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は、組織全体でデータにアクセスし、管理および統制するための統一された一貫した方法を提供するアーキテクチャーアプローチです。データファブリックの本質は、ネットワークつまりさまざまなデータソースを接続する「ファブリック」を作成することであり、その結果、データソースをシームレスに統合、変換、共有できるようなります。
データファブリックは、地理的に多様な拠点や複数のデータソースを持つ組織にとって特に大きな利点があります。
読了所要時間: 3分4秒 | 更新日: 2026年1月22日
目次
データファブリックの主な特性
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によりビジネス成果を向上させる方法
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
AIとデータファブリックを組み合わせた利点
データのアクセスと管理の強化
- さまざまなソースにわたるデータの一元的な表示
- データ品質の問題を特定し修正
- データ準備タスクを自動化
AIモデルのパフォーマンスの向上
- より豊富なデータセットにより、AIモデルのトレーニングを促進しパフォーマンスが向上
- モデルの精度を向上させる新しい機能を発見して作成
- AIモデルの選択とチューニングを自動化
意思決定の改善
- リアルタイムインサイトと予測を活用して情報に基づいた意思決定
- 予測分析
- 顧客へのパーソナライズされた推奨とエクスペリエンス
HPEが提供するデータファブリックソリューション
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
FAQ
AIはデータファブリックとどのように統合されますか
AIは、データファブリックの統合データレイヤー上で動作することでデータファブリックと統合し、データ管理、ガバナンス、コンプライアンス、分析を自動化および強化します。データセットを自動的にタグ付け、分類、リンクすることでメタデータを充実させ、検出を迅速化するとともに、セキュリティの脆弱性を検出し、サイロ全体で関連する資産を見つけやすくします。機械学習は、データのプロファイリングと品質チェックを自動化し、異常を検出して修正を提案または適用し、信頼できるデータを維持します。
データファブリックと従来のデータ統合手法との違いは何ですか
データファブリックは、アーキテクチャー、機能、分析とガバナンスを実現するために使用される方法の面で、従来のデータ統合とは異なります。データファブリックは、異種のソース、複数の形式、分散拠点におけるガバナンス、メタデータ管理、接続を統合および自動化することで、データアクセスを民主化および迅速化します。一方、従来のデータ統合は、サイロ化されたガバナンスによるポイントツーポイントの移動とバッチ中心のパイプラインに重点を置いています。
データファブリックはデータ管理をどのように改善しますか
データファブリックは、分散したデータソース上に統合データプレーンを作成し、コアタスクを自動化することでデータ管理を改善し、データの一貫したリアルタイムビューと、より簡単なアクセス、ガバナンス、セキュリティを実現します。
データファブリックはデータガバナンスをどのようにサポートしますか
データファブリックは、ファブリックアーキテクチャーにガバナンスを組み込み、分散したデータソースにおける主要なガバナンスおよびコンプライアンスタスクを自動化することで、データガバナンスをサポートします。
データファブリックはどのようなデータタイプを管理できますか
データファブリックは、多くの場合、複数のストレージシステムと形式にまたがる幅広いデータタイプ (構造化/半構造化/非構造化データ、時系列データ、バイナリラージオブジェクト、地理空間データ、メタデータおよびカタログデータ、グラフデータなど) を管理できます。またデータファブリックでは、読み取り時のスキーマ機能、メタデータ管理、統合アクセスを重視しているため、多様なタイプを包括的に検出、管理、統合、分析できます。