「3つのハイブリッド」に対応せよ──機械学習・AI時代のデータ蓄積基盤構築

　「データやデータ分析をビジネスに活用できているのは、わずか15％の企業」「世の中にあるデータの90％がGoogleで検索できない、企業の手元にあるデータ」……。こうした状況で、企業のデータ活用を促進するデータ蓄積基盤を作るには、以下「3つのハイブリッド」への対応が求められている。

1．ハイブリッドデータ
2．ハイブリッドデプロイメント
3．ハイブリッドワークロード

　構造化・非構造化などにとらわれず、他社データベースであろうがどこに保存されているかは関係なくデータを活用できるようにする必要がある（ハイブリッドデータ）。また、オンプレミスとクラウドの両方をうまく活用し、最終的にはクラウドネイティブ化まで徐々に移行できるように支援するデータ活用環境でなければならない（ハイブリッドデプロイメント）。さらには、ワークロードの種類でデータベースを分けず、分析系とトランザクション処理の両方を1つの場所で処理できなければならない（ハイブリッドワークロード）。

　市場には上記それぞれの要件に最適化されたデータベースは存在するが、これをまとめて解決するデータ蓄積基盤を構築するにはどうすればいいのか？　分かりやすく解説していこう。