データファブリックとデータメッシュ：完全比較

データファブリック
の詳細はリンク先のページをご参照ください。

データメッシュは、データを製品として扱い、個々のチームによるドメイン固有の所有権とガバナンスを重視する分散型のアプローチです。

この記事では、それぞれの方法論の中核となる概念、利点、実用的なアプリケーション、および考慮事項を説明します。

最後に、これらのパラダイムを総合的に理解し、データのパワーを活用するために、情報に基づいた意思決定を行う方法が学べます。

データファブリックとは、ハイブリッド環境およびマルチクラウド環境において、様々なエンドポイントに一貫した機能を提供するアーキテクチャとデータサービスのセットです。

ファブリックとは、言い換えれば、自社のコンピューター内に保存されているデータや、様々なクラウドサービスにわたって保存されているデータを、スムーズに接続し管理するシステムのことです。 データがどこにあっても、簡単かつ確実にデータにアクセスし、使用することができます。

データファブリックの中心原則は、俊敏性、柔軟性、そして企業全体にわたるデータの統一ビューです。

• 俊敏性：データファブリックは、新しいデータソースや進化するビジネスニーズへの迅速な適応を可能にする。
• 柔軟性：幅広いデータソース、データタイプ、保存場所に対応。
• 統一ビュー：データ管理の全体的なアプローチを提供し、組織内のすべてのデータへのアクセスを可能にする。

データファブリック・アーキテクチャは、複数の重要な要素で戦略を支えています。

• データパイプライン：自動化されたパイプラインがデータの取り込み、変換、移動を処理する。
• データガバナンス：データ品質、プライバシー、コンプライアンスを確保するための方針。
• データオーケストレーション：協調的なアプローチにより、システム間のデータを管理。

この企業は、クラウド環境、オンプレミスのデータセンター、サードパーティのデータサービスなど、さまざまなシステムやプラットフォームに存在するデータへのアクセス、分析、管理という課題に直面していました。 このような課題に対処するため、同社はデータファブリック・アーキテクチャを導入しました：

1. シームレスなデータ統合：データファブリックは、トランザクションデータベース、CRMシステム、マーケットデータフィード、クラウドストレージサービスなど、様々なソースからのデータを統合します。 この統合は、データ仮想化とETL（抽出、変換、ロード）技術によって促進され、データへのリアルタイムのアクセスと操作が可能になり、場合によってはシステムやデータチーム間でデータを物理的に移動したり複製したりする必要がなくなります。
2. 統一されたデータガバナンスと品質：データファブリックアプローチは、すべてのデータソースに一貫したデータ品質、プライバシー、セキュリティポリシーを適用する一元化されたデータアーキテクチャを組み込んでいます。 これには、データの分類、データの系統追跡、コンプライアンス監視の仕組みが含まれます。
3. セルフサービス・データアクセス：ビジネスユーザーにセルフサービス・データプラットフォームとディスカバリーツールを提供し、ITのボトルネックを減らして迅速な意思決定を可能にします。 ユーザーは、データが物理的にどこに存在するかに関係なく、統一されたインターフェースを介して企業全体のデータを照会し可視化できます。

この金融サービス企業は、データファブリックを導入することで、データ資産の全体像を把握し、業務効率を改善し、意思決定能力を高めることができました。

このアーキテクチャにより同社は、高水準のデータガバナンスとコンプライアンスを維持しながら、リスクをより効果的に管理し、顧客にパーソナライズされたサービスを提供し、改革を推進することができました。

データメッシュ・アプローチは、分析データを大規模に管理するための分散型社会技術フレームワークとして人気を集めています。

このフレームワークでは、組織内の各ドメインがデータを製品として提供し、維持する責任を負い、ドメインチームがデータの品質とアクセシビリティに責任を持ちます。

• ドメイン指向のデータ所有権とアーキテクチャー：データメッシュは、データがドメイン別のチームによって管理される設計を提唱し、データのコンテキストと使用法の明確な理解を促進する。
• プラットフォームとしてのセルフサービス・データインフラ：分散データシステムに関する深い専門知識がなくても、ドメインチームが独自のデータ製品を簡単に構築し、日付の発見を促進するような、セルフサービス・データプラットフォームの確立を目指します。
• 相互運用性と標準通信：データメッシュは通常、標準化されたプロトコルを実施し、異なるデータ製品が互いにシームレスに通信・統合できるようになります。
• 観測可能性を通じたガバナンス：データメッシュは一般的に分散型のデータガバナンスを持ち、コンプライアンス、標準化、品質を保証するために、すべてのドメインのグローバルなビューを採用します。

データメッシュを導入するには、組織としてデータの民主化に向けた文化的転換を図り、従来の役割と責任を見直す必要があります。

• ドメイン専門家の権限委譲：チームは、データ製品を自律的に管理するスキルと知識を持たなければなりません。
• 技術的投資：セルフサービス機能をサポートするインフラは、データメッシュの導入の基礎となります。
• 変更管理：組織は、データメッシュ・アプローチへの移行に伴うガバナンスとプロセスの変更に備えなければなりません。

電化製品、家庭用品、衣料品、食料品など複数の製品ラインをグローバルに展開する大手Eコマース企業の例を見てみましょう。 この企業は様々な部門にまたがるデータのサイロ化に悩まされており、非効率、一貫性のないデータ分析、顧客ニーズを満たすための迅速な改革といった課題に直面していました。

こうした課題を克服するため、同社はデータメッシュ・アーキテクチャを採用し、データ所有権の分散化とドメイン指向のデータ・アーキテクチャを重視しています。

各製品ラインは、IT、データサイエンス、オペレーション、ビジネスユニットのメンバーで構成される組織横断チームによって所有・管理され、独自のデータ製品を持つ明確なドメインとして扱われます。

1. ドメイン指向のデータオーナーシップ：電機、家庭用品、衣料品、食料品の各部門が、データの品質、ガバナンス、ライフサイクル管理など、それぞれのデータに責任を持ちます。 この変更より、チームはデータの洞察、情報に基づいた迅速な意思決定を行うことができるようになります。
2. セルフサービス・データインフラ：同社は、中央のITリソースに過度に依存することなく、各ドメインチームがデータにアクセスし、処理し、分析することを可能にするセルフサービス・データプラットフォームの構築に投資しています。 このプラットフォームには、各領域のニーズに合わせたデータ取り込み、処理、保存、分析のためのツールが含まれています。
3. 相互運用性と標準化された通信：分散化されているにもかかわらず、異なるドメインのデータ製品間の相互運用性を確保するために、データ形式、API、プロトコルの共通標準を確立しています。 これによりシームレスなデータの共有と統合が可能になり、領域横断的な分析と洞察が促進されます。
4. 製品としてのデータ：各領域は、ユーザーのニーズ、使いやすさ、価値に焦点を当て、データを製品として扱います。 これには、明確なデータ製品仕様の定義、ドキュメンテーションの管理、社内の他のドメインやステークホルダーがデータ製品を発見し、アクセスできるようにすることなどが含まれます。
5. 監視可能性を通じたガバナンス：同社は、自律性と説明責任をバランスさせた統合型ガバナンスモデルを導入しています。 各領域は全社的なデータガバナンス標準を遵守する責任を負い、一元化された観測可能性フレームワークがすべてのデータ製品のコンプライアンス、データ品質、使用状況を監視します。

データメッシュを採用することで、Eコマース企業はデータのサイロ化を解消し、多様な製品ラインにわたる協働と改革を強化できます。 ドメイン別のチームが独立してデータを管理できるようにすることで、同社は新機能や新サービスの市場投入までの時間を短縮し、顧客のパーソナライゼーションを向上させ、市場の変化により機敏に対応できるようになりました。

同時に、相互運用性の標準と統合されたガバナンスモデルにより、データは全社的にまとまりのある戦略的資産であり続けます。

類似点：

• どちらも企業全体のデータのアクセシビリティとユーザビリティを向上させることが目的。
• データ管理に対するアーキテクチャー的なアプローチを奨励。
• これらは特定の技術に縛られるものではなく、概念的な枠組みである。

相違点

アスペクト	データファブリック	データメッシュ
フォーカス	様々なデータソースをシームレスに統合	データソースの独立性を重視
コントロール	一元化されたオーケストレーションとガバナンス	ドメインチームによる分散型ガバナンス
テクノロジー	様々なテクノロジーを使用する可能性がある	最新の分散システムを使用することが多い
データの取り扱い	自動化されたデータ発見と準備	手作業によるドメインに特化したデータ準備
オペレーション	下層として機能	チーム間の結合組織として機能する

データファブリックとデータメッシュのどちらを選択するかは、組織固有のニーズや課題、既存のデータ管理機能によって異なります。

ここでは、どちらのアプローチがより適しているかを判断するのに役立つ検討事項をご紹介します。

• 様々なソース、環境（クラウド、オンプレミス、エッジ）、プラットフォームにシームレスにアクセスし、データを統合する必要があり、複雑で分散されたデータランドスケープを持っている。
• 分析、データサイエンス、ビジネスインテリジェンスへの取り組みをサポートするため、既存のインフラを見直すことなく、組織全体で統一されたデータビューを優先する。
• 異種システム間のデータガバナンスと品質に課題があり、一貫性、コンプライアンス、管理を確保するための一元的なメカニズムが必要。
• 技術者でないステークホルダーを含むエンドユーザーにとって、複雑さを最小限に抑えながら、データ管理における拡張性と柔軟性を追求する。

• 異なる事業部門やチームがそれぞれ異なるデータニーズを持っており、データ製品を所有・管理することで利益を得られるような、ドメイン主導型の環境で業務を行っている。
• データの一元管理により、データへのアクセスや活用にボトルネックが生じ、改革や意思決定が遅れる。
• データの民主化とアカウンタビリティ（説明責任）の文化を醸成し、各チームがそれぞれローカルデータの洞察に基づいて革新と意思決定を行えることを目指す。
• デジタルとデータの能力が成熟し、分散化されたデータ所有権に伴う技術的・運営的責任を処理できるチームがある。

• 組織の規模と複雑性：多様なデータソースと厳格なガバナンス要件を持つ大規模で複雑な組織は、統合的かつ一元的な管理機能を持つデータファブリックに傾倒する可能性があります。 逆に事業部門がより独立して運営されている、自律性と敏捷性を重んじる文化を持つ組織は、データメッシュをより魅力的に感じるでしょう。
• データ管理の成熟度：データ管理の実践が発展途上である場合、 データファブリックから始めることで、必要な統合とガバナンスの基礎レイヤーを提供できるかもしれません。 成熟度が高まるにつれ、データメッシュの原則を取り入れることで、自律性と革新性をさらに高めることができます。

戦略目標に沿った選択をすることが重要です。 効率性の向上、業務サイロの削減、大規模なデータガバナンスの強化が目的であれば、データファブリックが最善策でしょう。 イノベーションの拡大、意思決定の迅速化、データの自律性をチームに与えることが目的なら、データメッシュを検討すると良いでしょう。

データファブリックは、オンプレミスのデータベース、クラウドストレージ、さらにはエッジデバイスなど、多様なデータソースにまたがるデータアクセスと管理の統一された一貫性のあるレイヤーを提供するように設計されています。

データファブリックは、データ仮想化や連携クエリ処理などのテクノロジーを活用することで、データを一元化された場所に複製することなく、これらの多様なソースからのデータへのリアルタイムアクセスと統合を可能にします。

データファブリックソリューションは、多くの場合、高度なメタデータ管理技術とインテリジェントな検索機能を採用し、組織全体のデータの発見とガバナンスを容易にします。

対照的に、データメッシュは、データを製品として扱うことでデータ管理を分散化し、ドメイン固有のチームがデータを所有・管理します。

各チームは、それぞれのドメインに最適なテクノロジーを使用して、データの保存、品質、アクセシビリティを含むデータのライフサイクルに責任を持ちます。

データファブリック・アーキテクチャは多くの場合、データレイク、複数のデータウェアハウス、マルチクラウド・ストレージソリューションを採用し、統一されたデータレイヤーを通じて統合されています。

このセットアップは、バッチとリアルタイムの両方のデータ処理、分析、機械学習ワークフローをサポートし、組織がデータの所在に関係なくデータから洞察を引き出すことが可能です。

データメッシュ・アプローチは通常、特定のストレージや処理テクノロジーを規定しません。その代わりに、従来のリレーショナルデータベース、非構造化データ用のNoSQLデータベース、Apache KafkaやApache Sparkのような、リアルタイム処理エンジンなど、各ドメインがニーズに最も適したツールやインフラを選択できるようにすることに重点を置いています。

万能のソリューションではなく、ドメイン固有の要件に重点を置き、ドメインチームが独立してデータ製品を構築・管理できるようにすることに重点を置いています。

相互運用性は、データファブリックとデータメッシュの両システムにとって、異なる角度のアプローチではあるものの、重要な検討事項です。

データファブリックは、その統合データ管理レイヤー全体にわたって標準化されたAPI、データモデル、プロトコルの実装を通じて相互運用性に取り組みます。

このために、新規および既存のデータソースが、ファブリックを通じてシームレスに統合され、アクセスできるようにするための、重要な先行計画と継続的な管理が必要です。

データメッシュは、ドメイン主導の設計原則の採用により、相互運用性に取り組み、データ製品に共通のデータ形式、API、プロトコルの使用を奨励しています。

この分散型データアーキテクチャでは、データのサイロ化を回避し、データ製品がドメインの境界を越えて容易に共有・統合できるようにするため、標準化とガバナンスに対する強力な組織的コミットメントが必要です。

両アーキテクチャとも、データファブリックとデータメッシュの統合によって実現します。

InterSystems IRIS と Data Fabric Studioは、データ資産の増大、多様化、複雑化に悩む企業が、データの真の可能性を解き放つために設計された包括的なソリューションです。

データとアプリケーションのサイロという一般的な問題に対処することで、組織全体のデータに対する、より統合的、効率的、かつ実用的なアプローチを促進します。

インターシステムズは、データファブリック・アーキテクチャを実装するための2つの強力なソリューションを提供しています：

InterSystems IRISは、その包括的なデータ管理機能により、データファブリック・アーキテクチャの中核技術として機能します。

InterSystems IRIS は、様々なソースからのデータを統合するための堅牢な機能を提供し、DataFabric の中心となる統合データアクセスおよび管理レイヤに最適です。 InterSystems IRIS は、SQL と NoSQL の両方のデータモデルを扱うことができ、トランザクショ ンと並行分析をサポートしているため、データファブリックの柔軟性とスケーラビリティのニーズ に適合しています。

リアルタイム分析および機械学習
リアルタイム分析、ビジネスインテリジェンス、機械学習をビルトインでサポートしているため、高度な分析機能をデータ・ファブリックに直接組み込むことができ、組織全体でより迅速な洞察と意思決定を可能にします。

相互運用性と接続性
プラットフォームの強力な相互運用性機能により、シームレスなデータ・ファブリックを構築するための重要な要件である、異種シス テムやデータソース間の接続が容易になります。 これには、様々なデータ標準やプロトコルのサポートが含まれ、異なる環境やアプリケーション間での通信が容易になります。

InterSystems Data Fabric Studioは、データファブリックアーキテクチャの実装と管理を簡素化する専用ソリューションです。

統一データアクセス
場所や形式に関係なく、すべての企業データへのシングルアクセスポイントを提供し、組織全体のシームレスなデータ統合と管理を可能にします。

ビジュアル開発環境
データファブリックソリューションの設計と実装のための直感的なインターフェイスを備え、複雑さを軽減し、開発時間を短縮します。

アドバンストデータサービス
データ変換、品質管理、ガバナンスのための組み込み機能を提供し、企業全体で一貫性のある信頼性の高いデータを確保します。

スケーラブルアーキテクチャ
拡張性と柔軟性の高いアーキテクチャにより、増大するデータ量と進化するビジネスニーズに対応します。

リアルタイム処理
リアルタイムのデータ処理とアナリティクスを可能にし、以下をサポートします。

データメッシュ は、分散型のデータ所有とドメイン主導の設計を重視していますが、インターシステムズのソ リューションは、特に次のような面でサポート的な役割を果たすことができます。

ドメイン固有のデータサービス
インターシステムズの IRIS と Data Fabric Studio の両方の機能を利用して、ドメイン固有のデータサービスを開発・管理することができ、ドメインチームのデータ製品管理の自律性をサポートします。

データガバナンスと監視性
データメッシュ は分散型ガバナンスを提唱していますが、インターシステムズのソリューションは、個々のドメ インが活用できるデータ品質、セキュリティ、コンプライアンス用のツールや、メッシュ全体のデータ製品の健全性と使用 状況を監視するオブザベイラビリティ機能を提供することで、このモデルをサポートしています。

インターシステムズの包括的なデータ管理ソリューションは、データ管理の未来を具現化するものであり、スマートデータファブリックの原則と密接に連携し、データメッシュ・アーキテクチャの実装に向けた潜在的な道筋を提供します。

分析の統合、レガシーシステムとの互換性、高性能な機能を重視することで、これらのソリューションは、組織がデータ資産から新たなレベルの効率性、洞察力、価値を実現する道を開きます。