データクラウドでビジネスに変革を
Google Cloud Japan Team
※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
Google Cloud の一員になれたことをとても嬉しく思います。私は仕事で長年データを扱ってきており、それこそがビジネスの変革のカギだと確信しています。多くの企業はデータ収集のノウハウを身につけており、ビジネス上の問題を解決するためにそういったデータを活用するメカニズムも持っています。しかし、ほとんどのデータは蓄積されていくだけで、有効に活用されることはありません。多くの企業では、蓄積されたデータにアクセスして、有益なインサイトを得ることは事実上不可能です。データはアクセスしづらい場所に格納されていて、部署間でバラバラになっており、本当に必要なときに利用できません。
Google Cloud のミッションは、データを活用してビジネスをデジタル変革する能力を加速することです。データに関する課題の解決は Google の DNA に組み込まれており、過去 20 年間、お客様がデータを最大限に活用して、実際のビジネス価値を実現できるよう支援するという独自の立場に立ってきました。
Google のプロダクトは、世界中で数十億人ものお客様に愛用されています。これらのプロダクトは、インターネットを構成する、バラバラに散らばった、種々異なる、そして急速に変化し続けるデータの複雑な網をまとめる役割を果たします。google.com のシンプルな検索バーを使って、検索結果を数ミリ秒で得られるとき、これが Google にとって簡単に実施できることだとわかります。Google Cloud は、データとソフトウェアに関するこの専門知識をあらゆる規模の企業に提供し、データを活用できるようにします。Google ではこれをデータクラウドと呼んでいます。
データクラウドの世界へ
データクラウドは、クラウドに対する包括的で実績のあるアプローチを提供し、ビジネスを運営してデータを生成するシステムから、意思決定をサポートする分析、未来を予測し自動化する AI や機械学習（ML）まで、データのライフサイクル全体を包含しています。データクラウドを使用すると、組織全体でデータを安全に統合できるため、サイロを解消し、アジリティを高め、イノベーションを迅速化し、データから価値を引き出して、ビジネス変革をサポートできます。これがデータクラウドの真髄です。
データクラウドの重要性
Google Cloud の技術を利用してデータクラウドを構築することで、社内の誰もが必要なデータに必要なときにアクセスできるため、データに基づいたよりインテリジェントな判断が可能になり、組織のビジネス変革を加速させることができます。
私は Google に入社して以来、ユーザー ファーストの考えに基づいてプロダクトを生み出してきたチームの仕事ぶりもそうですが、私たち一人ひとりに可能性を感じさせてくれるお客様にも感銘を受けてきました。
The Home Depot は、Google Cloud の技術を使ってデータクラウドを構築し、2,000 以上の拠点で 50,000 個を超えるアイテムの在庫管理に役立てています。地元の店舗内の商品の位置など、顧客のニーズを可視化することによって、40 万人を超える従業員たちがさらに賢く仕事ができるようになりました。BigQuery を活用することで、数時間から数日かかっていたクエリ処理時間が、数分、数秒にまで短縮されました。The Home Depot はまた、Cloud SQL、Spanner、Bigtable をオペレーションのユースケースに利用しているほか、店内ナビゲーション用のモバイルアプリを使って商品の位置を特定するために AI を利用しています。
メジャーリーグ ベースボール（MLB）は、データクラウドを利用して、ファンの新たな観戦の楽しみ方を作り上げています。現在のファンとのエンゲージメントを構築し、次世代とのエンゲージメントを促進し、将来のイノベーションの基礎を築くために、MLB はインフラストラクチャを統合し、Google Cloud の Anthos、Google Kubernetes Engine、Cloud SQL、BigQuery に移行しました。MLB は、Cloud SQL を使用して世界中の 7 つの大陸の視聴者に向け、すべての試合のあらゆる瞬間をトラックし、この貴重なデータをファンとのより深いエンゲージメントに役立てています。
Vodafone は、データクラウドを利用し、複数のマーケットにおいてお客様にパーソナライズされた新しい製品やサービスを提供しています。新しい製品やサービスを提供するために 700 以上のユースケースを特定することで、Vodafone は事実に基づいた意思決定のサポート、コストの削減、データソースの重複の排除、オペレーションの簡素化を実現しています。Google Cloud により、複数の国にある Vodafone の事業会社は、改善されたデータ分析、インテリジェンス、機械学習機能を利用できます。
データクラウド戦略の構築のために、Google Cloud を選ぶべき 4 つの理由をお伝えします。
理由その 1、Google は地球規模のインサイトをお届け
多くの場合、お客様は Google の内部データニーズに合わせて構築された特定の重要なデータツールに魅力を感じて Google Cloud を選択します。これらツールはあらゆる規模の組織において、随一のスピード、スケーリング、セキュリティ、機能を発揮します。BigQuery は分析のためのリーディング ソリューションであり、99.99% の SLA で大規模な分析を実行でき、他のクラウドデータ ウェアハウスに比べて TCO を最大 34% 削減できます。Spanner は、無制限のスケール、地域を超えたグローバルな整合性、最大 99.999% の高可用性を、オンプレミスのデータベースと比較して 78%、他のクラウド オプションと比較して 37% 低い TCO で実現します。Firestore は、お客様の環境でモバイル、ウェブ、IoT アプリケーションの動作を支えるデータベースであり、これまでに 200 万個を超えるデータベースが作成されるなど、急速に採用が広がっています。そして最後に、Looker は、すべてのデータのための API で、クラウド環境に関係なく、人々やアプリがデータとやり取りするための単一の共有場所を提供します。
理由その 2、Google の AI でビジネスがよりインテリジェントになる
Google は、先駆的な AI 研究と世界の情報をあらゆる人々や企業に役立てるという理念に基づいて設立されました。検索、マップ、Ads、YouTube といったような Google の人気のプロダクトも AI によって支えられています。Google はこの専門知識を活用して、新しい統一された AI Platform の提供を開始しました。これにより、すべてのデータ サイエンティスト、データ アナリスト、ML エンジニアが、Google が使用しているものと同じ AI ツールキットにアクセスできます。自動化された機械学習、試験運用とカスタム トレーニングの加速化、そして他のどのプラットフォームよりも多いデプロイされたモデルにより、データチーム全体があらゆる規模でビジネス成果を促進できます。
理由その 3、Google はオープンデータ プラットフォーム
Google Cloud のオープン プラットフォームは、トランザクション、分析、AI ベースのアプリケーションの管理に最大限の柔軟性をもたらします。お客様は幅広いトランザクション エンジン、処理エンジン、分析エンジン、オープンソース ツール、オープン API、ML サービスから選択でき、ロックインを回避できます。マルチクラウド環境およびハイブリッド環境全体でのデプロイを選択することもでき、既存のパートナー ソリューションや投資との相互運用性を容易にします。BigQuery Omni では、データ ウェアハウジング ソリューションを AWS または Azure（近日公開予定）にネイティブに対応させることができます。Looker は複数のクラウドで 50 以上の異なる SQL 言語をサポートしており、Google Cloud で特に急成長しているサービスの一つである Cloud SQL のようなデータベース サービスでは、使い慣れたオープンソースの MySQL と PostgreSQL の標準接続ドライバを提供しているため、好みのツールで作業ができ、コミュニティの最新の機能強化にも対応できます。さらに、Google は、AI、機械学習、モバイル、アプリケーション開発、マイクロサービスの分野で最大級のデベロッパー コミュニティを提供しており、サードパーティのソリューションやオープンソース システムへのアクセスを可能にしています。
理由その 4、Google は信頼されたプラットフォームでお客様のデータニーズに対応
お客様は、Google がコンプライアンス、冗長性、信頼性を確保するために使用しているものと同じ、安全性を重視した設計のインフラストラクチャ、組み込みのデータ保護機能、グローバル ネットワークを利用できます。Google のすべてのデータは、デフォルトで転送時および保管時に暗号化されます。Google はリージョンをまたいで業界トップクラスの信頼性を提供しており、お客様はシステムを常時稼働できます。Spanner は 99.999% の SLA、BigQuery は 99.99% の SLA を提供しています。BI や組み込み分析の場合、Looker はデータを整理し、ビジネス ロジックを一元的に保存するセマンティック レイヤーを介してデータ ガバナンスをサポートし、一貫した信頼できる KPI を提供します。そして最後に、ハードウェア、サービス、ユーザー ID、ストレージ、インターネット通信、オペレーションにわたる Google の多層的なセキュリティ アプローチにより、お客様は自身のデータが守られているという安心感を得ることができます。
-データベース、アナリティクス、Looker 担当バイス プレジデント兼ゼネラル マネージャー Gerrit Kazmaier
