適切なビッグデータアーキテクチャを構築する方法

アーキテクチャ。インフラ。エコシステム。

私たちがテクノロジーを説明するときに使う言葉は、しばしば人生において他の場面で使う言葉から由来しています。しかし、これらの言葉は、ビジネスオペレーションを可能にし、パフォーマンスを向上させる上で、テクノロジーやビッグデータが果たす役割を理解するために、非常に役立ちます。

ビッグデータアーキテクチャの場合は、アーキテクチャ、インフラ、アプリケーションの適切な基盤を文書化することで、最終的にビジネスが日常的にビッグデータをより効果的に利用できるようになるという本質的な考え方です。ビッグデータアーキテクチャは高度に技術的なトピックのように思われるかもしれませんが、ビッグデータのイノベーションとインサイトは、十分に構想され、明確に定義され、考え抜かれたアーキテクチャなしには実現できないことを認識することが重要です。つまり、ビッグデータに関して大きな計画を持っているのであれば、その計画を実行するためには強力なビッグデータアーキテクチャが必要なのです。

ビッグデータアーキテクチャとは、そして、なぜそれが必要なのか

ビッグデータやテクノロジーに関連する多くの用語と同様に、ビッグデータアーキテクチャの意味を明確にしておく必要があります。住宅や建物の設計図のように、ビッグデータアーキテクチャとは、ビッグデータやその他の情報資産を収集、保存、管理し、さまざまなユーザーグループやアプリケーションからアクセスできるようにするかこと示す概念的またはグラフィカルなモデルです。一般的に、ビッグデータアーキテクチャは、ビッグデータソリューションに必要なハードウェアコンポーネントおよびソフトウェアコンポーネントの概要を示しています。ビッグデータアーキテクチャの文書には、データ共有、アプリケーション統合、情報セキュリティに関するプロトコルが記述されている場合もあります。

漠然としたイメージをお持ちであれば、設計図なしでは住宅を建てられないことを思い出してください。それと同じように、ビッグデータを効率的に活用するためには、ビッグデータアーキテクチャなしには考えられません。そして、住宅（またはビッグデータソリューション）への投資が多ければ多いほど、望むROIを確実に得るためには、ビッグデータアーキテクチャが必要になります。言い換えれば、ビッグデータアーキテクチャは、データが計画通りに流れるようにし、適切なユーザーが適切なツールを使ってデータにアクセスできるようにします。

適切なビッグデータアーキテクチャを得るには正しい質問をすること

必要なビッグデータアーキテクチャを設計するには、多くの場合、正しい質問をすることから始まります。

• ビッグデータ戦略（ビッグデータを活用して解決すべきビジネス上の問題、改善する業務、達成すべき目標)は、アーキテクチャのニーズをどのように形成するか。
• 既存のデータソースやシステムのうち、ビッグデータ用の統合アーキテクチャに「プラグイン」できるものは何か。
• センサーデータや モノのインターネットからのデータなど、新しいデータセットをどのように考慮するか。
• ビッグデータアーキテクチャへのアプローチは、データ主導型の分析を可能にする思考をビジネスの中心に移行するのにどのように役立つか。
• ビッグデータやアナリティクスのプログラムでパイロット段階を超えて 「オペレーション化」 または拡張するために必要なコンポーネントは何か。

ビッグデータからより実用的なインサイトを得るためには、統合データアーキテクチャ (UDA) の観点から考えることが効果的です。統合データアーキテクチャは、統合データウェアハウスや分析と検出のためのプラットフォームなどの必須コンポーネントを中心に構築され、生データソースと特定のビジネスインテリジェンスツールや標準的なCRMアプリケーションの間のギャップを一括して埋めます。これにより、従来の「ハイブリッド」環境の複雑さが大幅に軽減され、企業は非常に動きの早いデータセットを取り込み、ユーザーにデータや分析エンジンへのクロスプラットフォームアクセスを提供することができます。

ビッグデータアーキテクチャの実践

ビッグデータアーキテクチャが重要であると同時に、ビジネス部門とIT部門はソリューションそのものの設計図を間違えてはいけません。ビッグデータアーキテクチャとは、すべてのコンポーネント、データソース、アプリケーションが接続され、統一された全体として統合されたときに、ビッグデータがどのように機能するかを記述した設計とドキュメントのことです。アーキテクチャは必ずしもそれ単独でビジネス価値を生み出すものではありませんが、成功のための基盤を整えます。適切なビッグデータのプロセスと構造を定義し、高度なビッグデータ分析を導入し、データと対話し、データを照会するために適切な人材とチームを配置することで価値が生まれます。そうすることで、ユーザーは問題を解決し、新たな機会を見つけ、より良い判断を下し、その他の有意義な意思決定を行うことができるのです。

大規模な小売業者が、デバイスやチャネル (店舗内を含む) を通じた消費者の行動をより深く理解するために、堅牢で柔軟性の高いビッグデータアーキテクチャを必要としていることを考えてみましょう。マーケティングでキャンペーンをパーソナライズしたり、リアルタイムでクーポンを提供したりするには、統合されたビッグデータと高度なターゲティングが必要ですが、これらは高性能なビッグデータアーキテクチャなしには実現できません。

世界最大の通信会社であるVerizonは、ビッグデータアーキテクチャを用いて1億人の顧客に「耳を傾ける」ことができます。構造化データと非構造化データの両方が適切な場所に保存され、それがアクセス可能であり、ディスカバリープラットフォームを介して検索できるようにする論理モデルです。

Netflixは、エンゲージメントを促進するためのビッグデータアーキテクチャを設計

Netflixのビッグデータアーキテクチャは、よりスマートなデータ管理、処理、分析のためのサービス、プラットフォーム、アプリケーション、ツールをコスト効率良くまとめたものです。アナリストは様々な問題を解決するために様々なアプローチを使用しますが、環境全体が膨大なワークロードを処理するため、独自の分析プラットフォームが必要となります。

ビッグデータアーキテクチャとは、将来に向けた基盤を構築すること

ビッグデータアーキテクチャは長期的なコミットメントであり、「1回限りの」プロジェクトではないことを認識することが重要です。大局的かつ長期的な思考は、ビッグデータアーキテクチャが包括的であり、将来発生する問題も含めて多くのビジネス問題を解決できるものでなければならないことを裏付けます。言い換えれば、今日のビッグデータアーキテクチャは、将来の新しいツールやテクノロジーを活用し、新しい種類や拡大するデータを取り込めるように設計されていなければなりません。ビッグデータアーキテクチャは、ビッグデータの未来への旅立ちに備えるための1つの方法です。

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