データを企業競争力につなげるには「3つのハイブリッド化」対応が必要だ
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ここ数年で企業の本格的なデータ活用手段が広がり、データの構造も保管場所もワークロードもまったく違うデータを同じように取り扱えることが企業競争力の源泉となる時代になった。一方で、既存のIT資産を持つ企業ほどデータ活用環境の整備に手間取っており、データにまつわる「3つのハイブリッド化」への対応に苦慮している。これに対する有効な解決策はあるのだろうか。
データ活用の現状は10年前と大きく変わった
ビッグデータという言葉が言われるようになってからもう10年になる。データがビジネスにとって重要なことは引き続き変わらないが、データ活用の現状は一昔前とは違う。企業は今までなかった課題で苦慮している。それが、データ活用環境における「3つのハイブリッド化」だ。
1つ目は、データ構造のハイブリッド化である。以前はリレーショナルデータベース（RDB）で扱いやすい構造化データがエンタープライズシステムの主役だった。
ところが現在は、準構造化データ（XML、JSON等）や非構造化データ（テキスト、音声、センサーデータ等）といった以前は捨てていたデータに、企業の競争力を生む価値があるとされるようになった。
もちろん構造化データに価値があることは変わらないが、企業は双方のデータを扱えなければならなくなった。これが1つ目のハイブリッドである。
2つ目は、データ保管場所のハイブリッド化だ。クラウドの台頭により、データをクラウドに保管する企業が増えている。すべてをクラウド化するべきかどうかは有識者の間でも見解が分かれるところだが、いずれにせよオンプレミスとクラウドの双方を連携させなければならない。
3つ目はワークロードのハイブリッド化である。処理するデータ量は少ないが高いスループットが求められるトランザクション処理と、莫大なデータ量の中からインサイトを抽出するアナリティクス処理では、アプリケーションを支えるアーキテクチャが異なる。
上記3つの観点に対して、実はそれぞれに最適化されたデータベースソリューションは存在している。しかし、各ニーズに対応したソリューションを採用する動きが進んでしまった結果、サイロ化に陥っており、ビジネスに役立つ横断型のデータベースとはほど遠い状況になってしまっている。
スタートアップなら自社にとってベストな環境を新たに構築すればいいが、既存のIT資産を抱えている企業は連携方法も複雑化し、検討にも構築にも時間がかかる。
では、こうしたデータ活用で直面する「3つのハイブリッド化」に対する有効な対応策は存在するのだろうか。
データの適材適所に関する3つの問題
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