次代のデータ基盤として、論理データファブリックという概念が注目を集めている。なぜ注目が集まっているかというと、データを蓄積して活用するという "従来の当たり前" とはまるで異なるアプローチにより、散在するデータの活用が可能になるからだ。
同概念はどのようなもので、企業に何をもたらすのか。データ仮想化市場を牽引する1社である、Denodo Technologies (以下、Denodo) は、論理データファブリックを体系的に解説するテクニカルホワイトペーパーを公表している。以下のリンクでは同ホワイトペーパーと、FORRESTER社による、Denodoが提供するデータ仮想化ソフトウェアの評価レポートがご覧いただける。ここでは簡単に、論理データファブリックの概要についてみていきたい。
Denodo Technologies 提供資料
[テクニカルホワイトペーパー] 論理データファブリック
[FORRESTER レポート]Denodo Platformが実現するコスト削減とビジネス上のメリット
＞ ＞ 資料ダウンロードはこちら
論理データファブリックとは何か
全社的なデータ活用を進めるとき、これまでは、データレイクやデータウェアハウス(DWH)を構築して各組織/各システムに散在するデータを蓄積・統合するアプローチが一般的だった。しかし、データを収集・蓄積してからデータを活用するという従来アプローチは、初期の構築や環境のメンテナンスにコストがかかりすぎる。蓄積してからでないと活用ができないため、データ活用をスタートするまでのリードタイムも大きくなりがちだ。
論理データファブリックでは、従来あった "データを１つの環境に収集・蓄積する" ことを必要としない。「データ仮想化」と呼ばれる、あらゆるデータソースから1つの論理的な仮想データソースを構築する技術を用いることで、物理的な蓄積を不要にしながら、企業内に散在するデータの横断的な活用を可能にするのだ(右図参照:クリックで拡大)。これによる効果は絶大で、Gartner社は冒頭に引用した発表のなかで、従来アプローチと比べると、統合設計にかかる時間を30%、導入にかかる時間を30%、メンテナンスにかかる時間を70%削減することができるとしている。
論理データファブリックのコアコンポーネント
では、この論理データファブリックを現実的なデータアーキテクチャに落とし込むとき、そこにはどのようなコンポーネントが必要になるのか。Denodoはテクニカルホワイトペーパーの中で、重要なコンポーネントとして以下の6つを挙げ、個々の詳細を説明している。
- データ仮想化エンジン
- 拡張データカタログ
- アクティブなメタデータ
- 拡張メタデータを含むセマンティックレイヤー
- AIベースの推奨
- DataOpsおよびマルチクラウドプロビジョニング
テクニカルホワイトペーパーをご覧いただければ、論理データファブリックがどんなもので、どうすればこれを導入できるか、大枠を掴むことができるはずだ。併せてダウンロードできるFORRESTER レポートでは、論理データファブリックを実装するうえで1つの選択肢となるDenodoのデータ仮想化ソフトウェアを客観的に評価している。こちらも、論理データファブリックの導入にあたっては役立つだろう。データ基盤に携わる方はぜひ手に取ってみてほしい。
ダウンロード資料のご案内
Denodo Technologies 提供資料
[テクニカルホワイトペーパー] 論理データファブリック
[FORRESTER レポート]Denodo Platformが実現するコスト削減とビジネス上のメリット
＞ ＞ 資料ダウンロードはこちら
[PR]提供：Denodo Technologies