データアーキテクチャの進化に対応、「アナリティクス対応DataOps」とは何か？

　データ主導型ビジネスへの転換が進む中で、容易に拡張でき、リアルタイムなデータストリーミングが可能なアーキテクチャへのニーズが高まっている。しかし、既存プロセスや技術の多くは、新たなデータアーキテクチャに求められる要件を満たすことができず、IT部門において複雑性やボトルネック（障害）を発生させる要因となってしまっている。

　組織が求めているのは、確実かつリアルタイムにデータを引き出せる環境だ。そのためには、今後も増え続けるデータを、実稼働中のアプリケーションに影響を与えずにアナリティクスプラットフォームにレプリケーションできなければならない。また、データの適切な管理と、データウェアハウスおよびデータレイクの設計や見直しの自動化も必要だ。

　本資料では新たなデータアーキテクチャに求められる3つの要件を挙げ、これらを実現する手法であるアナリティクス対応DataOps（データオプス）について解説。併せて、この手法を活用し、データパイプラインを自動化および加速する4つの戦略と、それをサポートするソリューションについても紹介する。