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データファブリック:データアーキテクチャの進化における次のステップ

Eckerson グループレポート

ウェビナー
データファブリックでデータの使用を民主化

データファブリックは、異種分散データの統合ビューを提供し、ビジネスインテリジェンスからアドホック分析、データサイエンスまで、あらゆるタイプのワークロードをサポートします。 またメタデータとAI/ML(人工知能/機械学習)を活用し、新しいデータソースの採用やメタデータの管理といったデータ管理機能を自動化します。

当レポートでは以下のデータファブリックに焦点を当てます。

  • データアーキテクチャの進化
  • データファブリックの定義
  • データファブリックの潜在的利点と落とし穴
  • データファブリックの特徴
  • 実装オプション
  • データファブリックの進化

レポート概要

  • データファブリックとは、メタデータ、機械学習、自動化を活用し、形式や場所に関係なく、企業データの統合ビューを提供するアーキテクチャアプローチです。
  • データファブリックは、データウェアハウスやデータレイクに代わるものではなく、それらを包含してビジネスインテリジェンス、データサイエンス、組み込み分析をサポートするものです。
  • データファブリックは、洞察を得られるまでの時間の大幅短縮を目的としています。ビジネス行動につながる「アハ」な瞬間を得るために、データ利用にかかる時間を短縮するのです。
  • データファブリックは、終わりのないデータへの需要にデータ部門が対応できるよう、発見、カタログ化、準備、検証、監視など、データ管理の大部分を自動化するAI主導のプロセスを組み込んでいます。
  • データファブリックは、単品で購入するものではありません。 一つのベンダーから統合済みのツールを購入するか、複数のベンダーから最も優れた部品を購入し、自分で統合するかを選択することになります。
  • データファブリックは、データ環境が急速に拡大し、多様なデータ形式が複数の場所に保存され、多様な分析要求に応えるためにデータアクセスを民主化する必要がある組織に最適です。

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