データクラウドとは何ですか?

データクラウドは、企業内のすべてのデータソース、データストア、サポートデータインフラストラクチャを統一する、統合データ管理システムです。ほとんどの大規模な組織は、複雑な IT インフラストラクチャを備えています。これは、複数のクラウドサービスプロバイダー、オンプレミスリソース、およびレガシーソフトウェアで構成されることがあります。これにより、データが冗長になり、不十分にカタログ化され、管理が困難になる可能性があります。データクラウドはこのようなサイロを排除し、組織内の誰もがより容易にデータにアクセスして消費可能なインサイトに変換できるようにします。

データクラウドにはどのようなメリットがありますか?

データクラウドは、あらゆる規模の複数のシステムにまたがる効率的なデータ管理のためのインフラストラクチャを提供します。データの完全性やセキュリティを損なうことなく、データを必要とするすべての人がデータを利用できる状態を確保できます。データクラウドを実装するいくつかのメリットを以下に示します。

一元管理

組織は、分離されたデータインフラストラクチャに限定されるのではなく、データクラウドを使用して、単一の統合プラットフォームのデータを収集、処理、保存、および分析できます。これにより、格納されたデータにアクセスする従業員とクラウドアプリケーションのガバナンスと許可コントロールが改善します。複数の場所からアクセス許可を管理する代わりに、組織は統一されたコントロールポイントからデータ使用ポリシーを規制できます。 

より優れたモビリティ

データクラウドは、データ共有が物理的なワークスペースを超えて拡大する、進化するビジネストレンドをサポートします。これにより、従業員は世界中のどこからでも企業情報に安全かつ効率的にアクセスできます。組織は、インフラストラクチャのロックインの制約を受けることなく、分散型データレイクやデータウェアハウスなどのクラウドデータストレージシステム間で情報を移動できます。Amazon Web Services (AWS) などのデータクラウドプロバイダーを使用する場合、このプロセスを完了するために必要なすべてのデータ管理ツールを使用できます。 

優れたパフォーマンス

データクラウドは、共通のデータ共有プロトコルを使用することで、異なるクラウドストレージソリューション間のデータのやり取りをより効率的にします。クラウドアプリケーションは、システムの互換性のための追加のデータ操作手順の複雑さなしで、データにアクセスして分析できます。また、データクラウドソリューションは、取引データや分析データなど、さまざまな種類のビジネスデータを冗長な変更なしでサポートします。 

強化されたセキュリティ

データクラウドソリューションには、組織がクラウド環境で機密データを保護するのに役立つセキュリティテクノロジーが含まれています。多くの組織は、顧客のプライバシーを保護し、保存された機密情報への不正アクセスを防止するために、規制コンプライアンスを満たす必要があります。

クラウドに保存されたデータへのデータアクセスを統合することで、組織はデータセキュリティポリシーと保護手段をより効果的に適用できます。例えば、AWS クラウドのセキュリティリソースは、企業がセキュリティタスクを自動化し、人為的な設定エラーを低減するのに役立ちます。 

向上したアクセシビリティ

組織は、データクラウドを使用してサイロを解体し、必要に応じてデータをビジネスプロセスに適用します。さまざまな部門の従業員が、信頼できる唯一の情報源として機能するデータクラウドプラットフォーム上の共有データセットにアクセスできます。これらの従業員は、構造化データと非構造化データの両方にアクセスし、それらのデータをビジネスインテリジェンス分析に使用できます。これにより、組織全体が一丸となってインテリジェントに業務を遂行し、同じ情報を参照できます。 

データクラウドにはどのようなユースケースがありますか?

一般的なデータクラウドのいくつかのユースケースを以下に示します。

クラウド中心のアプリケーション開発

デベロッパーは、開発ライフサイクル全体をクラウド上で実行することにより、クラウド中心のアプリケーションを構築します。例えば、コードを記述し、データベースを管理し、クラウドでホストされているプラットフォームでアプリケーションをテストしてデプロイします。データクラウドは、デベロッパーがデータを扱いやすくすることで、開発を容易にします。また、アプリケーションをデータに近づけることもできます。これは、大量のリアルタイムデータをストリーミングするウェブアプリケーションにとって重要です。

データ共有

データ共有は、従業員間の効率とコラボレーションを改善するために重要です。同様に、共有データへのアクセスは、アプリケーションユーザーや商用顧客にとっても重要です。データクラウドツールを使用することで、タイムリーな情報に依拠する関係者間でデータをフリクションレスに移動できます。データクラウドは、あるサイロ化されたストレージから別のサイロ化されたストレージに情報を移動する複数の相互運用データストレージモジュールを必要とする、データをやり取りするための従来のプロセスに取って代わります。

ビジネス分析

データクラウドを使用して、構造化データと半構造化データを分析のために組み合わせたり、クラウドデータベースにロードしたりできます。ビジネスアナリストは、データクラウドを使用して、さまざまなデータソースから実用的なインサイトを明らかにして、ビジネスの成果を改善します。一方、データエンジニアは、ビジネス分析の実践において、複数の非標準データパイプラインを作成するという課題を解決します。 

バックアップとリカバリ

企業は、事業活動の継続性を確保するための効果的なバックアップとリカバリのメカニズムの重要性を認識しています。しかし、データの急増により、異なるプラットフォーム上のストレージ間でデータを移動する作業は非常に困難になっています。

代わりに、データクラウドプラットフォームは、インターネットに接続されたインフラストラクチャ内ですべてのミッションクリティカルなワークロードとバックアップストレージをホストすることにより、より優れたリカバリオプションを提供します。バックアップシステムを利用して、障害が発生した場合でもデータを迅速にリカバリできます。例えば、組織は AWS DataSync を使用してオンプレミスのリソースから Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にデータをバックアップします。 

データクラウドはどのように機能しますか?

データソースとデータアーキテクチャは、データクラウドの 2 つの主要なコンポーネントです。また、クラウドデータプラットフォームについて知ることも重要です。

データソース

データソースは、未処理の形式の元のデータを集めたものです。データは、E メール、ソーシャルメディア、顧客関係管理 (CRM) ログ、販売取引など、相互に関連しない複数のソースから得られる場合があります。 

データアーキテクチャ

データアーキテクチャは、意図した用途に従ってクラウド上のデータを分離および整理するために使用できる方法を記述します。いくつかの一般的なデータアーキテクチャを以下に示します。

データレイク

データレイクは生データを格納します。生データは、クラウド、オンプレミスのリソース、またはエッジコンピューティングデバイスから取得されることがある未処理の情報です。 

データウェアハウス

データウェアハウスは、特定のビジネス目的のための構造化データを格納します。データウェアハウスは、ビジネスインテリジェンスと分析のためにすぐに利用できるデータを提供します。

データレイクハウス

データレイクハウスは、データレイクのコスト効率と、データウェアハウスの構造的なデータ管理アプローチを組み合わせたものです。また、組織がビジネスインテリジェンスクエリを実行するのに役立つ機械学習やデータ分析サービスなどの機能も含まれています。 

データメッシュ

データメッシュは、組織がデータ分析をスケールできるようにする分散型データストレージです。モノリシックなデータストレージにデータ管理機能を集中させる代わりに、データメッシュは、それぞれのビジネスドメインに従ってデータの所有権を分散します。 

クラウドデータプラットフォーム

クラウドデータプラットフォームは、組織がオンプレミスストレージからマルチクラウド環境にデータを取り込むのに役立ちます。企業が構造化データ、半構造化データ、および非構造化データの価値を最大化できるように、さまざまなデータアーキテクチャを単一のセルフマネージドポータルに統合します。複数のデータツールを管理する代わりに、組織はクラウドデータプラットフォームを使用して、ビジネスデータを簡単に管理、統制、分析、保護できます。 

データクラウドを実装する際の課題にはどのようなものがありますか?

データクラウドはデジタルトランスフォーメーションを強化しますが、組織はデータをクラウド環境に移行する際にいくつかの障害に直面する可能性があります。 

データインジェストオプション

組織がオンプレミス環境からデータクラウドに移行したい場合は、いくつかのオプションから選択できます。直接接続、オフライン、または両方の組み合わせを介してデータを転送できます。問題は、どの方法がビジネス要件に最も適しているかということです。

AWS は、オンプレミスからクラウドにデータを移動するいくつかの方法を提供しています。例えば、データセンターは AWS File Gateway を使用して、オンプレミスのストレージを AWS クラウドに拡張します。 

データの完全性

データをデータクラウドに移動する際、組織はデータの完全性が損なわれないようにする必要があります。そのために、IT チームは、クラウドに移動されたすべてのデータファイルに、元のコピーとまったく同じメタデータと情報が含まれていることを確認する必要があります。これを実現するには、データインジェスト中にメタデータを保持するための特別なプログラムの作成が必要になる場合があります。 

技術的な専門知識

データをクラウドに移行するには、クラウドドメインにおけるデータ管理の専門知識が必要です。お客様の会社では、新しいプラットフォームでデータを移行および管理するために、既存の IT チームをトレーニングするために追加のリソースを割り当てたり、クラウドスペシャリストを雇用したりする必要がある場合があります。AWS Data Pipeline などのサポートデータクラウドツールは、データワークフローを自動的にオーケストレートすることにより、組織が移行を容易にするのに役立ちます。 

AWS はデータクラウドの実装をどのようにサポートできますか?

AWS は、あらゆるデータクラウドニーズに対応する、極めて幅広いサービスを提供します。当社のサービスにより、あらゆる規模と業界の組織がデータを使用してビジネスを再構築できます。AWS for Data は、最新のデータ戦略を構築するために必要なすべてのインサイトとベストプラクティスを得るのに役立ちます。

複数のカテゴリにわたる AWS for Data リソースを詳しくご覧ください。

  • 分析については、AWS は、あらゆるデータ分析ニーズに対応する、極めて幅広い分析サービスを提供します。
  • データベースについては、AWS は、エンタープライズグレードの商用データベースの 10 分の 1 のコストで比類のないパフォーマンスを実現するリレーショナルデータベースと、8 つの目的別データベースを提供します。
  • データ駆動型の文化を構築するために、AWS は、考え方、人、テクノロジー、およびプロセスを組み合わせて、データからより多くの価値を引き出す方法を示します。
  • 人工知能と機械学習 (AI/ML) については、AWS は、お客様が AI/ML の導入過程のどの段階にいても対応します。AWS は、Amazon SageMaker や事前トレーニング済みの AI サービスなどの革新的なサービスを提供して、お客様が一般的なビジネス上の問題に対処するのをサポートします。

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