データの最適化とは何ですか?
データの最適化とは何ですか?
データの最適化とは、データ品質を改善して、意図した目的に対してその有用性を最大化するプロセスです。現代の組織は、AI、分析、データ駆動型の意思決定のために、何千ものソースからデータを収集しています。データの最適化には、データの並べ替えとクリーニングを行い、重複や不整合、その他のエラーを排除することが含まれます。これにより、情報が関連性が高く、有意義で、包括的なものになり、高品質な分析を行うことができます。
データ最適化にはどのようなメリットがありますか?
データ最適化は、分析の精度、リソース効率、コスト削減にとって重要です。
リソースの効率的な使用
データを扱うには、ストレージ、コンピューティング、およびメモリリソースが必要です。データ最適化手法を適用すると、基になるデータに必要なストレージ容量とデータ処理のリソースが少なくなります。コストが効果的に削減され、効率が向上します。
高度な分析機能
機械学習 (ML) や AI を含む高度な分析には、従来のビジネスインテリジェンス (BI) を超えたデータインサイトが必要です。データを最適化するときに生成される、高品質でアクセスしやすく整理されたデータにより、より高度なデータ分析テクノロジーを実装することが可能になります。
データ使用率の最大化
データ最適化は、データ内のデータアクセシビリティ、使いやすさ、および効率を改善することにより、利用率を最大化します。冗長性、不整合、エラーを取り除いて、データ利用の改善に貢献し、データの内部および外部のユースケースを拡大します。
費用対効果の高いスケーラビリティサポート
費用対効果の高いデータスケーラビリティのためには、大量のデータに対応するために必要なリソースにあまり影響を与えずにデータ量を増やす必要があります。データ最適化を実装することで、ストレージと処理のコストが最小限に抑えられるだけでなく、ビッグデータの量が増加したときのストレージとコンピューティングリソースも最小限に抑えられます。オンデマンドコンピューティングや適切なサイズのインスタンスなどのクラウドベースのテクノロジーにより、ビッグデータ処理のコストをさらに最小限に抑えることができます。
データ最適化の主な手法とは何ですか?
データ最適化はさまざまな最適化戦略を指します。効率を高めるためにそれぞれの戦略を組み合わせることができます。
ストレージの最適化
ストレージの最適化は、効率、コスト、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があるため、データ最適化にとって重要な手法です。データストレージの最適化に使用される手法には、インデックス作成、ブロックストレージ、階層型ストレージなどがあります。
インデックス作成
インデックス作成ではメタデータを使用してデータをすばやく取得できるため、データのクエリ時間が短縮されます。
ブロックストレージ
ブロックストレージは、未加工データを同じサイズのブロックに分割し、複数のメディアに保存して検索効率を最大化します。
階層化ストレージ
階層型ストレージは、ビッグデータの効率を最適化するために、特定のルールとプロセスに基づいて複数のストレージタイプにデータを分散します。たとえば、頻繁にアクセスされるデータは高性能ソリッドステートドライブ (SSD) に保存し、使用頻度の低いデータはハードドライブ (HDD) などの低速で安価なストレージに保存できます。
品質最適化
品質最適化には、データ整合性の検証、エラーの特定、最新であることの確保が含まれます。最適化プロセスを支援する高度なデータ品質ツールが多数用意されています。データ品質を最適化する手法には、標準化、重複排除、検証などがあります。
データ品質を最大化するには、次のことが必要です。
- データ変換を利用して、さまざまなソースや形式のデータを標準化された形式に統合します。
- データセットに重複がないようにします。
- 不完全なデータを削除するか、データを補完入力して完全にすることで、データを完全で正しい形式にします。
たとえば、電話番号は 10 桁で、他の文字がないことが必要です。
処理最適化
処理最適化手法には、並列処理、効率最適化アルゴリズム、およびキャッシュ戦略が含まれます。
並列処理は、データ処理タスクを複数の CPU に分散し、計算時間を大幅に短縮します。汎用アルゴリズムを使用する代わりに、特定のデータタスクに合わせたアルゴリズムを採用することで、CPU 負荷を軽減し、データ処理を高速化できます。
キャッシュ技術では、取得時間を最小限に抑えるために、頻繁に使用されるデータを利用可能な最速のメモリに格納します。
クエリ最適化
クエリ最適化では、いくつかのデータベース手法を活用して、データ取得時の速度、効率、リソース利用率を向上させます。クエリ最適化手法には、データベースの種類に応じて次のものがあります。
- インデックス作成ではメタデータを使用して検索を高速化します
- 選択的フィルタリングは、データベースから必要な行のみを取得します
- 列投影はデータベースから必要な列のみを取得します
- クエリキャッシュは、頻繁に使用されるクエリを高速メモリに保存します
- 並列クエリはクエリタスクを複数の CPU に分散します
- パーティショニングは、大きなデータベーステーブルをクエリ固有の小さなテーブルに分割します
ガバナンス最適化
データガバナンス最適化により、データがすべてのセキュリティおよび規制要件を効率的に満たすように確保されます。この種のデータ最適化は、コンプライアンスに対してスケーラブルで安全なポリシー、プロセス、フレームワークを確立することから始まります。
データガバナンスの最適化には、次のツールと手法が含まれます。
- 規制へのコンプライアンスを実施するための自動コンプライアンスツール
- データの作成、保存、アーカイブ、削除を自動化するためのデータライフサイクル管理自動化
- 自動データ品質チェックを実施するためのデータ品質フレームワーク
- 権限のあるユーザーにアクセスを限定するロールベースのアクセス制御 (RBAC)
- データ管理ポリシーとプロセスの一元化されたガバナンスプラットフォーム
- ポリシーとベストプラクティスについて利害関係者を教育するためのトレーニングと啓発のプログラム
組織はデータ最適化をどのように実装できますか?
データ最適化プロセスには、戦略的計画、内部ポリシーの順守、および継続的な改善が必要です。
データ最適化手法を導入する前に、組織は現在のデータ、プロセス、およびテクノロジーを評価する必要があります。ここから、新しい目標と主要業績評価指標 (KPI) を決定して、どのデータ最適化手法が適切であるかと、測定可能な結果を証明する方法を特定します。
データガバナンスを確立する
データガバナンスフレームワークの開発は、データ最適化の第一歩です。データガバナンスには、データがビジネスイニシアティブと運用をサポートするために適切な状態であるように確保するプロセスとポリシーが含まれます。データガバナンスは、データの利用に関する役割、責任、基準を決定します。
データガバナンスフレームワークを使用してデータを最適化することで、組織は使いやすさ、スケーラビリティ、リスク軽減、利害関係者の調整、コンプライアンスの向上というメリットを受けることができます。
製品としてのデータアプローチを実装する
製品としてのデータ (DaaP) アプローチでは、ビジネス製品と同じ管理手法で内部データを扱います。DaaP には、明確な製品所有者、明確な責任、承認されたデータベンダー、確立された基準、確立された設計パターン、包括的な文書、明確に定義されたデータセットとデジタル記録、およびデータライフサイクル全体にわたる強固なガバナンス構造が含まれています。
この体系的なデータ管理アプローチにより、内部ユーザーと外部ユーザーの両方が高品質でアクセスしやすい DaaP を介してデータを最適化できます。
データカタログをセットアップする
データカタログは、組織が収集して処理するすべてのデータのインベントリを作成し、データカタログという 1 つの場所に格納します。データカタログをセットアップすると、データへのアクセスと検索が簡単になるため、データの最適化に役立ちます。
データカタログをセットアップすると、データの重複が減り、コラボレーションが簡単になり、スケーラビリティが向上し、自動化が可能になります。メタデータ標準を適用すると、データカタログによってデータ品質も向上します。
データを統合する
データ最適化の重要な原則の 1 つはアクセシビリティです。あらゆるデータにアクセスできるようにするための最も速く、最も簡単で、最も費用対効果の高い方法は、データをクラウド内の一元化された場所に移動することです。クラウドベースのデータレイクハウスに移行すると、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスのデータ分析機能が組み合わされます。
データレイクハウスのメリットには、統一されたデータアクセス、スケーラビリティ、コラボレーションの強化、相互運用性、効率的なリソース利用などがあります。
自動化をセットアップする
データ最適化手法の実装を支援するために、適切なデータ最適化ツールを使用して、最適化プロセスのほぼすべての側面を自動化できます。適切なデータ最適化ツールの選択は、特定のユースケースと必要な最適化手法によって異なります。
統合と ETL にわたるデータ最適化、データ品質とクリーニング、ガバナンスとカタログ化、ストレージと圧縮、データ処理、ワークフローの自動化とオーケストレーション、データベースとクエリの最適化に、自動化ツールを使用できます。
スケーラビリティを確保する
スケーラブルなリソースを使用することで、組織は多くのデータ最適化手法によるリソース効率のメリットを確実に得ることができます。クラウドベースのデータストレージ、処理、分析は、適切なサイズのインスタンスとオンデマンド処理により、データ最適化のスケーラビリティを高めるのに役立ちます。
AWS はデータ最適化の取り組みをどのようにサポートできますか?
AWS での分析は、あらゆるデータ最適化要件に対応する包括的な機能セットを提供します。データ処理や SQL データ分析の最適化から、ストリーミング、検索、ビジネスインテリジェンスまで、AWS はガバナンスが組み込まれた比類のない料金パフォーマンスとスケーラビリティを提供します。特定のワークロード向けに最適化された目的別サービスを選択するか、Amazon SageMaker を利用してデータと AI ワークフローの合理化、管理、最適化を行います。
例えば、次のことができます。
- Amazon Athena、Amazon EMR、AWS Glue を使用して、分析と AI のためのデータを分析、準備、統合できます。
- Amazon Data Firehose と Amazon Kinesis により、データストレージインフラストラクチャ管理の負担をかけずに、リアルタイムのストリーミングデータパイプラインを構築、スケーリング、運用できます。
- Amazon DataZone と Amazon SageMaker Catalogue を利用して、AWS、オンプレミス、およびサードパーティーのソースに保存されているデータをカタログ化、検出、共有、管理できます。
- Amazon Redshift と Amazon S3 データレイクにより、データレイクハウス、データウェアハウス、データレイク内のデータへのアクセス、分析、最適化が可能になります。
今すぐ無料のアカウントを作成して、AWS でのデータの最適化を開始しましょう。