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【特別企画】

ビジネスデータをより有効に活用する「DataOps」、その概要と実践例

[2021/11/25 10:00] ブックマーク ブックマーク

企業で生成されるデータの量は2020年から2022年初めまでの間に、年あたり約42.2%増加

ビジネスで使用するデータは、肥大化の一途を辿っている。その量とペースは前例のないものであり、 Seagateが2020年に公開したレポート「データを再考する」によると、企業で生成されるデータの量は2020年から2022年初めまでの間に、年あたり約42.2%増えることがわかった。

同レポートの中でSeagateは、膨大なビジネスデータから得た洞察を、使用者に対して迅速に還元する「DataOps」と呼ばれる仕組みづくりが、企業が競争優位性を継続して高めていくために欠かせない要素だと提唱している。そのためにはデータの使用者とデータが生まれる場所とをシームレスにつなぐ必要があるとし、エンドポイント、エッジ、コアの3を複合させた基盤構築が重要となると述べている。

本稿ではこのレポートから一部を抜粋し、「DataOps」の概要とその実現に必要な基盤がどんなものか解説する。

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[データを再考する] レポート:より多くのビジネスデータを有効活用する —エッジからクラウドへ
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「DataOps」の実現に必要な基盤とは

「DataOps」を初めて耳にする方は多いかもしれない。Seagateはレポートのなかで、データの使用者とデータの生成者をつなぎ、コラボレーションやイノベーションを促進するための新たな手法として「DataOps」があるとし、企業に対して同手法を推進していくことを推奨している。

データ使用者
事業部門内において製品開発や商品の流通、マーケティング、コスト管理、運用などに対し、組織的な意思決定を行う責務を持つ人
データ生成者
エンドポイントデバイスやIoTデバイスなどのマシンであることも、意思決定者に提供するレポートや情報を作成する担当者であることもある


「DataOps」による恩恵は、データ使用者がさまざまな場所で生まれたデータをリアルタイムに利用できるというものだ。特にAIやMLなどテクノロジーを駆使して各データソースから抽出したデータを関連付ける際に役立つ。シームレスな連携を実現するためにも、前述のエンドポイント、エッジ、コアを複合した基盤の構築がカギとなる。

AIの代表的な例である自動運転でいうと、エンドポイントは自動車をはじめとする多様なデータソースを指す。コアはそれらが生む膨大なデータを集積・分析するデータ分析基盤を指し、このコアとエンドポイントの間の “よりユーザーに近い位置” へエッジを設置することで、リスクの分散やデータへのより柔軟な対応が可能となる。


「DataOps」を実践する、AutoXの取り組み例

自動運転システムの世界的リーディングカンパニーであるAutoXは、前述の仕組みづくりで「DataOps」への取り組みを進めている企業のうちの1社である。

AutoXの取り組み例

同社は右図にある構成のもと、エンドポイントとエッジ、コアを複合した基盤を整備。Seagateのストレージ製品を核に同基盤を用意することで、増加の一途をたどるデータを過不足なく処理することに成功している。

*  *  *

以上、Seagateの調査レポートから「DataOps」の概要とそこで必要な基盤について紹介した。以下のリンクでは、同レポートについて全文でご覧いただける。なお、リンクではSeagateのストレージ製品を導入した事例資料も同封している。先に出たAutoXの取り組みも紹介しているので、こちらもぜひご覧いただきたい。

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