データ・アプリケーションとは？ データ量よりも情報量の重視へ

ビッグデータが世界を席巻しています。かつては、テラバイトが世界のデータ量を測定するうえで有用な指標でした。しかし現在では、その規模はペタバイト、さらにはゼタバイトにまで拡大しており、データの多くは、企業内のリサーチ・システムや取引システム以外の場所に格納されています。

実際、この文章を数段落読むわずかな間にも、50 時間分以上の動画が YouTube にアップロードされ、検索エンジンで何百万件もの検索が行われ、数百万ドル分もの取引が eコマース上で発生しています。ビッグデータの増加は、ハイテク企業だけで見られる現象ではありません。データの激流の影響は、ほぼ全ての業界に及んでいます。

よりパーソナライズされたマーケティングや予測型在庫発注など、ビッグデータにさまざまな用途があることは従来から知られていました。しかし、大半の企業では、ビッグデータを活用できていないのが実情です。

ビッグデータとは、具体的には何なのでしょうか？ ビッグデータとは、既存のデータ管理システムでは処理しきれない膨大な量の情報が生成されている現象をさします。あるいは、企業がデータを豊富に保有しているのにもかかわらず情報が不足している状態、と言い換えることもできます。

的確な経営判断に役立つ画期的なインサイトを得るためにデータを活用できれば、大量のデータは極めて有益な資産となります。しかし、データを解釈するツールがないと、活用されないまま眠る巨大なデータベースを抱えることになります。

こういったビッグデータの課題を解決するのに役立つのが、新しい概念である「データ・アプリケーション」です。

データ・アプリケーションの概要と仕組み

データ・アプリケーションは、比較的新しい概念です。現時点では、その明確な定義さえも確立されていません。あらゆるアプリケーションは動作にデータを必要とするため、厳密にはどのアプリケーションもデータ駆動型アプリケーションと呼ぶこともできます。

しかし、ビジネス・インテリジェンスや分析の領域においては、データ・アプリケーションとは、データベース内の利用可能なリソースをユーザーに可視化するグラフィカル・ユーザー・インターフェース（GUI）を備えたものをさします。ビジネス・アナリストなどのユーザーは、データ・アプリケーションを使用してデータベースに対してカスタム・クエリを実行し、より確かな情報に基づいた判断に役立てることができます。

データ・アプリケーション（データベース・アプリケーションではない）は、データ可視化ツールと Web アプリケーションの両方の特徴を備えており、意思決定者、特定分野の専門家、消費者などのエンドユーザーが大規模なデータセットを可視化して効果的に操作することを可能にします。

旅行予約サイトは、データ・アプリケーションの一例です。Orbits や Kayak などのサイトは、膨大な量のデータを扱い、動的かつ視覚的に処理することで利用者が希望するフライトを容易に検索・予約できるようにしています。

こういったサイトを利用するとき、フライトの閲覧しかできず、フライトを予約するには旅行代理店に電話しなければならないような状況を想像してみてください。かなり不便な思いをすることになります。

しかし、多くの組織は、自社が保有するビッグデータに対してこれと同じようなアプローチをとっています。データ・アプリケーション推進の動きは、エンド・ユーザーがデータを見て報告するだけの状況から、誰もが日常業務の一環としてビッグデータの可視化、操作、解釈を容易に行えるような環境への移行を主眼としています。

データ・アプリケーションの例

データ・アプリケーションの例を以下に示します。

• Orbitz：Orbitz は、厳密にはメタ検索エンジンを備えた旅行運賃のアグリゲーター・サイトです。Red Hat Linux と Solaris をベースとするプラットフォームで運用されており、クラスタ化された Java 環境を使用しています。Orbitz は世界各国のブランドと提携しており、複数の国、企業、通貨に関わる情報を正確に供給すること、世界中のエンド・ユーザーに対して一貫性のある安定したエクスペリエンスを提供することが求められています。
• Exaptive：Exaptive は、生産性と創造性の高いコラボレーションがより多く活発に行われるよう、データやツール、人を互いにつないでイノベーションを促進させることをミッションとするソフトウェア開発会社です。顧客にはヘルスケア機関が含まれており、Exaptive のデータ管理アプリケーションは、公衆衛生データの中に隠れたリソースの抽出、データの重複の回避、疫学における知識共有の推進のために使用されています。
• Dataiku：Dataiku は、ビッグデータの集計、可視化、運用を包括的に支援する、一元化プラットフォームです。Dataiku のセルフサービス・プラットフォームは、大規模な分析やエンタープライズ・レベルの AI 活用など、さまざまなユースケースで利用され、有用なインサイトを容易に発見して実行に移すための機械学習の実運用化に貢献しています。

従来型インフラがデータ・アプリケーションによるビジネスの成長を阻む理由

データ・アプリケーションは、あらゆる企業にメリットをもたらす可能性を持っています。しかし、データサイロのような断片化した IT インフラによるデータ・モビリティの低さが障壁となり、多くの組織がメリットを享受できずにいます。

組織がデータ・アプリケーションの力を最大限に活かすには、あらゆるデータへのアクセスが必須となります。しかし多くの場合、従来型 IT インフラ内のデータは、部門ごとに異なるワークフロー、用語、ソフトウェアによって管理されている傾向があるため、収集されたデータの多くは組織全体で容易に共有や活用ができません。従来型の IT インフラによるサイロ化が、組織全体のデータ・モビリティの障壁となっているのです。

データ・ストレージのサイロ化が生む弊害の例を以下に示します。

• 断片化したデータ・エコシステムに起因する管理コストの増大
• 部門データ間の一貫性の欠如、重複、不整合性
• オンプレミス環境とクラウド・インフラの間のデータ・モビリティの低さ

ビッグデータ・アプリケーションの有効活用には、IT インフラのモダナイズとデータ管理アプリケーションへの移行が欠かせません。

ピュア・ストレージが支援するデータ・アプリケーションの活用

データの巨大化、高速化、統合は、今後さらに進むと予測されています。ピュア・ストレージは、そのような未来を迎えるうえで必要な包括的なデータ・ストレージ・ソリューションを提供します。

ピュア・ストレージは、2021 年ガートナー「プライマリ・ストレージ部門のマジック・クアドラント」においてリーダーに位置付けられており、柔軟性、俊敏性に優れ、運用管理が容易なデータ・ストレージを提供しています。

ピュア・ストレージを導入することで得られるデータ・アプリケーションの利活用のメリットの例を以下に示します。

• さまざまなソースからの高スループット・データ・ストリーミングに対応する統合データ・ハブへの集約
• Evergreen によるダウンタイムやデータ移行なしの無停止アップグレード
• クラウドの経済性とオンプレミスの制御性・効率性を兼ね備えたシンプルなデータ管理システム
• FlashBlade による高速で効率的なスケールアウト・フラッシュ・ストレージ

所有する全データをピュア・ストレージのような応答性が高く運用しやすいプラットフォームに格納することで、隠れたインサイトを引き出し、ビジネス目標の達成に向けた的確な意思決定と、決定内容の実行が可能になります。ピュア・ストレージは、新製品のリリース、データ保護の強化、コア・アプリケーションの高速化など、あらゆる目的においてモダン・データのニーズに応える性能とスケーラビリティを提供します。