2022 年以降のデータ インフラストラクチャの未来を形作る上位 5 つのトレンド

データは、あらゆるビジネス、経済、国を動かし、拡大する可能性を秘めており、貴重な戦略的意思決定を形成する方向性を示します。 企業のデジタル化時代が到来する中、AI/ML や IoT (モノのインターネット) などの最新のテクノロジによって損なわれたデータに対する企業のニーズは、これまで以上に高まっています。 これには、ビジネス データをインサイトの形で維持、整理、配布できる、適切に構築されたデータ インフラストラクチャが必要です。

ビジネス データ センターとウェアハウス全体の不可欠な部分として、データ サポート インフラストラクチャは、電力、冷却、セキュリティ、監視、および測定システムで構成され、すべてがコア ビジネス データ運用の維持を支援するように設計されています。

パンデミックの危機の中でも、データセンター サポート インフラストラクチャの世界市場が 9.4% の CAGR で成長しており、2024 年までに 758 億ドルに達すると推定されていることを知って驚かれることでしょう。最新のデータ インフラストラクチャの成長は、効率的な方法で保存および管理する必要がある急速に増加するデータ量。

さらに、クラウド データ ストレージ、オンライン モバイル クラウド コンピューティング サービス、データ視覚化、ビッグデータ分析に対する継続的な需要があり、データ インフラストラクチャ ソリューションの持続可能な市場成長につながっています。 実際、データ ストレージ システムの進化は、統合データ インフラストラクチャの主要なソースです。 システムがどのように進化したかを次に示します。

これは、データ資産とプロセスを管理するために、データ インフラストラクチャが重要な役割を果たすことを証明しています。 それで、私たちは何を待っていますか？ を詳しく見てみましょう。

• 統合データ インフラストラクチャとは
• ビジネスに最新のデータ インフラストラクチャが必要な理由は何ですか?
• ビジネスのデータ インフラストラクチャ タイプ
• ビジネスの未来を形作る、2022 年以降のデータ インフラストラクチャの上位 5 つのトレンド

さぁ、始めよう：

ビジネス向けの統合データ インフラストラクチャとは

データ インフラストラクチャはデータ資産で構成され、ビジネス目的でデータを収集、保存、維持、および配布するためのプロセス、テクノロジ、およびシステムのエコシステムと見なすことができます。

つまり、正確なデータ インフラストラクチャの定義は次のようになります。

「データ インフラストラクチャは、プロセス、人、テクノロジーによってサポートされる、構造化されたものと構造化されていないものの両方のデータ資産で構成されています」。

以下に、最新のデータ インフラストラクチャの主な特徴をいくつか示します。

• 統合されたデータ インフラストラクチャには、すべてのビジネス データ リソースへのアクセスを管理および提供するためのテクノロジと標準が含まれます。
• データ資産とそのシステムの使用と管理を知らせるガイダンスとポリシー
• 顧客データ エコシステムとビジネス データ エコシステムを個別に分析するためのデータ セット、識別子、レジスタ

多くの組織がソフトウェア定義インフラストラクチャ (SDI) を使用してビジネスの動的な IT ニーズをサポートしていますが、SDI には独自のバックログがあります。 最も一般的なデータ インフラストラクチャのトレンドの 1 つは、人工知能定義のデータ インフラストラクチャとしても知られる ADI を実装することです。

ADI は、最新の AI/ML アルゴリズムを積み重ねたソフトウェア ベースのデータ インフラストラクチャのインテリジェントなアップグレードであり、あらゆる方法でビジネス データをバックアップします。

データ インフラストラクチャのトレンドについて詳しく説明しますが、ここでは、データ インフラストラクチャ管理ソリューションがビジネスで非常に必要とされている理由を概説しましょう。

ビジネスにとってデータ インフラストラクチャが重要な理由

ワークフローにデータ インフラストラクチャ システムを適切に実装している場合、強力なデータ分析インフラストラクチャ戦略により、生産性と効率が向上し、リソースとのコラボレーションが容易になり、情報にリモートで簡単にアクセスできるようになります。

データ インフラストラクチャ ソリューションを使用する主な利点は次のとおりです。

1. データ共有とデータ セキュリティの向上

データ インフラストラクチャは、企業がさまざまな組織間でデータを迅速、効果的かつ安全に共有するのに役立ちます。 データベース クエリに対する迅速な解決策が得られるだけでなく、エンド ユーザーは作業プロセスを高速化できます。

たとえば、統合されたデータ インフラストラクチャを使用すると、販売チームは、提供された期間の売上を正確に予測できる有用なデータ インサイトを取得できます。

2.効果的なデータ統合

運用とデータ管理のより正確な全体像を促進するのに役立つため、最新のデータ エコシステムの必要性は重要です。 データ インフラストラクチャは、ビジネスの 1 つのセグメントが他のセグメントからどのように影響を受けるかを決定します。

したがって、API と統合、データ処理、ネットワークなどのさまざまなデータ標準化オプションを統合して、データ セットを充実させることができます。

3. 一貫した信頼できるデータ

データの不整合は、すべての業種で最も一般的な課題です。 特定のデータ品質ツールを使用したデータ インフラストラクチャにより、データの正確なビューが組織全体で共有されるようになります。

4. 個人情報保護法に準拠したデータ

データ インフラストラクチャ エコシステムは、プライバシーおよびセキュリティ ポリシーを実施するためのより優れたフレームワークを提供します。 統一された方法でデータをオーケストレーションすることにより、規制違反のリスクを抑えながら、データのプライバシーとセキュリティを一元管理できます。

5. より良い意思決定

データに関する意思決定は、使用される情報として優れています。 データ インフラストラクチャ システムは、運用コストを削減しながら、データ品質イニシアチブとより優れたデータ管理を提供するのに役立ちます。これは最終的に、組織の意思決定の向上につながります。

これがおそらく、ビジネスに信頼できるデータ インフラストラクチャが必要な理由です。 データ インフラストラクチャ エコシステムをワークフローに展開することに確信がある場合、一般的な展開オプションは、オンプレミス展開、クラウド展開、およびハイブリッド展開です。

銀行およびサプライ チェーン業界に関しては、そのワークフローは、データ ホスティングとワークロードの削減のために、クラウド ネイティブおよびサーバーレス インフラストラクチャにさらに移行しています。

ただし、企業全体にエコシステムを展開する前に、ビジネスに必要なデータ インフラストラクチャの種類を把握しておくことをお勧めします。

企業が実装するデータ インフラストラクチャの種類

データ インフラストラクチャは、ビジネスで使用されるデータの目的と目的に基づいて、さまざまなカテゴリに分類できます。 以下は、企業が日常の作業プロセスをスケーリングするために使用する最新のデータ管理インフラストラクチャ システムの最も一般的なタイプの一部です。

データ アクセス –データ アクセスは、データを IT システムから要求されたアクセス クエリに移動、コピー、取得、および変更するためのインターフェイスです。 これは基本的に、ユーザーが認証された体系的な方法で必要なデータを取得する媒体です。

データの取り込み –データの取り込みは、データが 1 つまたは複数のリソースから分析と操作に使用できる場所に転送されるインフラストラクチャです。 システムは、データを正しい方向にルーティングするだけです。

API 統合 –前述のように、API は、複数のデバイスを介してデータをシームレスに配信するための要求を処理する、一般的に使用されるデータ インフラストラクチャ システムです。 API は、プログラム、デバイス、およびアプリケーションとともに、バックエンド システムと通信および対話します。

データの保存と処理 -データの保存とは、さまざまな機器やソフトウェアを介したデータの物理的または仮想的な保存を指します。

効率的な管理のためにデータを制御するためのインターフェースをデータ処理と呼びます。 このプロセスには、生データを洞察に変換することが含まれます。 両者の集合的なプロセスは、データ統合と呼ばれます。

データベース –データベースは、認証によってのみアクセスできる体系的かつ組織化されたデータのコレクションです。 膨大な量のデータベースは、大規模なデータベース管理システムによって管理されます。

ネットワーク –ネットワーク インフラストラクチャは、企業のシステム、メインフレーム、サーバー、ネットワーク デバイス、周辺機器などの間の接続として機能し、データを効率的に共有します。

データ セキュリティ –データ セキュリティ インフラストラクチャには、データを不正アクセスから保護するためのシステム、ソフトウェア、ハードウェア、およびアプリケーションが含まれます。 エコシステムには、すべてのデジタル プラットフォームを包括的に保護するためのデータ暗号化、ハッシング、トークン化が含まれます。

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データセンター –データセンターには、ビジネスアプリケーションとデータを保管するためのインフラストラクチャまたは専用スペースがあります。 たとえば、ルーター、ストレージ システム、ファイアウォール、アプリケーション配信コントローラーなどです。

データの視覚化 –データの視覚化とは、洞察を簡単に伝達できるように、ダッシュボード、チャート、マップなどのグラフィック形式でデータを表現することです。

データ移行 –データ移行は、インターネット ベースのビジネス データが保存および処理されるクラウド プラットフォームで実行されます。

これらすべてのデータ プロセスは、データ サイロを維持および最適化するために、あらゆる規模と規模の企業で使用されています。 これらのデータ インフラストラクチャ システムがどのように役立つかについてまだ確信が持てない場合は、 これは、データ インフラストラクチャの例とテクノロジの巨人による使用例を示すインフォグラフィックです。

これらの技術大手とは別に、データ分析は通信業界でも人気があります。 Appinventiv が、大手通信会社が顧客中心のデータ インフラストラクチャ プラットフォームを構築し、データ品質を 85% 向上させるのをどのように支援したかをご覧ください。

データ インフラストラクチャのトレンドに移る前に、データ インフラストラクチャについて知っておく必要があるのはこれだけです。 データの傾向について言えば、企業は、アクセス、認証、および管理された企業データを統合および管理することで、よりスマートになっています。

より優れたデータ インフラストラクチャ管理のために、組織は、より多くの顧客向け資産を獲得し、より適切に機能するために、バックアップ システムに重点を置いています。 したがって、ビジネス データを超えてビジネス プロセスを維持しようとしている場合は、従うべき上位 5 つのデータ トレンドを以下に示します。

2022 年以降に注目すべき 5 つのビジネス データ インフラストラクチャ トレンド

データ インフラストラクチャのトレンドは、効率的なデータ ソリューションへの移行、データのクレンジング、データ資産の有効活用、広範なデータ サイロの除去に関するものです。 すべての業界と業種が最新のデータ プロセスを活用するようになった今、ビジネスを加速させ、形成するデータ インフラストラクチャのトレンドをいくつか紹介します。

1. データ ファブリック

データ ファブリックは、分散型エンタープライズの基盤です。 デジタル チャネルとオンライン販売の絶え間ない進化に伴い、デバイスとアプリケーションの複雑で多様なエコシステムが存在します。 2022 年のトレンドに従い、企業はデータ ファブリックを作成して、企業全体のデータと分析を推進し、すべてのデータ プロセスを自動化しています。

データ ファブリックにより、企業はデータを管理するための最も適切なアプローチを選択できるようになり、最終的に配信時間の短縮につながります。 多くの研究では、「データ ファブリック テクノロジは、AI と分析を使用してデータ管理機能を自動化することにより、データの仮想化を次のレベルに引き上げます。

2. データ メッシュ アーキテクチャ

データ メッシュ アーキテクチャは、これまで以上に魅力的になっています。 組織の規模と複雑さが増すにつれて、通常、中央のデータ チームはさまざまな機能に対処するよう求められます。 これにより、他の機能横断的なチームのデータ要件を理解することが難しくなり、企業は適切なデータ製品のセットを提供できなくなります。

データ メッシュは、ボトルネックを取り除き、より詳細なデータ決定を下すデータ分析用の分散型アーキテクチャです。 2022 年以降、ビジネスに分散データ環境が関係している場合、データ メッシュは、データ製品を共有するための統合インフラストラクチャに必要なものです。

意思決定インテリジェンス

意思決定インテリジェンス アプローチは、ビジネス全体の意思決定サポートに浸透します。 企業は膨大な量のデータを取得し、その情報を活用してビジネスの成果を上げています。 意思決定インテリジェンス アプローチ、データ インサイト、通常のダッシュボード、BI プラットフォームを AI/ML および分析機能で強化して、より高度な意思決定アクションをサポートします。

モノリシック アーキテクチャ

企業はすでに、構成可能なデータおよび分析アーキテクチャを採用して、データ コンシューマーに力を与えています。 モノリシック アーキテクチャはすでに過去のものになっていますが、このプロセスは、小さな設置面積であっても、企業によって取得されようとしています。 データがクラウド プラットフォーム、物理サーバー、地域サーバー、データ センターの境界に分散している場合、すべてのデータ サイロを統合する中央の場所を持つことは事実上不可能です。

コンポーザブル データ アーキテクチャを使用すると、必要なデータ管理テクノロジ スタックを提供し、IT への依存度を下げて、ローコードまたはノーコード インフラストラクチャを活用できます。

小規模で幅広いデータ分析

ご存じのとおり、最新のテクノロジーはビジネスの運営方法を変革しています。 ただし、企業が成功し、適切であるためには、従来の分析、BI、クラウド、および可能なデータ ツールも必要です。 幅広いデータ分析により、インフラストラクチャは分析目的でさまざまなソースからの構造化データ、非構造化データ、および半構造化データを組み合わせ、組織全体のデータフローにペースを与えます。

小規模で幅広いデータ分析は、まだ採用されていない新しい概念ですが、数か月以内に、企業がこの概念でより大きな牽引力を獲得するのを見ることができるでしょう.

私たちは、最新のデータ分析インフラストラクチャにおける革命のごく初期段階にまだいると考えています。 AI とクラウド コンピューティングが私たちの働き方を変えたように、最新のデータ インフラストラクチャのトレンドを活用することで、統合された一元化されたアプローチにより、あらゆる業種や業界を変革できます。 必要なのは、ジャーニーをガイドするデータ インフラストラクチャ管理サービスだけです。

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