データ アーキテクチャとは

正式な計画なしで事業を運営することは、地図なしで都市を建設するようなものです。時間が経つにつれて、「データスワンプ」になってしまいます。これらは、誰も見つけられず、信頼できず、使用できない生データで満たされた巨大なストレージ領域です。設計なしにデータをため込むと、エンジニアリング チームは新しい機能の構築や AI モデルのトレーニングよりも、情報の探索に多くの時間を費やすことになります。

優れたアーキテクチャは、IT リーダーとビジネス リーダーの間の翻訳者としても機能します。リーダーが「顧客の動向をリアルタイムで把握する必要がある」と言った場合、アーキテクチャはその目標を技術的に実現します。エンジニアに、BigQuery などのツールへのストリーミング パイプラインを構築するように指示するかもしれません。この連携により、テクノロジーに費やされるすべてのドルが、実際に会社の成長に役立つことが保証されます。

ほとんどの組織は、データフローを整理する 3 つの主な方法から選択します。

これは従来の方法です。会社全体のすべてのデータが、1 つの大きな統合されたウェアハウスまたはレイクに格納されます。「信頼できる唯一の情報源」を維持するのに最適で、1 つのルールセットを簡単に設定できます。ただし、ボトルネックになる可能性があります。すべてのチームが 1 つの中央 IT グループにデータの移動を依頼しなければならない場合は、会社が成長するにつれて作業の進展が遅くなります。

この最新のモデルでは、マーケティングや財務などのさまざまなビジネスチームが、それぞれのデータを所有して管理します。ルールとツールの共有セットによって接続されています。このモデルは、データメッシュやデータ ファブリックと呼ばれることが多く、一元管理を担う部門による処理を待つ必要がないため、チームの作業を迅速化できます。

データ レイクハウスは、データレイクの低コストで柔軟なストレージと、データ ウェアハウスの高パフォーマンスの管理およびトランザクションを組み合わせた最新のアーキテクチャです。基本的なレポート作成から高度な ML まで、すべてを単一の統合プラットフォームで直接実行できるため、ベンダー ロックインを回避できます。

ツールから始めるのではなく、「なぜ」から始めましょう。ビジネスが達成する必要があることを特定します。リアルタイムでクレジットカードの不正使用を検出する必要がある場合もあれば、生成 AI チャットボットを構築したい場合もあるでしょう。目標がわかれば、どのようなアーキテクチャが必要かがわかります。

すでに持っているものを見てみましょう。古い「レガシー」システム、データサイロ、データが滞留する場所を確認します。この監査により、保持できるものとクラウドに移行する必要があるものを判断できます。

テクノロジーを導入する前にルールを設定します。データの所有者と、データをクリーンに保つ方法を決定します。コンプライアンスを基盤に組み込んでおけば、後でセキュリティの脆弱性を慌てて修正する必要がなくなります。

スタックを選択します。データを移動、保存、変換するためのツールを、相互に連携して動作するものから選びます。Lakehouseやメッシュなど、選択したパターンをサポートし、将来の AI 計画に対応できることを確認します。