「2024年のデータ管理の未来予想：トップ4の新興トレンド」
Future Predictions for Data Management in 2024 Top 4 Emerging Trends
データの優位性は急速に増加しており、さまざまな産業やプロセスにおけるその影響力を示しています。2023年の中間点を過ぎた時点で、データ管理プラットフォームにとって次の18カ月がどのような意味を持つのか考えるべきです。私は2024年から、企業はデータを知的に活用する必要性を認識し、重要な岐路に立っていると確信しています。
繁栄し繁盛するために、組織は成功への道を開くための重要なデータ管理のトレンドを受け入れなければなりません。彼らは伝統的なリポジトリから再出発する必要があります。IoTとAIの時代において、伝統的なデータ管理のアプローチでは不確実なデータの量に対応できません。新しい技術が準備されており、戦略に組み込む時が来ています。
多くの興味深いトレンドの中で、私はデジタルの景観を新たにする私のお気に入りのトレンドを選んでいます。一緒に見ていきましょう！
トレンド1：ファブリックとメッシュを通じたデータの民主化に焦点
データの民主化とは、技術的なスキルに関係なく、企業内のすべての人にデータを利用可能にし、利用可能にすることの実践です。最近では、データファブリックとメッシュが、ThoughtSpot、Domino Data Lab、K2viewなどを含む組織内のすべての人を受け入れるために非常に人気があります。
データファブリックは、複数のソースからデータを統合して統一されたビューにします。これにより、ユーザーは必要なデータを見つけてアクセスしやすくなります。同様に、メッシュはドメインの専門家がデータをより制御できるようにし、データの品質とガバナンスの改善にも役立ちます。
両方のアーキテクチャは、データの民主化を確保するために同じくらい重要です。データへのアクセスが向上するだけでなく、ユーザーは要件に応じてデータを見つけてアクセスしやすくなります。これにより、より速い意思決定と洞察が可能となります。また、単一で統一されたビューを提供することで、データの品質も向上します。さらに、集中的なデータアクセス制御とリポジトリのアプローチにより、ガバナンスとセキュリティが向上します。
トレンド2：データインサイトを引き出すためのIndustry 4.0テクノロジーの採用増加
Industry 4.0とは、自動化、データ分析、人工知能を活用してスマート工場を作るための第4次産業革命です。
Industry 4.0では、データ分析によってプロセスの最適化や欠陥の予防ができることで、効率性、生産性、品質を向上させることができます。
たとえば、データ分析は機械のパフォーマンスを追跡し、機械の故障が発生する前のパターンを特定します。これにより、機械の故障前にメンテナンスをスケジュールすることができ、ダウンタイムと生産性の損失を防ぐことができます。なぜ重要かというと、製造業に限定されていたテクノロジーが実際には2023年から2030年までの年平均成長率16.3%で成長しており、産業の価値を3770億ドルにする可能性があるからです。
トレンド3：マスキングを通じたGDPRコンプライアンスへの注力増加
企業は、データのマスキングによって顧客や従業員のプライバシーを保護し、データ侵害のリスクを減らすことができます。マスキングは、分析や機械学習に使用されるデータセットから機密データを削除するものです。これにより、個人のプロファイリングや個人を対象とするなど、GDPRに違反する可能性のある方法で機密データが使用されることがありません。
データのマスキングは、疑名化されたデータセットを作成するために使用することができます。疑名化されたデータセットとは、個人データが人工的な識別子で置き換えられたものです。これにより、データセット内の個人を特定するのがより困難になり、プライバシーを保護するのに役立ちます。重要なデータ管理ツールは一定のマスキングの専門知識を提供していますが、GDPR、CCPA、HIPAAなどのさまざまなデータプライバシー規制に対応するために、K2Viewを推奨します。彼らのデータマスキングソリューションは、削除、トークン化、匿名化、疑名化、データの曖昧化など、機密データのマスキングに関する包括的な機能を提供します。そのファブリックソリューションは、特定のエンティティのデータを含み、ビジネスのセキュリティとコンプライアンスの要件に応じてマスキングされているため、人気があります。
トレンド4：データオプスの普及の増加
データオプスは、データの収集、準備、分析、配信のプロセスを効率化します。これにより、企業はより効果的な洞察を抽出することができます。価値までの時間が短縮されるため、さまざまな業界の企業がデータ管理スタックに取り入れるようになりました。
データオプスは、データオペレーションにおいて、クロスファンクショナルなコラボレーション、自動化、バージョン管理、継続的な統合とデリバリーを重視しています。これらの原則を適用することで、データチームが直面するデータの孤立、長期の開発サイクル、そしてアジリティの不足など、一般的な課題に取り組もうとしています。
組織は、自動化されたデータパイプラインと標準化されたプロセスを実装することで、データの一貫した検証、クリーニング、変換を確実にすることができます。これにより、データから得られる洞察の正確性と信頼性が向上します。
従来のデータ管理手法は、しばしばボトルネックやデータ処理や分析の遅延に苦しんでいます。自動化と継続的な統合を重視するデータオプスを活用することで、組織は迅速に反復し、利害関係者に洞察を提供し、意思決定を迅速化し、ビジネスの成果を促進することができます。
未来を見つめて
一つは確かです。組織は将来のデータ革命に備える必要があります。データの絶え間ない成長と重要性を考えると、新しいトレンドに積極的に適応し、活用するビジネスが大きな競争上の優位性を得るでしょう。選ばれた企業に限られていたテックスタックは、中小企業にも簡単にアクセスできるようになるでしょう。さらに、AIの導入により、行動を起こすことがますます重要になります。あなたはどう思いますか？ Yash Mehta は、国際的に認められたIoT、M2M、ビッグデータ技術の専門家です。彼はデータサイエンス、IoT、ビジネスイノベーション、認知インテリジェンスに関する多数の高く評価された記事を執筆しています。彼はExpersightというデータインサイトプラットフォームの創設者です。彼の記事は、最も権威ある出版物に掲載され、IBMとCisco IoT部門によって、連携技術業界で最も革新的で影響力のある作品の一つとして表彰されています。
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