[Sponsored]

データ統合基盤の課題を解決する「論理データファブリック」のメリットとは

2023年5月1日(月)

リスト

デジタルトランスフォーメーション（DX）を推し進めるためには、さまざまな場所にあるデータの有効活用が欠かせない。そこで必要となるのがデータ統合基盤だが、その構築には多大な時間やコストを要し、運用も難しい。そういった、従来の物理的なデータ統合基盤が抱える課題を解決するものとして注目されているのが、論理データファブリックという概念だ。2023年3月9日に開催された「データマネジメント2023」のセッションにDenodo Technologiesセールスダイレクターの徳澤丙午氏が登壇し、データ仮想化技術を活用した論理データファブリックを解説した。

迅速かつコストをかけずに実現するデータ統合基盤

Denodo Technologiesセールスダイレクター徳澤丙午氏

　デジタルトランスフォーメーション（DX）の波が広がる中、データの価値や重要性が広く認知されるようになった。単にアナログな情報をデジタルデータ化するだけではなく、データを活用しながら、データ駆動型の意思決定やデータドリブン経営を実践していくことが重要だ。そうした取り組みで必要になる「データ統合基盤」だが、構築に時間やコストがかる、運用が難しいといった課題がある。

　そんななか、Denodo Technologiesセールスダイレクター徳澤丙午氏は、「データ統合基盤には、時間やコストのかかる従来の物理的なデータ収集・統合基盤ではなく、より迅速かつコストをかけずに実現できる新しい基盤が求められています。その最有力候補となるのが、データ仮想化技術を活用した論理データファブリックです」と主張した。

　論理データファブリックは従来型のデータ統合基盤と何が違うのか、またどのようなアーキテクチャを備えているのか。それを説明するために、徳澤氏は現在の企業が抱える課題を次のように整理した。

　「データはかつてない速さで増え続けており、業務や分析にはリアルタイムなデータが必要不可欠です。かつては、主に基幹システムにあるデータが分析の対象でしたが、昨今ではさまざまな周辺システムのデータや外部データ、例えばビルの入退館データや自動車から送られてくるセンサーデータなどが対象となっています。また、ハイブリッド、マルチクラウドが一般化し、システム間のデータ移動は複雑になり続けています。新しいバケツリレーに頭を悩ませている状況です（図1）」（徳澤氏）。

図1　企業内のデータを取り巻く環境は分散化し続けている
拡大画像表示

メリットは、ビジネスフレンドリー、シンプル、将来性

　こうしたデータの分散化に効果的に対応できるアプローチが論理ファーストだという。

　「論理ファーストは、分散しているデータ、システムはそのままに、仮想化技術を活用して論理的にデータを統合するアプローチです。従来の考え方は、データレイクハウスのようにデータを一箇所に物理的に集約する物理統合のアーキテクチャでした。こうした物理統合にはさまざまな課題があり、昨今の企業の状況に対応しにくくなっています」（徳澤氏）。

　具体的な課題としては、すべてのワークロードが同じわけではないため「すべての要件に適用できるものがない」こと、新しいデータが必要になるたびに大量のデータを複製しなければならない「時間と手間」、変更した場合にパイプラインとデータセットの修正が必要になる「管理の難しさ」、既存の分析システムを再利用できない「互換性の欠如」などがあるという。

　「実際の事例を見ても、業務要件の変更によるデータセットの改修要求により、ETLジョブ改修に毎年4億円の外注費が発生しているケースや、コンサルタントに言われるまま見切り発車し、データ資産調査や要件定義、データモデル設計、ETL開発、テストなどに多大な工数がかかったものの、完成時にはビジネス要件が変わっていたケースなどがあります（図2）」（徳澤氏）

図2　物理統合の結果、企業が陥ってしまった課題の例
拡大画像表示

　一方、論理統合された分散アーキテクチャは、データは複数の場所やシステムに散在したまま、データの場所や物理スキーマに依存しないセマンティックモデルを利用してアクセスするため、「業界用語で表現できるビジネスフレンドリーさ、シンプルさがあり、テクノロジーの進歩とインフラの変化に対応できる将来性がメリット」（徳澤氏）になる。

マルチクラウド移行時のDWH統合の課題を解消

　こうした論理統合された分散アーキテクチャを実現するのが、データ仮想化基盤「Denodo」だ。

　「あらゆるデータソースをデータソースのまま、Denodoの仮想化の技術を使って、論理的に統合し、業務ユーザーが必要とするデータをそれぞれの相手先にあわせた形で提供します。データソースの場所には、依存しません。オプレミス、マルチクラウド、コンテナにも対応しています」（徳澤氏）

　こうしたアプローチは、業界でも注目を集めており、米Gartnerは、2021年のデータとアナリティクスにおけるテクノロジートレンドのトップ10において、「基盤としてのデータファブリック」を取り上げている。それによるとデータファブリックは、多種多様なデータ統合のスタイルを使用し、再利用や組み合わせが可能な技術を採用しているため、統合設計にかかる時間を30%、メンテナンスにかかる時間を70%削減できるという。また、既存のスキルや技術を活用しつつ、将来に向けた新しいアプローチやツールの導入も容易だという。

　Denodoもこうした「基盤としてのデータファブリック」を構成することで、企業のデータ活用に貢献しているという。

　「アサヒグループジャパン様では、マルチクラウド環境への移行にともなってシステムがサイロ化しており、DWHに蓄積したデータをすべてのビジネスにデリバリーするまでに10年単位の期間がかかるという課題を抱えていました。Denodoを活用することで、DWHを併用しながら論理DWHを構成し、データをクイックにビジネスにデリバリーしながら、必要に応じてDWHに処理を移管できるようになりました（図3）」（徳澤氏）。

図3　アサヒグループジャパンが採用した論理DWHの概念図
拡大画像表示

データドリブン経営に即応性と経済的効果を提供

　NECでは、事業部門をまたがる多数のデータソースを統合するために、Denodoを用いた論理データファブリックを構築したという。

　「必要なデータを集めることから脱却し、データとシステム、アプリケーションが密結合した状態から疎結合した状態に変革することを目指されました。NECが構築したOne NEC Dataプラットフォームのなかで、Denodoのデータ仮想化の技術やデータカタログ機能を活用されています」（徳澤氏）。

　Denodoのデータ仮想化の導入効果については、米Forresterが「総合的経済効果（Total Economic Impact）」を公表している。それによると、Denodoを導入した海外4社の効果として「3年間で8億円の利益」「投資収益率（ROI）408%」「投資回収期間6ヵ月未満」が得られたという。国内のあるメーカーの事例でも「3年間で4.5億円の利益」「ROI 238%」「投資回収間6ヵ月未満」といった成果を挙げていることを確認している。

　そのうえで徳澤氏は次のように訴え、講演を締めくくった。

　「論理データファブリックは、データを移動することなく、まるでデータを1か所に統合したかのようにレガシー／オンプレ／クラウド／SaaSなどあらゆるシステムのデータを提供し、データ移動コストを削減できます。フォーマットや形式の違い、ソースシステムの変更・追加や利用側システムの追加・変更といった差分は、すべて論理データファブリックが吸収するため、数日で対応可能です。データを移動・集約する従来の方式に比べ、数億円の投資効果（6カ月未満で初期投資回収）が期待できます。論理データファブリックは、データドリブン経営に即応性と経済的効果を提供するものです」（徳澤氏）。