2022年：データとテクノロジーのトレンド

将来を予測することが困難な時代において、企業は重要な戦略的意思決定を行うために信頼できる、ビジネスに即したデータの必要性を認識し始めています。より俊敏で将来を見据えたビジネスへの需要の高まりを受け、多くの企業が分析、AI/ML、その他のデジタルトランスフォーメーションイニシアチブのためのデータ管理ソリューションへの投資を拡大しています。   

業界全体、そしてSyniti社内においても、クラウドネイティブなデータ管理ソリューション、データファブリック、アクティブメタデータ管理などにおけるイノベーションへの需要が高まっており、これはますます要求が高まり、権限を与えられた従業員をサポートするものです。2022年にさらに顕著になると予想される主要なデータトレンドをいくつかご紹介します。
 

2022年のデータとテクノロジーのトレンド 

1. データファブリック – サイロを減らし、接続性を高める
オンプレミス環境とマルチクラウド環境全体でデータアクセス、セキュリティ、統合、および使用を管理することは困難な作業です。データに関しては、企業は新しいテクノロジーを急いで導入し、新しいデータウェアハウスを構築し、ビジネス全体からデータを収集することがあまりにも多く、その結果、 よ サイロを解体するのではなく、むしろそれらを維持しようとする。 

データファブリックの登場は、統一されたデータアーキテクチャと管理ツールレイヤーを通じてデータのアクセスと管理を簡素化することで、このパラダイムを変革しようとしています。データファブリックは、単なるデータ管理にとどまらず、データチームによるデータの保存、キュレーション、および利用状況の把握にも役立ちます。例えば、ユーザーが特定の種類のデータに頻繁にアクセスする場合、その利用状況をシステム全体で追跡できます。さらに、人工知能と機械学習（AI/ML）の進歩を活用することで、エンドユーザーがこれまで知らなかったリソースの推奨をパーソナライズし、より的確なユーザーエクスペリエンスを提供できます。これは、データの民主化につながります。 

自動化されたエンタープライズレベルで、データがどのように移動し変化しているかを把握し、アクセス、使用、セキュリティを管理する能力は、より機敏なビジネスとインテリジェントなデータ活用を支える。 

2. アクティブメタデータが機能し始める 

メタデータは、企業レベルのシステムに存在するデータに関する情報を理解し、共有する上で中心的な役割を果たします。多くの場合、これはやや静的なプロセスであり、システムを一度スキャンしてプロファイリングし、データカタログに格納すれば完了となります。 

一方、アクティブメタデータは継続的なプロセスであり、リアルタイムで環境内で発生している変化を発見することを目指します。消費の変化、新たなデータインサイト、データコンシューマーの状況、さらにはシステム環境の変化まで、すべて動的に検出できます。 

アクティブメタデータを効果的に活用するには、グラフデータベース技術に格納されたメタデータ資産を走査できる、AI/MLを活用したインサイトエンジンなどのアプローチが必要です。「スキャンして保存して完了」するのではなく、システムは資産全体にわたる新たな関係性やインサイトを継続的に発見し、ビジネスユーザーが理解して活用できるようにする必要があります。  

3. アジャイルビジネスのためのクラウドプラットフォームとローコード開発  

成功を収めている企業は、常に俊敏性を高め、新しいビジネスモデルを開発し、変化する市場環境に対応し、収益を伸ばし、競争優位性を維持する方法を模索しています。こうした企業は、Microsoft Azure、Google Cloud Platform、Amazon Web Servicesといったクラウドプラットフォームの進歩にますます注目しています。アプリケーションインフラストラクチャを移行するだけでなく、高度なアプリケーションサービスを活用してアプリケーションを拡張し、従来のインフラストラクチャでは実現できなかった拡張機能や新しいアプリケーションを構築しています。 

従来、企業のアプリケーションインフラ、レポート作成、分析といったシステム全体をクラウドプラットフォームに移行するには、非常に時間とコストがかかっていました。しかし、データ移行とこれらの基幹業務アプリケーションの自動化技術の進歩により、クラウドプラットフォームへの移行は多くの企業にとって重要な戦略的優先事項となっています。多くのコーディングと開発を必要とする静的なアプリケーションではなく、企業は容易に最新の状態に維持できるローコードまたはノーコード環境へと移行することで、俊敏性を維持しています。 

現代社会において、静的な情報やアプリケーションに居場所はありません。グローバル企業は、ビジネスの変化に合わせてアプリケーションも適応し、ビジネスユーザーがビジネス成果を促進するためにすぐに使えるデータに容易にアクセスできる必要があります。最新のクラウドインフラストラクチャ上で動作するクラウドネイティブアプリケーションを活用することで、これははるかに実現可能な目標となります。これにより、企業はアプリケーションの制約ではなく、ビジネス上の課題に集中できる、新しく高度なテクノロジーを活用できるようになります。このようにして、アプリケーションの環境はビジネスの進化に合わせて常に進化し続けることができるのです。 

4. 今日の「超自動化」企業の複雑性 

または… 「ハイパーオートメーション」：可能な限りワークフローを効率化する 

リモートワーク中心、あるいはリモートワークが主流となる職場環境において、企業は分散型組織を仮想空間と対面空間の両方で繋ぐためのソフトウェアやプラットフォームへの投資にも力を入れています。グローバル企業から政府機関まで、あらゆる組織が、定型業務やワークフローを自動化し、意思決定を改善するAI搭載ソリューションを求めています。また、コスト削減と同時に、成長加速と業務効率化へのニーズの高まりも、ハイパーオートメーションへの需要を後押ししています。  

こうした「ハイパーオートメーション」の台頭を受け、AI/MLの利用方法や、それが市民や労働者の生活に及ぼす影響を監視するための規制要件もますます増えています。個人は、自動化の利用方法や、自動化された意思決定に個人情報が組み込まれる可能性について、より高いレベルの透明性を求めています。これは、企業におけるAIおよび自動化ソリューションの導入に、新たな複雑さを加えることになりました。 

リーダーたちがこの新たな、より複雑な状況に対応していく上で、従業員、第三者、ベンダー、顧客などと安全かつ確実にやり取りするためには、適切な設計とデータガバナンス戦略が必要となるでしょう。同時に、自動化されるものが価値があり、タイムリーで、関連性のあるものであることを保証しなければなりません。  

5. 完全持続可能なビジネスモデル 

環境への影響は、多くの企業とその従業員にとってますます重要な課題となっています。大規模な投資決定、ビジネスパートナーシップ、購買行動などは、企業の持続可能性と環境への取り組み方によって影響を受ける可能性があります。エンタープライズアプリケーションベンダーやグローバルシステムインテグレーターは、環境に関する意思決定を支援する新しいアプリケーション機能、レポート作成機能、分析機能を開発することで、顧客がこうしたトレンドを活用できるよう支援しようと努めています。例えば、購買決定においては、企業は製品の製造方法や流通方法、あるいは原材料の調達方法を環境への影響に基づいて見直すことができるようになりました。このように、企業は日々の意思決定を見直すだけで、環境負荷を大幅に削減できるのです。

アプリケーションの機能性や環境データおよび報告基準の入手可能性が向上するにつれて、企業は環境への影響を優先順位付けできるようになり、事業のライフサイクル全体（最初から最後まで）に対するより深い洞察と制御を獲得し、ネットゼロの持続可能なビジネスモデルを持つことの意味を再考できるようになるでしょう。  

まとめ 

今後を見据え、過去数年間の推進要因を再評価する中で、一つ確かなことが明らかになった。それは、社内におけるデータの流れや変化の仕方をより明確に把握することが、事業と従業員の成功にとって極めて重要だということだ。  

しかし、データとテクノロジーに関する取り組みは、単に「ツール」を購入するほど単純なものではありません。重要なのは、ビジョン、戦略、そして目標達成を支援してくれる適切なパートナーの存在です。明確なベストプラクティスが確立されていなければ、経験豊富なリーダーでさえ、拡張性のないソリューションで既に分断されたインフラストラクチャをさらに悪化させてしまう可能性があります。データとテクノロジー分野におけるこうした新たな取り組みにおいては、複雑な技術革新を戦略的かつ安全に実現するために、適切なパートナーシップが不可欠です。