データ メッシュ: 大規模なデータの可用性とアクセス可能性への道

すべてのアクションが足跡を残すデジタルの世界では、データが豊富であることは周知の事実です。 最近の調査によると、毎日 1 兆 1450 億 MB のデータが作成されています。 ビジネスの観点から見ると、消費者データは情報のメッカであり、現在および潜在的な顧客の傾向や需要により適切に対応する方法を提供します。 このデータを効果的に使用することは、顧客中心のエクスペリエンスを作成するための鍵です。 ただし、従来のデータ管理は、パフォーマンスと柔軟性の問題に直面しています。 この問題の解決策として、データ メッシュと呼ばれるデータ アーキテクチャへの新しいアプローチが勢いを増しています。

この記事では、データ メッシュについて説明し、それをモノリシック データ インフラストラクチャと比較して、データ メッシュが特に販売およびマーケティング チームに提供するメリットについて詳しく説明します。

データ メッシュとは

簡単に言えば、データ メッシュはデータ アーキテクチャへの分散型アプローチであり、データはドメイン固有のデータ コンシューマーによって管理されます。 組織内のビジネス ドメインまたはチームによって表される各ドメインは、データの取り込み、変換、読み込みなどの機能を含む独自のデータ パイプラインを運用します。 組織規模では、データ インフラストラクチャは各ドメインにデータ管理ソリューションを装備し、データ アクセスを管理し、生データを保存し、共通のデータ標準の概要を示します。

データ メッシュの真の概念をさらに理解するには、いくつかの重要な定義と、データ アーキテクチャ図におけるそれらの役割を理解する必要があります。

️ ドメインの所有権: コア データ メッシュの原則では、データは分解または分散化する必要があり、それを処理する責任はコア情報に最も近いビジネス チームに割り当てられます。 したがって、同社はデータの絶え間ない変化とスケーラビリティを維持できるようにします。 基本的に、ドメインを分散してビジネス チームに配布することで、組織はデータ ウェアハウスからデータを抽出することなく、必要に応じてデータに完全にアクセスできます。

️ 製品としてのデータ: この原則は、データ所有者の増加とともに悪化する低品質のデータの問題を解決することを目的としています。 データ メッシュは、ドメインから提供されたデータを製品として扱い、このデータの消費者を顧客として扱います。 製品の目的は顧客の痛みを解決し、満足させることであるため、データが製品と見なされるためには特定の特性を満たさなければなりません。 したがって、データは発見可能で、信頼でき、安全である必要があります。

️ セルフサービス アプローチ: この原則は単純です。ビジネス チームがそれぞれのデータ プロダクトを自律的に所有するには、期待されるデータ パイプラインを効果的に管理する簡単な方法にアクセスできる必要があります。 専用のツールとインターフェイスを備えたセルフサービス プラットフォームを作成すると、データ メッシュ プロセス フローが容易になります。

️ 連合計算ガバナンス:これは、ドメインの独立性をサポートし、共通のデータ標準と調和ルールを通じて相互運用性を保証するガバナンス モデルです。

最終的に、データ メッシュは、データを製品として管理する組織のドメイン固有のチームにデータの所有権を分配するため、成功します。 セルフサービス データ プラットフォームを使用すると、企業は貴重なデータにより迅速かつ正確にアクセスできます。

現在のデータ プラットフォームの課題

データ アーキテクチャへのデータ メッシュ アプローチの形成につながったのは何ですか? 組織は、現在のデータ プラットフォームを取り巻く課題に精通しています。 これらのアーキテクチャ上の問題は、主に従来の集中化戦略を使用することに起因します。 これらのモノリシック データ プラットフォームは高価であるだけでなく、柔軟性がなく扱いにくいものでもあります。

分散化アプローチとして、データ メッシュ プロセス フローは、以下で強調されている顕著な問題の多くを排除します。

1. データのインポート

集中化の問題: 現在の集中化戦略では、企業はデータを中央のデータ レイクまたはデータ ウェアハウスにインポートする必要があります。 ここでは、分析のために情報が照会されますが、これは費用のかかるプロセスです。

分散型ソリューション: データ メッシュは、データの各ストランドを独自のドメインを持つ製品として表示するため、洞察を得るまでの時間と価値を得るまでの時間が大幅に短縮されます。 これは、運用チームがデータをより迅速かつ簡単に分析できることを意味します。

2. スケーラビリティ対応

集中化の問題:現在のデータ パイプラインの変更またはクエリ メソッドは、スケーリングに対応していません。 ソースの数が増えると、この新しい情報への応答時間が短くなります。 その結果、ビジネスの俊敏性に悪影響が及び、データの価値が低下します。

分散ソリューション:データ メッシュ プロセス フローの一部として、データの所有権は、ビジネス ユーザーまたは指定されたチームで構成されるさまざまなドメインに委任されます。 これにより、ビジネスの俊敏性を大規模に実現できるため、データ イベントが発生してから分析のために抽出するまでのギャップが大幅に短縮されます。

3. データ移行

集中化の問題:多くの場合、データは、異なる法域へのデータの移行を禁止するプライバシー ガイドラインの対象になりがちです。 これにより、データの常駐が発生し、このデータを抽出するには時間のかかるプロセスが必要になり、その後の処理と分析が遅れます。 ほとんどの場合、この種の遅延は国間で発生します。

分散化ソリューション:データ メッシュを使用すると、ドメインはさまざまなデータ製品のセキュリティと転送を個別に担当します。 接続レイヤーにより、技術ユーザーと非技術ユーザーの両方が場所を問わずすばやく簡単にアクセスできます。 これにより、常駐規制と高価なデータ転送が不要になります。

集中型と分散型のデータ アプローチ

集中型アプローチと分散型アプローチの基本的な違いを並べて比較します。

データ メッシュの利点

データ メッシュを選択すると、時代遅れのデータ プラットフォームよりも優れた利点がいくつか得られます。 最も例外的な存在：

1.柔軟性

データ メッシュ アーキテクチャを実装することは、組織が 1 つのデータ プラットフォームに縛られないことを意味します。 データ メッシュにはより分散されたインフラストラクチャがあるため、企業はさまざまなシステムのホストにアクセスできます。

2.データガバナンスの強化

データ メッシュは分散型のデータ操作を作成し、ソースでデータ セキュリティを制御するプロセスを簡素化します。 厳格なグローバル データ ガバナンス ガイドラインへの準拠を簡素化するとともに、企業はデータ アクセスの容易さと高品質のデータ配信の恩恵を受けることができます。

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3. ビジネスの俊敏性の向上

データ操作を分散化することにより、データ メッシュは潜在的な IT バックログを排除し、ストレージと運用コストを削減します。 よりアクセスしやすいデータ インフラストラクチャを使用することで、企業は市場投入までの時間の短縮とドメインの俊敏性について交渉することができます。

4. 透明性の向上

従来のデータ プラットフォームでは、データの所有権はほとんど分離されているため、透明性が大幅に欠如しています。 これが発生すると、ビジネス チームはデータ制御と所有権の喪失に対処する必要があります。 データ メッシュを使用すると、所有権が複数のクロスファンクショナル ドメイン チームに分散されます。 ビジネス チーム、IT エキスパート、および仮想チームは、ドメイン指向のアプローチを使用して、データ品質の恩恵を受けることができます。

5. より速く、より正確なアクセスと配信

組織は SQL クエリを使用して、どこからでもデータにアクセスできます。 セルフサービス モデルを使用することで、ユーザーはより迅速かつ正確な配信を期待できます。 データ メッシュにより、ビジネス エキスパートが必要とするときに正確にデータを利用できるようになります。

6.受信データを最大化

データの抽出と変換に大きく依存している企業にとって、データ メッシュは完璧なソリューションです。 現在使用されている旧式の集中型データ プラットフォームとは異なり、データ メッシュ ソリューションを使用すると、企業はデータ ウェアハウスを必要とせずにデータにアクセスできます。 データへの高速アクセスは、組織がより効果的なマーケティング戦略を作成できることを意味します。

7. データ セキュリティの強化とプラットフォーム接続の改善

オンサイトの機密データは、ライブ ストリーミングの形式で、またはデバイス上に存在するリアルタイム情報にアクセスすることにより、安全なクラウド アプリケーションに簡単に接続できます。 データ メッシュにより、ユーザーはデータ ウェアハウスやパブリック ネットワークを経由してルーティングする必要がなくなります。 これを行うと、データ侵害のリスクが大幅に減少します。 また、データの待ち時間が短縮されるため、オンライン ゲーム、金融取引、ライブ ストリーミングなどのインスタンスで全体的なパフォーマンスが向上します。

マーケティング、営業、および収益チームにとってのデータ メッシュの利点は何ですか?

収益に大きな利益がなければ、組織は新しいデータ プラットフォームに投資しません。 データ メッシュの一般的な利点とは別に、マーケティング チームは、このタイプの即時のデータ可用性からも恩恵を受けます。 データへの分散型アプローチ:

• 洞察を得るまでの時間を短縮し、チームがより迅速に交代できるようにします
• 指定されたビジネスチームがより機敏で独立した方法で運営できるようにします
• データの可用性により、チームは経営陣の意思決定を改善できます
• マーケティング部門が競争力のあるデータ主導の戦略を作成できるようにします
• マーケティング担当者が市場のトレンドと変化に遅れずについていくことができるようにします
• 営業チームが最新情報にアクセスして、顧客と製品のオファーをパーソナライズするのに役立ちます

データ メッシュの採用に備えるには?

データ メッシュの採用を準備している場合は、スムーズな移行期間を確保するために実行できるいくつかの手順があります。

• ビジネスに適したデータ メッシュ ソリューションを特定する: ビジネス データの目標に基づいて、現在のデータ インフラストラクチャに実装できるデータ ソリューションを見つける必要があります。 選択するビジネス スポンサーは、この製品を同様の組織に効果的に提供した追跡可能な実績を持っている必要があります。
• 資金を獲得する: 新しいアプリケーションと同様に、データ メッシュ プラットフォームへの投資には資金が必要です。 ここでは、スポンサー企業からのバイインを選択して、データ製品の開発の所有権を取得できます。 指定されたチームが受信したデータからビジネス価値を創造できるようにするという共通の目標を共有する必要があります。 さらに、この取得したデータ製品は、組み込みガバナンスを特徴とするセルフサービス データ プラットフォームを介して簡単にアクセスできる必要があります。
• プラットフォームの準備を作成する: 次のステップでは、現在のデータ プラットフォームに、新しいデータ メッシュ ソリューションを搭載するための技術的能力があることを確認します。 これには、CI/CD のベスト プラクティスに従ってデプロイの準備を整えることも含まれます。
• 関連チームのトレーニング:主要な機能を担当するチームを特定します。 コミュニケーション、トレーニング、およびメンタリングの方法を使用して、組織がこの方向に進んでいることを伝えます。 また、全体的な ROI だけでなく、個々のチームへのメリットを強調することも重要です。 さらなるトレーニングは、共同ワークショップの形で実施し、学習ガイドとトレーニング マニュアルを作成する必要があります。

最終的な考え

データ メッシュ プラットフォームに移行すると、従来のデータ プラットフォームで発生したボトルネックの遅延が簡単に解消されます。 データの所有権をドメイン固有のビジネス チームに移すことで、組織はすぐに利用できるエンタープライズ データの真の可能性から利益を得ることができます。 データ駆動型になることで、従来のデータ可用性プログラムの障害を取り除き、ビジネス インサイトを大規模に最適化します。

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