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。
- データファブリックの主な特性
- 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
- AIとデータファブリックを組み合わせた利点
- HPEが提供するデータファブリック製品・ソリューション
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。
- AIおよび機械学習機能を統合により、データ処理の自動化、データ品質の向上、意思決定プロセスの強化が可能になる、インテリジェントデータ処理。
- 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。
