お客様のデータアーキテクチャ:データ戦略のためのシンプルなベストプラクティス

競争力を獲得し、可能な限り顧客中心主義を維持し、すぐに成果を上げられるようにプロセスを合理化することは、すべて将来を見据えたデータアーキテクチャを構築する組織の能力に帰着します。

以下では、最新のデータアーキテクチャの包括的な機能の概要を簡単に説明します。これらには、ユーザー中心主義、弾力性、堅牢性、そして常にシームレスなデータフローを保証する能力などが含まれます。さらに、自動化の実現に加えて、セキュリティとデータガバナンスに関する考慮事項もあります。これらのポイントは、私たちが予測型分析エコシステムと考えているもののチェックリストを構成しています。

データアーキテクチャの定義

組織の商業戦略に合わせたデータ分析エコシステムを構築する必要があります。また、大量のデータを管理する場合には、お客様固有の要件と完全に一致させる必要があります。あなたのことを考えてみてください。 データアーキテクチャ 組織内のビジネス目標と技術プロセスの間のインターフェースとして。データパイプラインを管理するための一連のツールとプラクティスが用意されています。次に、ビッグデータの変革を目的としたプロセスでこれらを補完します。そして、その成果を利用する人々に、すぐにインサイトが得られる形で提供するのです。

したがって、データアーキテクチャは、データコンシューマーから始めて、データコンシューマーの視点を優先する必要があります。速度や可用性など、特定の消費者要件を明確にする必要があります。最終的なエンタープライズデータアーキテクチャを決定するには、データ量がきわめて重要になる可能性があるので、桁違いに考える必要があります。ただし、特定のシナリオに必要なスケーラビリティオプションと自動化のレベルについても知っておく必要があります。

データアーキテクチャはデータウェアハウスではありません

データウェアハウスは IT 中心の組織です。データウェアハウスはデータアーキテクチャの一部かもしれませんが、単なるウェアハウジングソリューションよりも複雑で拡張性の高いものの1つの構成要素にすぎません。今日のデータウェアハウスはより柔軟になり、次のような用途にも適しているかもしれません。 現代の分析エコシステムの要件。この包括的な用語は、 ウェインエッカーソンは、「新しいデータ環境とは、変化を検出してそれに対応し、継続的に学習して適応し、管理され調整されたアクセスをすべての個人に提供する、生きて呼吸する有機体である」というデータアーキテクチャの斬新な理解を要約したものです。

データアーキテクチャはデータプラットフォームではない

データプラットフォームは、それを可能にするエンティティとして機能します。基盤となるデータベースエンジンを基盤として、さまざまなソースからのデータを収集して組み合わせます。したがって、データプラットフォームは異種データを統合するためのハブです。ここでは、変換、分析、レポートの作成、視覚化を行うことができます。 データプラットフォームは複雑なデータ移動を容易にします 組み込み機能のおかげです。たとえば、データ処理を実行し、組織内の意思決定者が利用できるインサイト可能な形式でデータを準備するエンジンやツールチェーンなどがこれに該当します。

エンタープライズアーキテクチャの観点から見ると、データプラットフォームは連続体の一部です。これにより、データ関連の技術プロセスはビジネスの理論的根拠と結びつき、逆もまた同様です。データアーキテクチャの概念には、組織のデータ戦略を構築する際のビジネス目標と利害関係者の価値観も組み込まれています。

データアーキテクチャのベストプラクティス:チェックリスト

エンドツーエンドのデジタルデータアーキテクチャを実装するには、何よりもまず、主要なユースケースを評価し、将来のビジネス要件を注意深く検討する必要があります。最初のステップでは、既存のベストプラクティスを見直す必要があります。ユースケースを調べて、どのプロセスと価値観が成功につながっているかを判断してください。考慮すべきことは、市場戦略と追求しているビジネスニーズのより広い文脈の中で、ユースケースがどのように機能するかということです。こうしたビジネス特有の現実を見直して初めて、データアーキテクチャの構築に集中できるようになります。

実現可能で、将来を見据えた、優れたデータアーキテクチャの主な特徴は何かを見てみましょう。

ユーザー中心主義に焦点を当てる

データアーキテクチャは、ビジネスユーザーそのものを念頭に置いて始める必要があります。データ自体、ETL プロセス、データ変換、分析、レポート、視覚化を促進する基盤となるテクノロジーはすべて、固有のビジネス要件とその背後にいるユーザーにとっては二の次です。ユーザー中心主義を育むことは、ビジネスユーザーのニーズに合わせて成長し進化する能力と同じくらい、データアーキテクチャの成功の中心です。

柔軟性と弾力性の保護

データアーキテクチャは、変動の激しいビジネスニーズに適応するために、最大限の柔軟性を維持する必要があります。データアーキテクチャは、さまざまなユーザーにサービスを提供する必要があるため、幅広いビジネスケースや市場の状況に適応できるような機能、機能、統合の多彩なカタログを提供する必要があります。さらに、アーキテクチャには弾力性と拡張性が必要です。ビジネスの現実だけでなく、動的なデータ処理要件も常に最新の状態に保つ必要があります。

シームレスなデータフローの確保

絶え間なく流入する大量のデータを管理および維持することは、データアーキテクチャにとって重要な要件の 1 つです。収集されたソースからビジネスコンシューマーに至るまでのデータジャーニーは、シームレスかつ最大限合理化されなければなりません。データアーキテクチャは、さまざまなパイプラインを介してデータを伝送し、変換します。相互に接続されたパイプは、さまざまな新しいシナリオで再調整したり再利用したりできるデータオブジェクトで構成されています。これが、組織内の変化するニーズに応える方法です。これにより、ユーザーは一日の終わりにインサイトですぐに使えるデータを確実に得ることができます。

自動化され、インテリジェンスが組み込まれています

リアルタイムの異常検出とアラートトリガーメカニズムが組み込まれた自動プロセスにより、シームレスなデータフローを実現できます。そのため、データアーキテクチャの上に、機械学習/AI を導入してデータを継続的に移動させるのがベストです。AI は学習能力を高めるため、データアーキテクチャーの弾力性を高めます。これにより、変化する状況に適応して対応するデータアーキテクチャの能力を高めることができます。

セキュリティとデータガバナンスの検討

データアーキテクチャは、次のようなプライバシー規制およびデータ保護法に完全に準拠している必要があります。 GDPR。すべてのデータは取り込む前に暗号化し、個人を特定できる情報（PII）は匿名化する必要があります。不正使用などの異常なアクティビティを識別するために、さまざまなデータ要素のデータカタログが作成されます。また、データオブジェクトのライフサイクルを管理し、すべてのデータの場所とデータ関連のアクティビティが意図したとおりであることを確認するのにも役立ちます。さらに、各ユーザーには、機能やデータアクセス要件に応じて、データアーキテクチャへのユーザー固有のアクセスポイントが割り当てられます。