データプラットフォームとは何か？

データ・プラットフォームの概要

データ・プラットフォームについての理解を深めるために、このページではデータ・プラットフォームについて説明する：

• データプラットフォームのレイヤー
• データ・プラットフォームの種類
• データプラットフォームの例
• データプラットフォームの利点
• データプラットフォームの選び方
• 結論

データ・プラットフォームとは、組織が大量のデータを管理、保存、処理、分析するためのインフラストラクチャである。一般的には、データ関連の活動をサポートするために設計されたハードウェア、ソフトウェア、ツールの組み合わせが含まれる。データ・プラットフォームの目標は、企業がアプリケーションでデータを利用し、データから得られる洞察に基づいてより良い意思決定を行えるようにすることである。

データプラットフォームのレイヤー

データ・プラットフォームは、データ取り込みレイヤー、データ・ストレージ・レイヤー、データ処理レイヤー、データ・パイプライン・レイヤー、アプリケーション／ユーザー・インターフェース・レイヤーの最大5つのレイヤーで構成される。データ取り込みレイヤーは様々なソースからデータを収集し取り込む役割を担い、ストレージレイヤーはデータを保存する。処理レイヤーはデータを変換し、アプリケーションによる分析や消費のために準備し、パイプラインレイヤーはレイヤーと他のアプリケーション間のデータの移動を処理する。ユーザー・インターフェース層は、エンド・ユーザーがダッシュボードやビジネス・インテリジェンス・ツールを介してデータと対話し、データから洞察を得るための方法を提供する。

データ取り込み層

データ・インジェストレイヤーは、データ・プラットフォームの最初のレイヤーであり、以下のような様々なソースからデータを収集する役割を担っている：

• センサー
• API
• データベース
• ファイル
• アプリケーション
• 第三者の情報源

このレイヤーは、異なるフォーマット、構造、プロトコルのデータを取得し、それらを保存および処理可能な一般的なフォーマットに変換する。データの取り込みは継続的なプロセスであり、データの品質と完全性を保証するために、スケジューリング、監視、集計、エラー処理が必要となる。

取り込まれたデータは、生データまたは生データに近い形式でデータレイクに保存され、下流のレイヤーがアクセスして分析することができる。データプラットフォームの成功は、データ取り込みレイヤーの有効性と信頼性に大きく依存します。なぜなら、このレイヤーが意思決定に使用されるデータの質と適時性を決定するからです。

データレイクとは何か、データプラットフォームにどのようなメリットをもたらすのか？ データレイクとは、大量の生データ、非構造化データ、半構造化データを格納する一元化されたリポジトリのことで、組織はさまざまなソースからの膨大な量のデータを、制限や定義済みのスキーマを必要とすることなく分析することができる。大規模なデータセットを管理・処理するためのコスト効率の高いソリューションを提供する。

データ保存層

データ・プラットフォームのデータ・ストレージ層は、データを未加工または加工された形式で保存する役割を担っている。一般的には、データレイクやデータウェアハウス、NoSQLデータベース（例えば、以下のような）のような他のストレージ技術が含まれる。 Couchbase カペラ または Couchbaseサーバー)を使用して、運用データとアプリケーション・データを保存し、ソーシングする。データは整理され、インデックスが付けられ、下流のレイヤーが高速にアクセス・検索できるように最適化される。ストレージレイヤーには、アクセス制御、リネージ、バックアップ、保持ルールなどのデータガバナンスポリシーが組み込まれていることが多い。データ・プラットフォームの成功は、データ・ストレージ層のスケーラビリティ、信頼性、セキュリティに依存する。

データ処理層

データ・プラットフォームのデータ処理レイヤーは、データを変換し、分析用に準備する役割を担う。このレイヤーには、データ処理、クリーニング、集計のためのツールが含まれ、多くの場合、機械学習アルゴリズムや人工知能技術が組み込まれている。処理されたデータはデータストレージレイヤーに保存されるか、さらなる分析やクエリのためにアナリティクスレイヤーに渡される。データ処理レイヤーは、データ品質チェック、エラー処理、メタデータの追加や派生メトリクスの計算などのデータエンリッチメントタスクも処理します。データ処理レイヤーの効率性と精度は、データから得られる洞察を提供する上で極めて重要である。

データ・パイプライン層

データプラットフォームのデータパイプラインレイヤーは、プラットフォームの異なるレイヤー間でデータを移動させる役割を担っている。以下のようなツールが含まれる：

• データ統合 - 異なるアプリケーション、ソース、フォーマットのデータを組み合わせる
• データ変換 - あるフォーマットまたは構造から別のフォーマットまたは構造へのデータの変換、マッピング、再形成
• データエンリッチメント - 既存のデータセットにメタデータ、派生メトリクス、外部データソースなどのデータを追加する。
• データ配信 - 人工知能モデルプロセッサ、アプリケーション、データレイク、ウェアハウスなど、他のシステムにキュレーションされたデータを供給する。

パイプラインレイヤーは、バッチまたはリアルタイムのデータ処理をサポートすることができ、多くの場合、メッセージキューまたはストリーム処理フレームワークを組み込んでいる。データ・パイプラインのタスクには、データが正しい形式と構造で下流のレイヤーに配信されることを保証するために、データの複製、データのクレンジング、データのフォーマットなどが含まれます。データ・パイプライン層の有効性と信頼性は、適切なデータが適切なタイミングで適切な場所に配信されることを保証するために非常に重要です。

ユーザー・インターフェース層／アプリケーション層

データ・プラットフォームのユーザー・インターフェース層は、エンドユーザー、アナリスト、データ利用者がデータやアナリティクスと対話できるようにする最上位層である。この層には、データへのインタフェースを提供するダッシュボード、レポート、可視化ツールが含まれます。ユーザー・インターフェース層は、セルフサービス分析、アドホック・クエリ、データ探索のためのツールも提供できます。ユーザー・インターフェース層は、ユーザーがデータにアクセスし、データから得られる洞察を理解できるようにするために重要である。ユーザー・インターフェース層は、適切なデータを適切なユーザーに提供できるよう、ユーザー・グループ、役割、権限ごとにカスタマイズすることができる。最後に、ユーザー・インターフェース層にはフィードバック・ループやコラボレーション機能を組み込むことができ、ユーザーはインサイトを共有したり、質問したり、データ・プラットフォームを改善するためのフィードバックを提供することができる。

アプリケーションは、商用、特注を問わず、データプラットフォーム内でデータの作成、供給、処理、分析、消費を行うことができる。アプリケーションは、分析的洞察のためのソースデータを提供するだけでなく、分析的洞察や人工的に導き出された洞察を、データが最も有用となる正確なタイミングと場所で実行に移すことができるため、適切に実装されたデータプラットフォームの主要な受益者の1つである。アプリケーションレイヤーには、以下のような特徴がある：

• モビリティ - モバイルおよびモノのインターネット（IoT）デバイス上で実行されるアプリケーション
• データ作成 - アプリケーションは、多くの場合、データの元のソースである
• ユーザー・インタラクション - データ・プラットフォームに対する他のユーザー・インターフェースのように、アプリケーションはしばしば人間とデータの仲介役となる。
• その場で処理 - アプリケーションは、多くの場合、インタラクション、時間、場所、状況がデータを消費し、新しいインスタント洞察や情報を作成するために出会う場所である（例えば、最も近いスターバックスはどこですか？）
• メタデータ作成 - データは多くの場合、いつ、誰が、どこで、どのような状況で作成したかといった有用なメタデータを伴っている。

データ・プラットフォームの種類

データ・プラットフォームは、企業がデータを作成、収集、処理、分析、再利用するために不可欠なツールである。市場にはさまざまな種類のデータ・プラットフォームがあり、それぞれに独自の機能と特徴がある。データ・プラットフォームの例としては、クラウド・データ・プラットフォーム、カスタマー・データ・プラットフォーム、ビッグ・データ・プラットフォーム、エンタープライズ・データ・プラットフォームの4つがある。

クラウドデータプラットフォーム

クラウド・データ・プラットフォームは、（オンプレミスのハードウェアとソフトウェアを必要とする従来のデータ・プラットフォームとは異なり）クラウド上でデータの保存、処理、分析を行う。

従来のオンプレミスデータプラットフォームに比べ、クラウドデータプラットフォームは柔軟性と拡張性に優れ、費用対効果が高い場合が多い。企業は、新しいハードウェアやソフトウェアに投資することなく、変化するデータニーズに応じてコンピューティングリソースを増減させることができます。

さらに、クラウドデータプラットフォームは高度なアナリティクスと機械学習機能を提供できるため、企業はデータから洞察を得て、情報に基づいた意思決定を行うことができる。顧客データ・プラットフォーム、ビッグデータ・プラットフォーム、エンタープライズ・データ・プラットフォームはすべて、クラウドでもオンプレミスでも実行できる。

顧客データ・プラットフォーム

カスタマー・データ・プラットフォーム（CDP）は、複数のチャネルやタッチポイントにまたがる顧客データの収集と管理に重点を置き、"カスタマー・データ・プラットフォーム "と呼ばれることもある。カスタマー360."他のタイプのデータ・プラットフォームとは異なり、CDPはCRMシステム、マーケティング・オートメーション・ツール、ウェブサイト分析などの様々なソースからのデータを統合することによって、顧客の統一されたビューを作成するように設計されている。

他のデータ・プラットフォームと比較して、CDPはより顧客中心であり、顧客の行動や嗜好に関する洞察や分析を提供するために特別に設計されている。これは、企業が顧客とのやり取りをパーソナライズし、顧客エンゲージメントを向上させ、顧客ロイヤルティを高めるのに役立ちます。

他のタイプのデータ・プラットフォームも顧客データを収集・分析することはできるが、CDPのような統一された顧客ビューを提供するために特別に設計されているわけではない。

ビッグデータ・プラットフォーム

ビッグデータプラットフォームは、大量の構造化データおよび非構造化データを、多くの場合リアルタイムまたはほぼリアルタイムで処理するように設計されている。ビッグデータプラットフォームは通常、以下を使用する。 分散コンピューティング 複数のサーバーやノードにまたがってデータを処理する技術である。ビッグデータプラットフォームは、ソーシャルメディア、モノのインターネット（IoT）デバイス、機械が生成したデータなど、さまざまなソースからのデータを扱うことができる。

最新のモバイル、デスクトップ、組み込みIoTデバイス向けのCouchbase Mobile 3について詳しく読む。

他のタイプのデータ・プラットフォームと比較して、ビッグデータ・プラットフォームは大量のデータを非常に高速に処理するように設計されている。通常、予測分析、不正検出、推薦システムなど、データ集約的なアプリケーションに使用される。

他のタイプのデータ・プラットフォームも大量のデータを扱うことはできるが、ビッグデータのリアルタイム処理や分析に特化して設計されているわけではない。

エンタープライズ・データ・プラットフォーム

エンタープライズ・データ・プラットフォームは、組織全体のデータを管理・統合するために設計されている。通常、顧客データ、財務データ、サプライチェーンデータなどの構造化データの保存と処理に使用される。エンタープライズ・データ・プラットフォームは、より効率的なデータ管理とガバナンスを目標に、組織で使用されるすべてのデータの集中リポジトリを提供します。

エンタープライズ・データ・プラットフォームは企業規模でデータを扱うため、データの一貫性とコンプライアンスを確保するために不可欠なデータ品質管理、データ統合、データガバナンスなどの機能を提供する。(GDPRとCouchbaseについてもっと読む。)

データプラットフォームの例

データ・プラットフォームを構築する際には多くの選択肢がある。ある大手小売企業の導入例を紹介しよう：

このプラットフォームは、顧客データ、販売データ、在庫データなど、さまざまな種類のデータを保存・分析する。プラットフォームはいくつかのレイヤーで構成される：

• UI/アプリケーションレイヤー： アプリケーションレイヤーは、データの作成者であると同時に消費者でもある。これらのレイヤーは、ウェブ、モバイル、組み込みアプリケーションなど、様々な手段を通じて提供される。アプリケーションレイヤーは多くの場合、ユーザーとテクノロジーの仲介役となる。例えば、小売企業はウェブサイト、ネイティブ・モバイル・アプリケーション、そしてAPIを持っている。
• データ取り込み層： このレイヤーは、企業のPOSシステム、eコマース・プラットフォーム、モバイル・アプリなど、さまざまなソースからデータを収集する役割を担っている。データは、以下のようなデータ取り込みプラットフォームにリアルタイムでストリーミングされる。 アパッチ・カフカ.
• データ保存層： このレイヤーは、スケーラブルでパフォーマンスの高い方法でデータを保存する役割を担っている。このレイヤーでは Couchbase カペラCapellaは、高速かつ大量のデータを処理できるNoSQL Database-as-a-Service（DBaaS）です。Capellaは、インメモリ・キャッシング、自動シャーディング、レプリケーションなどの機能を備えており、大量のデータの保存と処理に最適です。
• データ処理層： このレイヤーは、データの処理と様々な分析タスクの実行を担当する。このレイヤーでは、大規模なデータセットを並列処理できる分散コンピューティングフレームワークであるApache Sparkを使用します。Sparkは、Couchbaseに接続するために Couchbase Sparkコネクタこれは、SparkがCouchbaseとの間でデータを読み書きできるようにするものである。
• データ可視化レイヤー： このレイヤーは、データを視覚化し、ビジネス・ユーザーがアクセスできるようにする役割を担っている。このレイヤーでは、以下のようなビジネスインテリジェンス（BI）ツールを使用する。 タブロー または パワーBI.BIツールはデータ処理レイヤーに接続し、データに基づいてインタラクティブなダッシュボードやレポートを生成することができる。

全体として、このデータプラットフォームアーキテクチャは、小売企業がスケーラブルでパフォーマンスの高い方法で大量のデータを収集、保存、処理、可視化することを可能にします。データストレージレイヤーとしてCouchbaseを使用することで、同社はデータベースのスピード、スケーラビリティ、信頼性の恩恵を受けることができます。

データプラットフォームの利点

企業にとってデータ・プラットフォームを持つことの利点は数多くある：

• データの一元管理 - データを保存、処理、管理する場所を一元化することで、組織全体のデータへのアクセスと分析が容易になる。
• データ品質の向上 - データのクリーニング、標準化、検証のためのツールは、データが正確で一貫性があることを保証します。
• データ・セキュリティの強化 - 暗号化、アクセス制御、監視などの機能により、機密データを不正アクセスから保護します。
• より迅速な洞察と意思決定 - データの可視化、分析、機械学習のためのツールを提供することで、データをより速く、より深く分析する。
• 拡張性と柔軟性 - 変化するデータニーズに合わせて拡張・縮小が可能で、インターネット接続があればどこからでもデータにアクセスできます。

データ・プラットフォームのデメリット

データ・プラットフォームを持つことには多くのメリットがあるが、考慮すべき潜在的なデメリットもある：

• 高コスト - 特に中小企業や予算が限られている組織では、データ・プラットフォームの導入と維持には多額の費用がかかります。
• 複雑な実装 - データ・プラットフォームの導入は、専門的な技術知識を必要とする複雑なプロセスであるため、コストがかさむ可能性があります。
• データ・プライバシーに関する懸念 - データ・プラットフォームは、機密データや極秘データが適切に保護または管理されない場合、データ・プライバシーの問題を引き起こす可能性がある。
• データサイロの可能性 - データプラットフォームが適切に統合されていない場合、組織内にデータのサイロが生じる可能性がある。
• 限定採用 - 既存のシステムやワークフローと適切に統合されていない場合、データプラットフォームは従業員や利害関係者に広く採用されず、その有効性が制限される可能性がある。

単一のツールですべての問題を解決することはできませんが、Couchbase Capella DBaaSは、データプラットフォームの実装と保守の最も一般的な課題を克服するのに役立ちます：

• 低いTCOと少ない労力で導入でき、ビジネス・ニーズに応じて規模を拡大・縮小できる。
• 高度なセキュリティ機能 また、既存のシステムやワークフローと簡単に統合できる。
• の親しみやすさ。 SQLの柔軟性である。 JSONをサポートする。 ACIDトランザクション 採用率向上のために

データプラットフォームの選び方

データプラットフォームを選択する際には、ビジネスニーズを検討し、利用可能なオプションを評価し、選択したプラットフォームをテストして展開することが重要です。これには、管理する必要があるデータの種類を特定し、さまざまなプラットフォームのオプションを調査し、データとユースケースを使用してプラットフォームをテストすることが含まれます。これらのステップに従うことで、組織のニーズを満たし、ビジネス目標の達成に役立つデータ・プラットフォームを選択することができます。

ステップ1：ビジネス・ニーズの特定
1.構造化データ、非構造化データなど、保存・管理する必要があるデータの種類を決定する。
2.顧客体験の向上や業務の最適化など、データプラットフォームで解決したいビジネス上の問題を特定する。
3.データの規模を決定し、時間の経過とともに予想されるデータニーズの増加を決定する。

ステップ2：利用可能なプラットフォームの評価
1.さまざまなデータプラットフォームのオプションを調査し、その特徴と機能を比較する。
2.スケーラビリティ、セキュリティ、パフォーマンス、使いやすさ、コストなどの要素を考慮する。
3.各プラットフォームと既存のITインフラやツールとの互換性を評価する。

ステップ3：テストとデプロイ
1.概念実証またはパイロットを実施し、データとユースケースを使用してデータプラットフォームをテストする。
2.テスト中のプラットフォームのパフォーマンス、スケーラビリティ、使いやすさを評価する。
3.従業員や利害関係者にデータプラットフォームの使用方法を教育し、組織全体に展開する。

結論

データ・プラットフォームは、データの収集、保存、処理、分析のための包括的なソリューションである。データ・プラットフォームは少なくとも5つのレイヤーから構成されることが多く、それぞれが独自の責任を負っている。データ・インジェストレイヤーは様々なソースからデータを収集する責任を負い、ストレージレイヤーはそれを保存する責任を負う。処理レイヤーはデータを変換して分析用に準備し、パイプライン・レイヤーはレイヤー間のデータの移動を処理する。最後に、ユーザー・インターフェース層は、エンド・ユーザーがデータと対話し、データから洞察を得るための方法を提供する。

クラウドデータプラットフォーム、カスタマーデータプラットフォーム、ビッグデータプラットフォーム、エンタープライズデータプラットフォームなど、さまざまなタイプのデータプラットフォームがあり、それぞれに独自の機能や特徴がある。

全体として、データ・プラットフォームは、企業がデータを管理・活用し、情報に基づいた意思決定を行い、競争上の優位性を獲得するための貴重なツールである。

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