データは常に組織にとって原動力です。過去 10 年間で、データの価値は飛躍的に増加しました。あらゆるカテゴリーと規模の組織 (多国籍企業と中小企業) が、収集したデータから収集した洞察に基づいて重要なビジネス上の意思決定を下し始めています。データは、最も一般的には履歴データと呼ばれ、有意義な洞察を収集するために十分な時間をかけて収集されます。

最近、膨大な量のデータと収集されたデータの処理の増加により、組織はデータを効果的に管理するという差し迫った問題に直面しています。この記事では、2024 年から 25 年にかけてスポットライトを最適に共有する、データ管理のトレンドの方法をいくつか紹介します。

クラウドベースのデータ管理とDocker化

データ保護のためのクラウドベースのテクノロジーは、従来のデータの永続化および管理方法に比べて多くの利点を提供します。いくつか例を挙げると、オンデマンドのスケーラビリティ、ハードウェア メンテナンス不要、24 時間年中無休のカスタマー サポート、データ利用に応じたコスト (オンプレミスのデータ管理と比較して非常に費用対効果が高い) が、最も優れた利点の一部です。クラウドベースのデータ保存および管理サービスに優位性をもたらします。 Amazon Web Services (AWS) と Google Cloud Platform (GCP) は、市場で提供されているさまざまなクラウド サービスの中で最も人気のある 7 つです。

クラウド サービス プロバイダーは前述の競争上の利点を提供するため、企業はさまざまな業種にわたってクラウド テクノロジーを急速に導入しています。

Gartner の調査によると、 クラウド市場の導入 600年間（300年から2022年）で約2023億ドルから約XNUMX億ドルに達しました。 Infrastructure-as-a-Service (IaaS) の提供が、クラウド サービスの採用が急速に拡大した最も一般的な理由であることがわかりました。

になると データ管理データを効果的に複製でき、異なる環境間でも同じ出力を生成できることが重要な役割を果たします。ここで Dockerization が登場します。

簡単に言うと、(Kubernetes や Docker などのテクノロジを使用した) コンテナ化は、変更を加えずにハードウェアに基づいたコードのデプロイメントをサポートします。これにより、メンテナンスに必要なリソースが最小限で済むため、企業は販売やマーケティングなどのビジネス プロセスの他の側面でリソースを活用できるようになります。

人工知能と機械学習

人工知能の出現は、テクノロジーの分野で日に日に普及してきています。その主な理由の 1 つは、AI を使用すると、組織が膨大な量のデータを処理および分析し、非常に短時間でプロセスに人間の介入をまったく必要とせずに有益な洞察を得ることができることです。

ほぼすべてのビジネス ソリューションで AI が有効になっているため、 世界の人工知能市場 1812年末までに約2023億ドルに達すると予想されています。

これとは別に、AI と ML の組み合わせは、データ内の特定のパターンを識別し、今後のイベントの可能性を予測するのに役立つカスタムメイドのアルゴリズムの恩恵を受けることができます。さらに、大量の非構造化データを処理し、それを構造化して、技術者以外の人でも簡単に理解してアクセスできる、意味のある関連情報を提供するために使用することもできます。

合成データの生成

データ管理中に現れる最も興味深いトピックの 1 つは、合成データの生成です。

合成データ生成の目的 実際のデータのあらゆる側面と特性に似ているが、実際のデータ (本番データ) に影響や相関関係を持たない合成データを作成すること。これは、データが適切に保護されていることを確認するのに役立ち、また、データ分析を実行したり、ソフトウェア テスト用の偽データを生成するためのデータ モデルのトレーニングにも役立ちます。

開発では実稼働データの基礎となるパターンに似た合成データを使用するため、コードを実稼働環境に統合することが容易になります。未来的なビジョンを持つ組織は、多くのビジネス ユース ケースに最適に対処できる合成データ生成方法をすでに採用し始めています。

大規模なエンタープライズレベルのデータ管理プラットフォームは、生成 AI、ルール エンジン、エンティティ クローン作成、およびデータ マスキングの可能性を組み合わせて、正確に合成生成されたデータを提供する本格的な合成データ管理ソリューションを提供します。

データのプライバシーとセキュリティ

生成および処理されるデータの量は指数関数的に増加する一方であるため、処理されたデータを細心の注意を払って取り扱うことが非常に重要です。たとえば、病院が患者、病歴、家族の病歴に関する情報を収集し、患者ごとに維持している場合、その情報は通常「PII」（個人を特定できる情報）と呼ばれます。この情報がインターネット上でアクセス可能になると、個人に潜在的な損害を与える可能性があり、組織は個人に生じた損害に対して必要な責任を負わなければなりません。このため、企業はデータ保護を優先し、データ セキュリティの確保に多額の投資を行う傾向があります。

研究者らはそれを特定しました 世界の消費者のほぼ 33% 過去 1 年間に何らかの形でデータ侵害を受けています。

サーバー側の暗号化サービスは、エンタープライズ グレードのデータとバックアップおよびリカバリのオプションを保存します。これらのソリューションは、パブリック クラウド サービス間でのデータの簡単な移行も提供します。

データの分散化

近年、テクノロジーの進化とデータ領域の変化はかつてないほど急速に進んでいます。このため、最新のテクノロジーと即席の方法で更新する迅速な導入機能が緊急に必要となっています。最終的に、組織はこれを行うための最良の方法は、分散型アプローチに従ってデータを効果的に管理することであると考えました。

分散型アプローチでは、指定されたチームがデータを維持します。分散型アプローチの最も重要な側面は次のとおりです。

1. ユーザーが必要なときにいつでもデータにアクセスし、扱っているデータの特性を理解できるように、十分な権限をユーザーに提供します。
2. すべてのデータ ソースとコンポーネントを橋渡しするデータ管理アーキテクチャをデバイス化します。 
   定義された方法 (主にメタデータを使用) によるデータ管理。

最近の研究によると、 2025 年、組織のほぼ 75% データ分散化を採用する予定です。

データが大規模に増加する時代が進むにつれ、特定のデータ管理方法がデータ管理に関連する企業の問題を​​すべて解決すると結論付けるのは困難です。上記の方法には独自の欠点もあります。しかし、これらを組み合わせることで、組織が直面する問題のほとんどを解決できます。将来的には、高度なテクノロジーとデータ管理の明確化により、単一の方法でデータ管理関連の懸念事項のほとんど、あるいはすべてが解決される可能性があります。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/5-data-management-trends-data-practitioners-and-cios-should-know-in-2024-and-2025/