雑さに対応するために拡張できます。

データファブリックを使用する利点:

• データアクセスの向上: ユーザーは、データの場所に関係なく、必要なデータを簡単に見つけてアクセスできます。
• データ品質の向上: データガバナンス標準を適用することで、データファブリックはデータの品質と整合性を向上させることができます。
• データ利用率の向上: データファブリックにより、データのアクセス性と使いやすさが向上し、組織はデータからより多くの価値を引き出せるようになります。
• データ管理コストの削減: 多くのデータ管理タスクを自動化することで、データファブリックは運用コストを削減できます。
• 意思決定の改善: データファブリックを導入すると、組織はデータの統合ビューが利用できるようになるため、より優れた意思決定が可能になります。

データファブリックは、さまざまな業界や組織機能に適用できる多目的ツールです。以下に使用事例をいくつか示します。  

1.  エンタープライズデータ管理: 

   多様なデータソース間のデータ統合

   データの品質と整合性を確保するためのデータガバナンスとコンプライアンス 

   コアビジネスエンティティを管理するためのマスターデータ管理 

2.   分析とビジネスインテリジェンス: 

   分析レポートと意思決定のためのデータウェアハウス 

   rawデータの探索と分析のためのデータレイク 

   機械学習やAIなどの高度な分析技術 

3.  顧客関係管理 (CRM) 

   パーソナライズされたマーケティングとターゲットを絞ったキャンペーン 

   最適化された顧客サービス 

   顧客とのやり取りや好みを総合的に把握 

4.  製造 

   品質と整合性を確保するための品質管理 

   ダウンタイムを最小限に抑える機器の故障の予測 

   サプライチェーンの可視性、製品、サプライパイプラインの追跡 

HPEデータファブリック テクノロジーには以下が含まれます。

• AIアプリケーションのデータファブリック ビジョンを実現するデータレイクハウス。 
• データ仮想化、データ統合、高度なメタデータ管理を使用してデータにアクセスし、管理するための単一の整合性があるインターフェイスである、統合データアクセスと管理。
• 組織がプライベートクラウドとパブリッククラウドのプラットフォーム間でデータをシームレスに管理し活用できる、ハイブリッドクラウドとマルチクラウドのサポート。
• シームレスなデータフェデレーションが実現し、ユーザーはデータを移動することなく、さまざまなストレージロケーション間でデータのクエリとアクセスが行えます。
• 構造化 (Apache Iceberg、Parquet)、半構造化 (JSON、Avro)、非構造化 (オブジェクトストレージ、ファイルシステム、ストリーミングデータ) をサポート。
• Apache Icebergをサポートして機械学習のワークフローを加速させる設計により、クエリのパフォーマンスとスケーラビリティが向上します。
• データガバナンスとセキュリティには、データの信頼性と安全性を確保するための、データプライバシー、コンプライアンス、アクセス制御、データリネージ追跡に関する強力なポリシーが含まれています。
• 水平方向に拡張できるように設計されたスケーラビリティとパフォーマンスは、増大するデータ量と高まるパフォーマンス要求に対応します。
• エッジからクラウドのデータ管理は、データ管理機能をエッジに拡張し、エッジで生成されたデータを効率的にキャプチャー、処理し、中央データリポジトリと統合できるようにします。
• コンポーザブルインフラストラクチャは、ソフトウェア デファインドのアプローチを通じてリソースを動的に割り当て、管理できるコンポーザブルインフラストラクチャの概念を推進します