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クラウド分析とは。

クラウド分析とは、データ処理やストレージオペレーションなどのデータ分析の要素をパブリッククラウドやプライベートクラウドに移行するデータ分析の一種を指します。オンプレミスのデータ分析と同様に、クラウド分析ソリューションは、パターンを特定し、予測を行い、ビジネスインテリジェンス（BI）の分析情報を導き出すのに役立ちます。しかし、アルゴリズムとクラウドテクノロジーを使用して、膨大な量の複雑なビジネスデータを処理できるように、これらの機能が拡張されています。特に、この種の分析は、機械学習（ML）モデルやディープラーニング（DL）モデルなどの人工知能（AI）に関連してよく行われます。

クラウドコンピューティングにおけるクラウド分析は、従来のデータ分析と同じ機能を多数備えています。しかし、クラウド分析では、すべてをオンプレミスでホストするのではなく、サードパーティのインフラストラクチャ上のクラウドでデータ分析の構築、デプロイ、スケーリング、管理をサポートするコンポーネントが提供されます。

クラウド分析ソリューションの例としては、クラウドエンタープライズデータウェアハウス、データレイク、オンデマンドの BI とマーケティング分析などがあります。

クラウド分析の仕組み。

クラウド分析は、他の種類のクラウドコンピューティングと同様に、パブリッククラウドまたはプライベートクラウドでスケーラブルなクラウドリソースと強力な分析ツールを提供します。サービスやソリューションには、必要に応じてサブスクリプションベースまたは従量課金制の価格設定でご利用いただけます。

通常、クラウド分析プロバイダがアプリケーションやサービスを管理、保守するため、スケーリング、パフォーマンス、信頼性を気にすることなく、分析情報の生成に集中できます。データ分析プロセスのすべての側面をクラウドに移行することも、特定の要素をクラウドに移行して費用を削減し、パフォーマンスを向上させ、残りの要素をオンプレミスに残すハイブリッドモデルを採用することもできます。

たとえば、オンプレミスとクラウドベースのデータソースやビジネスアプリケーションなど、さまざまなデータソースから抽出された大量のビジネスデータを保存するために、クラウドエンタープライズデータウェアハウスを使用する場合があります。そこから、クラウド分析ツールを使用して、クラウドレポート、ストリーミング分析、予測分析、ML、他のアプリケーションやシステムへの分析やダッシュボードの埋め込みなど、さまざまなデータ分析のユースケースを実行できます。

クラウド分析の種類

選択する環境に応じて、クラウドコンピューティングには、パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウドの 3 つの主要なクラウド分析タイプがあります。

パブリッククラウド分析は、マルチテナントアーキテクチャ上のパブリッククラウドで提供されます。つまり、複数の組織が仮想マシン、データストレージ、データ処理などの同じリソースとサービスをデータを共有せずに使用できます。

プライベートクラウド分析には、プライベートクラウド内の単一の組織がアクセスします。プライベートクラウドには、パブリッククラウドと同じ利点が多くありますが、オンプレミスデータセンターに配置されるか、サードパーティの IT インフラストラクチャ上の専用サーバーでオフサイトにホストされます。プライベートクラウド分析ソリューションには、データセキュリティとプライバシーの強化というメリットがあります。ただし、スケーリングとメンテナンスの費用ははるかに高額になります。

ハイブリッドクラウド分析は、パブリッククラウドとプライベートクラウドの分析をハイブリッドクラウド環境で組み合わせたもので、機密性のないデータの処理と保存にはパブリッククラウドを使用し、より厳格なガバナンスまたはデータ主権の要件を備えた少量のセンシティブデータには、オンプレミスシステムまたはプライベートクラウドを使用します。ハイブリッドクラウド分析は、パブリッククラウド、プライベートクラウド、オンプレミスなど、データの保存場所を問わず分析機能を提供します。

複数のパブリッククラウドにデータを保存する組織が増えるにつれ、マルチクラウド分析はますます一般的になっています。マルチクラウド分析ソリューションを使用すると、あらゆる場所にあるすべてのデータから分析情報を取得し、データの移動やコピーの必要なくアクセスして分析できます。

クラウド分析の機能

データ分析プロセスの重要な要素を 1 つ以上クラウドに移行している場合は、クラウド分析を使用していることになります。Gartner が以前に定義したように、これらの要素には、データソース、データモデル、データ処理、コンピューティング能力、データストレージ、分析モデルが含まれます。

ソリューションやツールを検討する際は、次のうち 1 つ以上を提供する以下のクラウド分析機能を探します。

データソース: ウェブサイト、ERP システム、CRM システム、モバイルアプリ、ソーシャルメディアプラットフォームなど、さまざまな種類のデータソースからデータやイベントをキャプチャして取り込むことができます。クラウド分析の最大のメリットの一つは、リアルタイムのデータ統合です。この利点により、大幅に複雑化することなく、構造化データ、非構造化データ、バッチデータ、ストリーミングデータを統合できます。

データモデル: クラウドベースのデータモデルは、データ構造とデータ要素の相互関係を決定します。クラウド・プロバイダは、組織のデータや特定のビジネス要件に適合するデータモデルを備えたクラウド分析ソリューションを提供する必要があります。

データ処理: クラウド分析は、さまざまなシステムから着信する大量のデータを処理するデータ処理アプリケーションや機能を提供して、分析と分析情報の生成にかかる時間を短縮する必要があります。

コンピューティング能力: クラウド分析では、大規模なデータセットの取り込み、構造化、処理、保存、分析を大規模に行うことができるよう、データ処理に膨大なコンピューティング能力が必要となります。パブリッククラウドのリソースを活用することで、容量のスケーリングやその他のプロビジョニングについて心配することなく、データを迅速に処理して配信できます。

ストレージとデータウェアハウジング: ほとんどの場合、クラウド分析では、データストアの保存と維持に関する多くの問題が解決されます。理想的には、クラウド分析ソリューションは、複数のプラットフォームへのデータのアクセス、共有、配信を容易にするデータウェアハウスなどの他のサービスとともに、手頃な価格のクラウドストレージを提供する必要があります。

分析モデル: クラウド分析では、事前構築済みの高度な分析や AI/ML モデルを活用し、複雑なデータを分析するための独自のモデルを開発して、リアルタイムの予測、予想、意思決定を改善することができます。

クラウド分析のメリット

クラウド分析には、よりデータドリブンな組織をつくり、業務方法を改善するのに役立つ多くの利点があります。クラウド分析の主なメリットは次のとおりです。

データの統合

クラウド分析では、さまざまなビジネスシステムの異なるデータソースをすべて 1 か所にまとめることで、全体像を簡単に取得できます。

スケーラビリティ

クラウド分析では、ストレージや分析の容量をスケールアップまたはスケールダウンできるオンデマンドのコンピューティングリソースを活用して、データへの迅速なアクセスを実現し、より多くの情報に基づいた意思決定をより迅速に行うことができます。

簡単にアクセス

ほとんどのクラウド分析ソリューションは、セルフサービスとデータへの簡単なアクセスを提供しているため、データプロフェッショナルやその他のビジネスユーザーは、専門知識がなくても分析を行い、深い分析情報を得ることができます。

ハイブリッドな業務のサポート

クラウドベースの分析により、従業員、パートナー、お客様は、場所やデバイスを問わず、詳細な分析に簡単にアクセスできます。ファイルやレポートをすばやく共有できるため、コラボレーションが強化され、リアルタイムでの共同作業が促進されます。

コスト削減

オンプレミスの分析ソリューションは、購入、管理、維持、拡張のための費用がかさみます。クラウド分析では、必要なコンピューティングとストレージを正確な量だけデプロイし、使用した分だけ料金を支払うことができます。また、ニーズの変化に応じて自動的にスケールアップまたはスケールダウンすることもできます。

セキュリティの向上

大手クラウド・プロバイダは、堅牢なセキュリティ対策とデータ暗号化を提供し、最高レベルのセキュリティを確保しています。また、データのセキュリティを維持するためのデータアクセス、コンプライアンスとガバナンス、障害復旧、セキュリティモニタリングの高度な機能も提供しています。

クラウド分析のユースケース

クラウド分析は、より迅速で正確な意思決定、より多くのデータの組み合わせによる状況の可視化、リアルタイムデータを使用した予測モデルの開発など、ビジネスに多くのメリットをもたらします。

たとえば、ウェブサイトのトラフィックと販売、マーケティングとソーシャルメディアプラットフォーム、金融サービス、運用パフォーマンスなど、さまざまな種類のアナリティクスにクラウドベースのソリューションが実装されています。データに即座にアクセスして活用できるため、的確な意思決定をタイムリーに行え、さまざまな戦略や戦術のパフォーマンスを可視化できます。

クラウド分析のもう一つの一般的な用途は、エンタープライズデータウェアハウスとデータレイクのモダナイズです。これにより、データの生成と同時に収集、統合、分析を行い、ビジネスインテリジェンスを向上させるとともに、データ分析情報の提供にかかる時間とコストを削減できます。

クラウド分析は、次のような豊富なユースケースを実現するのに役立ちます。