バッチ処理の限界を超える「データストリーミング」、AIを含む10のユースケース

　データドリブンビジネスにはスピード感が求められる。しかし多くの組織は依然としてバッチ処理をベースとする従来型のアプローチに依存しているため、リアルタイム性が課題となっている。バッチベースのデータパイプラインは運用を複雑化させるだけでなく、データ品質にばらつきを生じさせ、データの効果的な管理を困難にする。

　このような課題に対して注目されているのが、継続的に生成されるデータを収集しながら即座に処理・分析する「データストリーミング」アプローチだ。データストリーミングプラットフォームは、例えばオープンテーブルフォーマットと組み合わせることで、マルチリージョン環境にわたる柔軟な疎結合のデータアーキテクチャを実現し、ベンダーロックインを回避しながら相互運用性を高める。

　さらに拡張性、安全性、耐障害性に優れたデータプラットフォームを設計段階から構築でき、リアルタイム分析や自動化、インテリジェントな意思決定システムの実現につながる。本資料ではAIをはじめとする10のユースケースを紹介しているので、ぜひ確認してほしい。