データ統合とは
ビッグデータ、モノのインターネット（IoT）、SaaS アプリケーションなどにより、データ量は爆発的に増加しています。データ統合は、こうしたデータを検出、移動、結合して一元化したうえで分析情報を引き出し、次世代の AI を活用する分析を強化するプロセスです。
Google Cloud のデータ統合ソリューションは、サーバーレス アーキテクチャと自律型プラットフォームに重点を置き、元データから AI を活用したアクションへの移行を加速します。
- BigQuery: データの取り込みから分析情報の取得に至るまで、ライフサイクル全体を自動化する、Google のサーバーレスで自律型のデータから AI へのプラットフォーム。
- Managed Service for Apache Spark: クラスタを管理する負担なく、お気に入りのツールで Apache Spark アプリケーションを開発できます。
- Lakehouse for Apache Iceberg: Apache Iceberg を使用して、BigQuery や Spark などのオープンソース エンジンとの相互運用を実現するオープン レイクハウス ソリューション。
- Knowledge Catalog（旧称 Dataplex）: データと AI アーティファクトを検出して管理するセントラル ハブ。AI エージェントに重要なセマンティクスを提供します。
データを統合する方法。
データ統合には、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 データなど、処理するデータに応じてさまざまな手法があります。
- ETL と ELT: データ ウェアハウスやデータレイクでデータの整合性を保つためにデータを移動および変換する
- データ仮想化: データを移動することなく複数のソースからデータにアクセス
- 変更データ キャプチャ（CDC）: ソースの変更をリアルタイムでキャプチャして複製する
- サーバーレス パイプライン: サーバーレス アーキテクチャを利用して、クラスタ管理のオーバーヘッドを排除し、エンタープライズ ワークロードで自動的にスケーリングする
データ統合の例
生成 AI のグラウンディング
リアルタイムの顧客データと企業のナレッジベースを組み合わせて、AI エージェントに対して、正確でコンテキストに沿った、グラウンディングされた回答を提供します。
再利用可能なデータ プロダクトの構築
社内分析と外部利用の両方のために、組織全体で「プロダクト」として共有できる、価値の高いキュレートされたデータセットを作成します。
不正行為のリアルタイム検出
トランザクション システムからのストリーミング データと過去のパターンを統合して、リスクが発生した瞬間に特定して軽減します。
オープン レイクハウス アーキテクチャ
Apache Iceberg を使用してデータレイクとウェアハウスを 1 つのレイクハウスに統合し、BI と高度なデータ サイエンスの両方のワークロードをサポートします。
データ統合のメリット
最新のデータ統合は、統合ビューを提供するだけでなく、自律型データ プラットフォームと AI を活用したアクションの基盤となります。主な利点は次のとおりです。
AI 対応データ基盤
AI 対応データ基盤
高品質なデータを統合するインテグレーションは、大規模言語モデル（LLM）やエージェント型 AI の重要な基盤となります。
サーバーレス スケーリングによる運用効率の向上
サーバーレス スケーリングによる運用効率の向上
サーバーレス アーキテクチャを利用することで、クラスタ管理の手動によるオーバーヘッドが排除され、インフラストラクチャがエンタープライズ ワークロードに合わせて自動的にスケーリングされます。
分析情報の取得までの時間を短縮
分析情報の取得までの時間を短縮
データの取り込みから AI による分析情報の取得に至るまで、データ ライフサイクル全体を自動化することで、従来のサイロ化されたアプローチよりも迅速にデータからアクションへと移行できます。
シームレスでオープンな相互運用性
シームレスでオープンな相互運用性
Apache Iceberg などのオープン スタンダードを使用した最新のインテグレーションにより、ベンダー ロックインなしで複数の分析エンジンからデータにアクセスできます。
データ統合ツールとは
最新のデータ統合プラットフォームは、単純な ETL を超えて進化し、以下の機能を備えるようになりました。
- 自律型データ プラットフォーム: データの取り込みから ML と AI による分析情報に至るまで、ライフサイクル全体を自動化する BigQuery などのサーバーレス システム
- ユニバーサル AI カタログ: Knowledge Catalog のようなセントラル ハブにより、分散されたデータサイロ全体で AI エージェントのセマンティクスの検出、管理、提供が可能
- サーバーレス処理エンジン: Managed Service for Apache Spark などのツールを使用すると、基盤となるクラスタを管理することなく、複雑な処理ジョブを実行可能
- オープン レイクハウス テーブル: フルマネージドの Apache Iceberg テーブルを提供する Lakehouse for Apache Iceberg などのテクノロジーにより、さまざまなオープンソース エンジン間での相互運用が可能
- ストリーミングおよび CDC サービス: Datastream などのサーバーレスの変更データ キャプチャ（CDC）ツールにより、準リアルタイムでのデータ レプリケーションと同期を実現
データ統合の目的
データ統合は、一般的に以下のことを行うために使用されます。
人工知能（AI）と機械学習（ML）
データ統合は、LLM のグラウンディングとエージェント型 AI および自律エージェントの強化に必要な高品質の統合データを提供することで、生成 AI の基盤として機能します。
データ プロダクトの開発
最新の統合により、再利用可能なデータ プロダクトを作成できるため、組織はデータを内部および外部で消費される高価値アセットとして扱うことができます。
リアルタイム インテリジェンス
リアルタイムのデータ処理を活用して、即時のレコメンデーション、不正行為の検出、予測分析などのユースケースを実現できます。
データ統合の課題
インフラストラクチャのスケーリング
インフラストラクチャのスケーリング
従来のプラットフォームでは、エンタープライズ グレードのスケーラビリティの実現が困難です。最新のクラウドネイティブな統合では、サーバーレスのフルマネージド インフラストラクチャによってこの問題を解決します。
大規模なデータ ガバナンス
大規模なデータ ガバナンス
複数のサイロ間にまたがる高品質のデータを特定することは困難です。Knowledge Catalog などのツールは、AI 対応データに必要な一元的なガバナンスを提供します。
技術人材の複雑さ
技術人材の複雑さ
経験豊富な専門家を見つけるには費用がかかります。AI を活用した提案と SQL ベースのビジュアル ワークフロー（BigQuery Pipelines など）が、この隔たりを埋めるのに役立ちます。
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