2021/03/05
熟練した職人は誰でも整備された道具箱を持っています。手近に専門の道具があれば質の高い仕事をタイムリーに実行できることを知っているからです。
同様のことが、IT部門、特にビジネスユーザーにデータを提供するデータエンジニアについても言えます。
彼らの作業を迅速かつ適切に実行するには、データ統合の道具箱の中に適切なツールがすべて揃っている必要があります。
しかし、今日では非常に多くのデータ統合ツールが利用可能なため、仕事を成功させるためにはそれらの中から適切なツールを選択する必要があります。
データエンジニアリングのリーダーがチームの道具箱に必要なものがすべて揃っていることを確認できるように、データ提供には7つのよく知られた方法論があります。
上記のツール1つだけで、貴社のデータ統合のニーズを解決できることはまずありません。（一部の人はそう信じているようですが）
多くの企業は成功を収めるために、データ提供スタイルを組み合わせる必要があります。
さまざまなビジネスゴールを満たすためのデータ統合の道具箱が必要なのです。
ガートナーは「2021年までに、80%以上の企業が複数のデータ提供の方法論を組み合わせてして、データ統合のユースケースを実行するようになる」と述べています。 (1)
これらのさまざまなデータ提供の方法論の中で、データ仮想化は最も重要なものの1つであり、道具箱に含める必要があります。
データ仮想化は、既存のデータ統合ツールを強化する非常に便利なツールです。データ仮想化は実用的な統合アプローチを提供するものであり、ETL/ELTやレプリケーションツールと組み合わせて使用する企業が増えています。
実際、ガートナーの2018年データ仮想化市場ガイドでは、「2022年までに、すべての組織の60%がデータ統合アーキテクチャの主要な提供スタイルのひとつとしてデータ仮想化を導入する予定です... 2011年の調査では、特定のユースケースでデータ仮想化を利用していると報告した組織はわずか11%でした」と述べられています。 (2)
しかし、率直に言って、ほとんどの人はできるだけ少ないツールで何とかやっていこうとします。そのため、電動ノコギリのことを知っていても、何百回も切断を要する「大きな仕事」に直面するまでは、電動ノコギリを買うことはありません。クラウドデータの共有は、まさにそのような「大きな仕事」であることが証明されつつある。
それはなぜでしょうか？
データとワークロードは急速にクラウドに移行していますが、多くのレガシーシステムはオンプレミスのままです。
このような状況下おいて、次のような新しいクラウド統合パターンが数多く生まれます。
クラウドデータを共有するという「大きな仕事」に直面したことで、仕事を成し遂げるための適切なツールが必要となります。
そしてデータエンジニアリングチームは、これらのクラウド統合パターンすべてにおいて、データ仮想化が適切な統合ツールであることに気づくでしょう。
オンプレミスおよびクラウドトポロジーに関係なく、データ仮想化は、データがどこに存在していても、移動または複製することなく、完全で一貫性があり、ビジネスに適したデータを提供します。
さらに良いことに、仮想化されたメタデータ駆動のデータビューは、クラウドトポロジーの変化に素早く適応します。
データの仮想化によってデータ統合の道具箱を完成させ、クラウドデータの共有を向上させる方法の詳細については、こちらの資料をご覧ください。
(1) Gartner, Magic Quadrant for Data Integration Tools, Ehtisham Zaidi, Eric Thoo, Nick Heudecker, 1 August 2019
(2) Gartner Market Guide for Data Virtualization, Sharat Menon, Mark Beyer, Ehtisham Zaidi, Ankush Jain, November 16, 2018
