分散化やサイロ化を解消、データ管理の環境を標準化する新たなアプローチ

　データ活用の流れの中で多彩なデータソースが使われるようになったことが、データの分散化やサイロ化などの弊害を生んでいる。さらに分析ニーズの拡大とAI導入によるデータ要件の複雑化が、その傾向に拍車を掛けているのが現状だ。そこで、統一されたアーキテクチャによってデータ管理の環境を標準化する「データファブリック」が注目されている。

　しかし、データファブリックは比較的新しい概念であるため、まだ詳しい仕組みが分からないという人も少なくない。そこで本資料では、データファブリックの定義や目指すべき最終目標、また実際のアーキテクチャに変換するにはどのようなコンポーネントが必要なのかといった点について解説する。

　さらに、それらのコンポーネントの機能について深掘りしながら、データファブリックを実装していく上でのポイントを、ベンダーのアプローチの観点から明らかにしている。論理データファブリックの中核となるデータ仮想化レイヤーなどについても細かく説明を加えつつ、実際の企業におけるケーススタディーも示しているので、効果的な導入アプローチが理解できるはずだ。