2023年のデータ動向と予測

予測1：データカタログやその他のデータ管理ツールは、より大規模なプラットフォーム戦略の一部とならない限り、時代遅れになるだろう。

数年前、ガートナーはデータ管理と分析においてデータカタログが「新たなトレンド」であると宣言しました。これは新しい概念というわけではなく、すべてのビジネス用語、目標、データセット、システムについて共通の定義が必要であることは以前から認識されていました。しかし、現在見られるのは、単純な分類体系からオントロジーへの移行です。オントロジーとは、関係性のクラス、データとルールの構造、そしてデータの管理方法に関する制約をどのように設定するかを真に理解することです。これは単なる分類以上のものです。企業はこれらのものを部分的に導入してきましたが、多くの場合、サイロ化されており、事業部門全体に展開されていません。これらはそれぞれ単独でも有用ですが、全体として捉えることで、はるかに強力な効果を発揮します。 

そのため、単一の機能しか持たない個々のツールでは、増大するデータ管理の課題を解決するには不十分です。アナリストが業界のリーダーを分類するために使用する定義や基準さえも急速に変化しています。「拡張」「発見」「提案」といった言葉が、データ品質、統合、マスターデータ管理などの従来のカテゴリの前に付けられ、これらの製品の要件と接続性をさらに強調しています。来年は、長年のリーダーが後れを取り、イノベーターが主導権を握るでしょう。 

予測2：より多くの組織がデータメッシュアーキテクチャからデータファブリックアプローチに移行するだろう。

データメッシュアーキテクチャは、異なるビジネスドメイン間の整合性を確立することを目的として、データを分散化する戦略です。これは主に人によって推進されます。データに関する専門家がデータにアクセスし、情報をタグ付けし、ルールを設計し、貢献者を理解することで、ビジネスレベルでのデータの利用方法や、ビジネスに影響を与える可能性のあるデータ内の状況について、より深い理解を促そうとします。 

それとは対照的に、データファブリックのアプローチはより自動化されています。AI/MLを活用し、高度な経験を持つデータサイエンティストに依存しません。洞察や価値の創出において、より自己発見的なアプローチが採用されます。この設計パターンは、企業が採用を始める上でますます重要になってきており、間違いなくこれが今後の方向性だと考えています。自動化されたアプローチに移行しなければ、時代の流れについていけず、システムやデータに秘められた潜在的な価値をすべて引き出すことはできないでしょう。 

予測3：クラウドデータ管理の重要性が飛躍的に高まる

クラウドネイティブなソリューションが増えている今、従来のデータ管理製品を廃止しようとする企業にとって、大きなチャンスが生まれています。これらのソリューションは拡張性と統合性を重視して設計されており、顧客のニーズに完全に合致する「ベストオブブリード」なソリューションセットを構築する機会を提供します。 

クラウドインフラストラクチャ、統合、データレイク、分析プラットフォームなど、個々の要素すべてを考えると、顧客は戦略的なアプリケーションプロバイダーとクラウドプラットフォームプロバイダーの間でこれらの機能をどのように組み合わせるかをますます重視するようになっています。

例えば、ITインフラをクラウドに移行することを決定した顧客は、コンピューティングとストレージだけでなく、データ管理ソリューションやモダナイゼーションを加速させるサービスを提供するクラウドプロバイダーを選択したいと考えるでしょう。これらのサービスは、クラウドプラットフォーム上で稼働する基幹業務アプリケーションとの相互運用性という観点から検討する必要があります。基幹業務アプリケーションをインフラストラクチャを超えた豊富な機能で拡張できる能力があれば、移行によって最大限のビジネス成果が得られ、単なる設備投資から運用費への転換に終わらないことが保証されます。したがって、この統合と拡張を加速させる、あるいはより迅速かつ容易にするプラットフォーム、アプリケーション、ツールへの需要が高まるでしょう。 

予測4：データ可観測性に対する需要は増加するだろう

データとデータ移行に関しては、非常に多くの要素が複雑に絡み合っています。複数のアプリケーションベンダーやクラウドプロバイダーが存在する場合もあります。こうした状況に対処するには、システム内のデータの健全性、そしてその健全性（良好か不良かを問わず）がビジネスに及ぼす影響をより深く理解する必要があります。データ可観測性を活用することで、データの健全性を評価し、問題が悪化する前にトラブルシューティングと修正を行うことができます。 

この概念は、DevOpsの考え方、つまり開発とIT運用間の壁を取り払い、協調的で迅速かつ反復的な製品提供を実現するという考え方から生まれたものです。データ可観測性は、基本的にDevOpsの利点を応用し、それをミッションクリティカルな企業データに適用したものです。

データ可観測性とは、組織が自社のデータがビジネスをどれだけ効果的にサポートしているかを真に理解するのに役立つ指標またはアプローチのことです。 

チームがデータがビジネスに及ぼす影響を真に理解し、それらの問題に対処するためのツールを活用できるように支援しなければ、非効率になり、必要以上にコストをかけることになります。だからこそ、私はこれが2023年にますます重要になるトレンドだと考えています。

予測5：顧客は、ベンダーに対し、具体的なビジネスへの影響を証明できることをより強く求めるようになるだろう。 

ソフトウェアの機能や、自社製品の機能が他社製品とどう違うかといったことしか話せないなら、顧客に何の価値も提供できていません。ソフトウェアがビジネスにもたらす影響や、導入に伴う投資対効果（ROI）を示す必要があります。顧客の取締役会やCEOが重要な指標として用いているものと関連付けて説明できなければなりません。明確な真の価値を示せなければ、ソフトウェアを販売することはできません。

私がこれまで多くの顧客企業の経営幹部と交わしてきた会話の中で、「私たちは既にあらゆるものを一つずつ持っているのだから、なぜ今回だけ状況が変わるのか教えてください」という言葉をよく耳にします。「きっとうまくいくから、私たちを信じてください」という約束は、特に現在の経済情勢の不確実性を考えると、通用しません。しかし、経済情勢の不確実性に直面すると、ほとんどの企業はコスト削減、効率向上、業務効率化に役立つソリューションを求めます。だからこそ、具体的なビジネス効果を示すことが、ほとんどの企業向けソフトウェア購入決定において重要な要素となるのです。