データメッシュとデータファブリック：違いは何ですか？

生産性の最適化と競争力の強化を目指す組織は、データへのアクセス性を向上させることで、より迅速に目標を達成できるでしょう。関連データへのリアルタイムアクセスはコラボレーションを促進し、各チームが組織のニーズに効果的に対応できるようになることで、企業が収集するすべての情報が有効活用されることが保証されます。

現代の企業はこれまで以上に多くのデータを収集している。いくつかの推定によると、 世界のデータ容量は2025年までに175ゼタバイト（または175億テラバイト）に達するだろう。こうした膨大な量のデータを収集すると、データ管理上の課題がすぐに発生し、関連情報へのアクセスが困難になる可能性がある。

幸いなことに、企業は俊敏で堅牢なデータ管理アーキテクチャを構築することで、潜在的な課題を克服できます。そのための最も一般的なアプローチとして、データファブリックとデータメッシュが挙げられます。どちらのアプローチにも共通点がありますが、自社にとって最適なものを選ぶ前に理解しておくべき重要な違いがいくつかあります。

データメッシュとは何ですか？

IBMによると、 データメッシュは次のように記述されます。 「データが特定のビジネス領域ごとに整理される分散型データアーキテクチャ」。つまり、顧客サービス、販売、会計、マーケティングなどの分野のデータは、それぞれ別のデータセットに整理されることになる。

この分類こそが、データメッシュを際立たせる要素です。この分散アーキテクチャは、クラウドネイティブ技術やソリューションへの移行を促進し、組織がデータ管理能力を拡張し、情報へのアクセス性を飛躍的に向上させることを可能にします。

ビジネス領域に基づいてデータをセグメント化することで、ビジネスリーダーは情報をより効果的に管理できるようになります。組織は、データ品質を維持し、権限のある担当者のみにアクセスを制限し、コンプライアンス目的で監査可能な記録を生成するための詳細なガバナンスポリシーを作成できます。

データメッシュの利点

データメッシュフレームワークは、データウェアハウス、データレイク、またはその他の従来型のストレージ手法の利用をサポートできます。

ガートナーは次のように説明しています。

「データメッシュは、主要なエンタープライズシステムで最初にデータが取得された後の分析やその他の再利用のケースにおいて、集中管理のみのデータ管理戦略に代わる、あるいはそれを補完する可能性のある選択肢となる。」

データメッシュアーキテクチャは、情報ガバナンスとアクセス制御の向上など、多くの利点を提供します。さらに、組織が旧式の集中型ソリューションでデータを管理する際によく発生する、多くの情報滞留を解消します。

中央集権型プラットフォームに依存する代わりに、組織は複数のリポジトリにアクセスでき、それぞれが特定のビジネス領域または部門専用となります。データメッシュは、クラウドネイティブ環境への移行もサポートします。企業は、データ管理ニーズの変化に応じて、データメッシュフレームワークを容易に拡張できます。

データメッシュアーキテクチャには多くの利点があり、非常に複雑なデータセットを扱う大企業にとって魅力的です。とはいえ、データメッシュ方式以外にも、それほど複雑でないデータを扱う小規模組織にとっては、より現実的な選択肢が存在するかもしれません。

データファブリックとは何ですか？

データファブリックもまた、データ管理アーキテクチャの一種です。データメッシュとは異なり、さまざまなデータパイプラインのエンドツーエンドの統合に対応するように設計されています。データファブリックアーキテクチャは、自動化システムと高度なインテリジェンスツールを介して、これらの統合を容易にします。

エッジコンピューティングデバイス、IoT、機械学習の台頭により、組織がデータを収集する能力は飛躍的に向上しました。データ収集の爆発的な増加は、企業データの管理をさらに困難かつ複雑なものにしています。

データファブリックアーキテクチャにより、データ管理者は異なるアプリケーションやシステムを統合できます。異なるデータリポジトリを統合することで、セキュリティが向上し、企業は消費者をより効果的に保護できるようになり、情報へのアクセス性も最適化されます。

データファブリックの利点

データファブリックアーキテクチャを採用することで、企業はデータサイロを解消し、情報ボトルネックを解消し、データへのアクセス性を向上させ、チーム間や部門間のコラボレーションを促進することができます。

ガートナーは次のように説明しています。

「データファブリックは、分断されたツールやデータセットのサイロ化された状態から脱却し、かつてないレベルの統合性、相互運用性、そして革新的なビジネスアプリケーションを実現するデータ管理を実現する可能性を秘めています。」

データが多数の異なるシステムに分散していると、従業員は生産性を最大化するために必要な情報にアクセスするのに苦労します。さらに、データのサイロ化はセキュリティリスクを生み出し、意思決定を阻害し、組織の成長を妨げる可能性があります。

データファブリックフレームワークを導入することで、企業は情報分析に対してより包括的なアプローチを取ることが可能になり、意思決定を導き、リーダーが新たな成長機会を活用できるようになるための詳細な洞察を得ることができる。

データメッシュとデータファブリックの比較

これら2つの概念はそれぞれ独自のものであり、導入する組織に異なるメリットをもたらすため、「データメッシュ対データファブリック」という議論は必然的に生じます。しかし実際には、これらのアーキテクチャは相互補完的なソリューションであり、共存したり、互いの実装をサポートし合うことも可能です。それぞれのアーキテクチャの実装方法や、それぞれが促進する変化の種類に根本的な違いがあるため、両方を同時に活用することができます。

私たちのように 最高技術責任者兼イノベーション＆成長担当上級副社長のレックス・アールストロムが説明する そのデータメッシュは、人によって主導されます。データに関する専門家が現場に入り、情報にタグ付けを行い、ルールを設計することで、データがビジネスにどのような影響を与えるかをより深く理解できるようにします。

データファブリックのアプローチは、はるかに自動化されています。AI/MLを活用するため、高度な経験を持つデータサイエンティストへの依存度が低く、得られる洞察や生み出す価値に関して、より自己発見的な能力を備えています。

適切なデータ管理手法を見つける

各組織にはそれぞれ固有のデータ管理ニーズと課題があり、それらは当該企業の規模、所属する業界、組織の目標と優先事項、およびリソースによって異なります。

データメッシュとデータファブリックはどちらも組織全体で幅広い用途に利用されており、両者は互いに排他的なものではないことを理解しておくことが重要です。企業は、特定の部門、あるいはすべての部門で両方を導入することが可能であり、実際に導入しています。

決定を下す前に、まず組織の課題、目標、目的を評価してください。次に、どのコンセプト、またはコンセプトの組み合わせが、貴社のビジネスニーズに最も合致するかを検討してください。

これらの概念を活用してデータ管理を最適化する：未来を見据えて

レックスが観察しているように 最近のブログ投稿より多くの組織が、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のアプローチへと移行している。

「そこから得られる洞察や価値という点では、より自己発見的なアプローチが求められるようになるでしょう。このデザインパターンは、企業が採用し始めるべき重要なものとなるでしょう。間違いなく、私は物事がそういう方向に向かっていると考えています。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なくなり、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もできなくなるでしょう。」

どちらの技術が優位に立つかについての私たちの見解については、Rexの最新データをご覧ください。 2023年のトレンドと予測.

データファブリック、データメッシュ、またはその両方の組み合わせは、現在および将来にわたって組織の情報管理上の課題に対処する上で重要な役割を果たします。詳細については、以下をご覧ください。 シニティ