データに溺れていませんか?進化し続けるビジネス ニーズに対応できない厳格なデータ ウェアハウスに束縛されていると感じていませんか?あなたは一人じゃない。従来のデータ ストレージ戦略は、多様なデータ ソースの重みで崩壊しつつあり、分析が制限され、意思決定が困難になります。しかし、もっと良い方法があったとしたらどうでしょうか?広大なデータの海をすぐに利用して、その無限の可能性を解き放つ方法はあるでしょうか?変革をもたらすハイブリッド アーキテクチャの登場です。
この革新的なアプローチは、サイロ化されたデータの世界を打ち破り、データ レイクの柔軟性と Data Vault モデルの分析力を結び付けます。センサーの読み取り値からソーシャル メディアでの言及まで、構造化および非構造化にかかわらず、すべてのデータを簡単にキャプチャできることを想像してみてください。データを細分化して隠れた洞察を明らかにし、意思決定を次のレベルに進めることができる、厳選されたビジネス指向のコアを想像してください。夢物語のように聞こえますか？そうではありません。
この記事では、ハイブリッド アーキテクチャがどのように変革をもたらすかを説明します。 データ戦略 沈没船から外洋巡洋艦まで、ビジネス環境の荒波を乗り切る準備ができています。
ハイブリッド アーキテクチャのコンポーネント
データレイク
広大で拡大し続けるリポジトリ、つまりデータのグランドキャニオンを想像してください。これは データレイク、企業のあらゆる場所からのフィルタリングされていない生のデータ、つまり構造化 (データベース、ログ) と非構造化 (ソーシャル メディア、センサー測定値) のランディング ゾーンです。これを分析エンジンを動かす原材料と考えてください。
- 利点: 大量のデータ量に対応する拡張性、多様なデータタイプに対応する柔軟性、生データを保存するための費用対効果。
- 課題： データガバナンス 品質と系統を確保するため、新しいデータ型を管理するためのスキーマの進化、効率的な探索のためのクエリの最適化。
データ保管庫
ここで、データレイク内に、目的を持って組織され、細心の注意を払って作られた大聖堂を想像してください。これは Data Vault であり、分析力の中心です。これには、特定のソース システムから独立して、「ビジネス キー」によって表される中核的なビジネス エンティティ (顧客、製品、トランザクション) が格納されます。湖からのデータは、保管庫に入る前にクレンジング、変換、強化され、分析の構成要素となります。
- 利点: イベント駆動型のデータ キャプチャによる履歴分析、正規化されたデータ構造による効率的なクエリ、モジュール設計による機敏性、適応性。
- 課題: 統合中のデータの整合性の維持、スキーマの安定性と進化するビジネス ニーズのバランス、および多様なユーザーのデータ アクセシビリティの確保。
リンク
大聖堂と周囲の風景を結ぶ複雑な橋を想像してみてください。これらのリンクは、レイクとボールト全体でデータを接続し、関係とコンテキストを明らかにします。これらを使用すると、顧客の注文がソーシャル メディアでの言及とどのように結びついているか、またはセンサーの読み取り値が製品のパフォーマンスとどのように相関しているかを調査できます。
- 利点: クロスドメイン分析を通じてより深い洞察を引き出し、レイクからのコンテキストでボールトを強化し、データ関係の柔軟な探索を可能にします。
- 課題: 効率的なクエリのための直観的なリンク構造の設計、リンクとそれに対応するデータ要素間の一貫性の維持、リンクされたデータ ソース全体でのデータ セキュリティとアクセス制御の確保。
ツールとテクニック
このデータ エコシステムの設計者、構築者、管理者のことを考えてください。 ETL/ELT パイプライン、データ品質ツール、データ レイク管理プラットフォーム、Data Vault モデリング技術などのツールと技術は、ハイブリッド アーキテクチャの構築、維持、利用において重要です。
- 利点: 効率的なデータ フローのための自動化、データ品質とセキュリティのためのガバナンス、パフォーマンスとスケーラビリティを最適化するためのベスト プラクティス。
- 課題: 特定のニーズに適したツールの選択、進化するテクノロジーの最新情報の入手、トレーニング、データ管理チームの強化。
ハイブリッド アーキテクチャの利点
ハイブリッド アーキテクチャの期待 データ保管庫 2.0 単にデータを湖に放り込み、その上にきちんとした家を建てるだけではありません。
1. データに合わせて踊る柔軟性: データ レイクは、センサーの読み取り値、ソーシャル メディアの話題、従来のトランザクション ログなど、あらゆる種類のデータを厳格なスキーマに強制することなく受け入れます。これにより、予期せぬ分析への扉が開かれ、隠れた相関関係やこれまで想像できなかった洞察を発見できるようになります。
2.スケーラビリティ： ハイブリッド アーキテクチャは簡単に拡張できます。データ レイクの広大さは、従来のシステムでは窒息するほどのデータ量に対応し、ビジネス活動のあらゆる側面をキャプチャできるようにします。
3 費用対効果： 予算の制約により、データへの取り組みが困難になることがよくあります。ハイブリッド アーキテクチャは新鮮な空気をもたらします。生データはコスト効率の高いデータ レイクに保存され、Data Vault の厳選されたコアにより、頻繁にアクセスされる分析に必要なストレージが最小限に抑えられます。このインテリジェントなリソース割り当てにより、データ ROI を最大化できます。
4.敏捷性： データ ジャングルに適応して征服する: ハイブリッド アーキテクチャにより俊敏性が備わります。新しいデータ ソースはレイクに簡単に統合でき、Data Vault 構造への変更は最小限で済みます。これは、より迅速な分析、より迅速な意思決定、そして競合他社を出し抜く能力につながります。
5. より深い洞察: 伝統的な データウェアハウス 多くの場合、表面レベルのビューが提供されます。ハイブリッド アーキテクチャは隠された宝物を解き放ちます。レイク内の構造化データと非構造化データ、および慎重に厳選された Data Vault の間の点を結び付けることで、ビジネスを 360 度見渡すことができます。
ハイブリッド アーキテクチャにおける課題と考慮事項
1. データガバナンス: 明確なポリシーと手順は、レイクとボールトの間のデータ フローを管理し、不整合を防ぎ、データ資産の信頼を維持するために非常に重要です。データ ディクショナリ、監査証跡、アクセス制御メカニズムはすべて、データを完全な状態に保つために不可欠なツールです。
2. スキーマの進化: 中核となるビジネス エンティティは一貫性を保つ必要がありますが、新しいデータ ソースに対応するには、Data Vault スキーマを慎重に調整する必要がある場合があります。俊敏性とデータの整合性の間で適切なバランスを取るには、慎重な計画と、データ アーキテクトとビジネス関係者間のコラボレーションが必要です。
3. クエリの最適化: データ レイクとデータ ボルト全体で効率的にクエリを実行することは、構造が異なるため難しい場合があります。 MPP クエリ エンジンなどのツールを利用し、リンク構造を最適化することは、膨大なデータ環境をナビゲートし、求める洞察を取得するために最も重要になります。
4. スキルとトレーニング: ハイブリッド アーキテクチャの実装には、Data Vault モデリング、データ レイク管理、およびデータ統合ツールに関する専門知識が必要です。チームのトレーニングに投資するか、必要なスキルを持つ個人を採用します。
5. ツールの選択: 利用可能なツールがたくさんあるため、適切なものを選択するのは地雷原を進むような気分になることがあります。 ETL/ELT パイプライン、 データ品質ツール、データ レイク管理プラットフォーム、および Data Vault モデリング ツールはすべてそれぞれの役割を果たしますが、間違ったツールを選択すると、進歩が妨げられる可能性があります。ニーズとデータ環境をシームレスに統合して調整するツールを調査、比較、選択します。
まとめ
ハイブリッド アーキテクチャを慎重に実装すると、データドリブンな組織は、Data Vault 2.0 の分析能力とともにデータ レイクの柔軟性を活用できるようになります。課題に慎重に対処し、適切なツールを活用することで、組織は多様なデータ資産からより深い洞察を引き出し、意思決定を改善することができます。
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- 情報源： https://www.dataversity.net/hybrid-architectures-in-data-vault-2-0/
