データ インフラストラクチャ

データ インフラストラクチャがデータに基づいた意思決定をサポートする方法、オペレーションを最適化する方法、顧客体験を向上させる方法、そしてイノベーションを促進する方法をご覧ください。

データ インフラストラクチャとは

データ インフラストラクチャとは、データの収集、管理、保存、分析を行う際に用いられるテクノロジーとシステムを組み合わせたものです。このハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク、そしてサービスを組み合わせたデータ インフラストラクチャは、さまざまな環境におけるデータのワークロードをサポートしてデータの可用性を確保すると同時に、データ駆動型インサイトの効果的な処理と配信を促進するように設計されています。

データ インフラストラクチャの目標とは

データ インフラストラクチャの最終目標は、包括的で信頼性が高く、そして拡張性のある基盤を構築し、組織がデータを効果的に活用して業務を行えるようにすることです。堅牢なデータ インフラストラクチャを構築する他の理由としては、以下のようなものが挙げられます。

コンプライアンスとガバナンス

データ インフラストラクチャは、セキュリティやプライバシーの管理など、組織が社内の方針や外部の規制要件に従ってデータを管理し、データの取り扱いに関する責任をそのデータのライフサイクル全体を通じて果たす上で必要なツールやプロセスを提供します。

データのアクセス性と共有

データ インフラストラクチャは、必要なときに必要な場所で、認証済みのユーザーやシステムにデータをすぐに提供できるようにします。これにより、遅延やボトルネックが解消され、意思決定者は必要な情報にタイムリーにアクセスできるようになります。

適切に設計されたデータ インフラストラクチャは、データのサイロ化を防ぐことで、グループ間のデータ共有とコラボレーションをサポートします。

データの統合と相互運用

適切に設計されたデータ インフラストラクチャであれば、さまざまなソースやフォーマットのデータをシームレスに統合して、それらを併用することが可能になり、企業は異なるソースのデータを組み合わせ、重要なインサイトを引き出し、データ サイロを排除できます。

データ管理

データ インフラストラクチャは、データのライフサイクル全体、データの作成や保存、処理や削除に至るまで、効率的な管理を可能にします。これには、適切なパイプラインでデータを効率よく移動させる処理やシステムの導入が含まれ、必要なときにデータにアクセスして使用できるようにします。

データの品質と完全性

データ インフラストラクチャは、データの正確性、一貫性、完全性、信頼性を確保するためのメカニズムを提供します。これにより、データ分析から得られるインサイトや意思決定プロセスの品質が向上します。

データのセキュリティとプライバシー

データ インフラストラクチャにおけるセキュリティとプライバシーは、デジタル資産の管理と保護において極めて重要な要素になります。

データ インフラストラクチャにおけるデータ セキュリティとは、不正アクセス、データ侵害、およびその他悪意のある攻撃からデータを保護する目的で採用される防御対策や技術を指します。データ セキュリティにおける主な要素には、暗号化、アクセス制御、データのマスキングとトークン化、ネットワーク セキュリティ、監査および監視などがあります。

データ プライバシーは、データの保護に関する規制（GDPR（EU一般データ保護規則）、HIPAA（医療保険の携行性と責任に関する法律）、CCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）など）のコンプライアンス要件に従ったデータの合法的な収集方法、保管方法、管理方法、および共有方法を重視しています。データ プライバシーにおける主な対策には、データの最小化、プライバシー バイ デザイン、データ主権、同意管理などがあります。

拡張性

データ インフラストラクチャは拡張性を提供しており、組織はパフォーマンスやセキュリティを損なうことなく、ストレージ、処理能力、その他のリソースを容易に変更できます。

データ インフラストラクチャに伴う複雑さ

複雑なエコシステム

クラウド、オンプレミス、エッジ環境が混在する環境へとシフトするということは、データ インフラストラクチャの管理とガバナンスに複雑性の層を加えることになります。

データへのアクセスと統合にかかるコストと複雑性

データ ソースが増加するにつれ、そのデータへのアクセスや統合にかかるコストと複雑性も増大するため、効率的なデータ管理をサポートする新たなアーキテクチャやテクノロジーの導入が必要になります。クラウドベースのソリューションが拡張性や柔軟性を提供する一方で、クラウド サービスやインフラストラクチャに関連するコストの管理は複雑になる可能性があります。組織はリソースの必要性と予算上の制約のバランスを取る必要があり、計画と監視を慎重に行い、不要な費用を避けることが求められます。

データの品質と一貫性

さまざまなデータ ソース間で高いデータ品質を維持し、一貫性を確保することは複雑な作業になります。この作業には、データ形式の標準化、データの正確性検証、重複やエラーを削除するデータ クレンジングなど、厳格なデータ ガバナンス対策の定着が含まれます。

データのセキュリティとプライバシーに関する課題

データ インフラストラクチャが成長し、より複雑になる中でさまざまなテクノロジーやプラットフォームを統合すると、サイバー脅威に対するセキュリティの確保が難しくなり、アタックサーフェス（攻撃対象領域）が拡大する可能性が高まります。また、データの保護に関して世界各地で定められている規制（GDPRやCCPAなど）への遵守についても、さらに複雑になります。

統合と相互運用性

多種多様なアプリケーションやシステムはそれぞれ異なる形式でデータを生成、保存します。こうしたデータの統合と、システムのシームレスな相互運用を確保することは、非常に大きな課題になります。

非構造化データの管理

組織に存在するデータ（電子メール、ドキュメント、マルチメディア コンテンツなど）の大部分は非構造化データです。非構造化データの管理には、保存、検索性、分析という観点において、固有のデータ インフラストラクチャの課題があります。

人材とスキルの不足

データ サイエンス、サイバー セキュリティ、クラウド コンピューティングなどの分野では、技能を持った人材の不足に関連した課題が残ったままで、データ インフラストラクチャの開発や保守の妨げになる可能性があります。

データ インフラストラクチャの管理に役立つツール

データ インフラストラクチャを効率的に管理するには、データの保管、処理、セキュリティ、分析におけるさまざまな側面に対処するように設計された一連のツールが必要になります。こうしたツールは、データ システムのパフォーマンスと信頼性を維持するだけでなく、データへのアクセス性、セキュリティ、そして意思決定プロセスでの有用性を確保します。

以下は、データ インフラストラクチャの管理に役立つ主なツールです。

• バックアップおよび災害復旧ツール
• ビジネス インテリジェンスおよび分析プラットフォーム
• クラウド管理およびオーケストレーション プラットフォーム
• コンプライアンス管理ツール
• データ ガバナンスおよびメタデータ管理ツール
• データ統合およびETL（抽出、変換、格納）ツール
• データ品質管理ツール
• データ セキュリティおよびデータ プライバシー ツール
• 監視およびパフォーマンス ツール

データ インフラストラクチャを構成する要素

データ インフラストラクチャを構成する要素には、データ管理ソリューション、データのライフサイクル全体でそのデータの組織化、管理、ガバナンスをサポートするソフトウェア ツールやプラットフォーム（データ統合、品質管理、メタデータ管理、マスターデータ管理（MDM）システムなど）があります。

• データの保管と管理（DBMS：データベース管理システム、データ ウェアハウス、データ レイクなど）
• データの処理、分析、および機械学習（ML）での作業に必要な演算能力を提供するハードウェアとソフトウェアのリソース
• データ リソースをデータ センター内またはデータ センター間で接続するためのネットワーク ツール（WAN（広域ネットワーク）、LAN（ローカル エリア ネットワーク）、ルーター、スイッチなど）
• データの管理、使用、セキュリティ、プライバシーを統制するポリシー、ルール、規制、ガイドライン、およびベスト プラクティス

データ インフラストラクチャが重要である理由

持続可能性に関する懸念事項に対応

データ インフラストラクチャは持続可能性を考慮して設計されるようになってきており、エネルギー利用の最適化と廃棄物の削減により、データ センターやコンピューティング リソースが環境に与える影響に関する懸念事項に対応し、カーボン フットプリントを最小限に抑えながら効果的なオペレーションを維持します。

データに基づいた意思決定が可能

データ インフラストラクチャは、データの処理や分析を行い、データに基づいた意思決定をサポートする分析ツールやビジネス インテリジェンス ツールを支える基盤となります。

オペレーションの効率を向上

データ インフラストラクチャは、データ管理プロセスを自動化、簡素化して手作業を減らし、組織がコア業務に集中できるようにします。

効率的なデータ管理を促進

効果的なデータ インフラストラクチャを使用すると、組織は保管、検索、分析を処理するツールを用いてデータを効率的に整理、管理できるようになります。

将来に備える

データ インフラストラクチャは、新たなテクノロジーの統合、新たなデータ タイプの処理、そして変化するオペレーション モデルへの対応を可能にします。

データに基づいた意思決定をサポート

データ インフラストラクチャは、データ分析に適した包括的な環境を提供することで、組織は正確かつタイムリーなデータ インサイトに基づく情報を活用した意思決定ができるようになります。

データ インフラストラクチャがイノベーションと価値創造を推進

データ インフラストラクチャは、データの管理と活用において基盤となるフレームワークを提供することで、データに基づいた意思決定のサポート、オペレーションの最適化、顧客体験の向上、イノベーションの促進を実現します。また、高度な分析、機械学習（ML）、その他新たな機会や競争優位性につながる可能性のあるデータ主導の取り組みにおいて、組織がデータを活用して価値を創造する際の支援を行います。