編集部
2025年、企業のデータ管理は大きな転換期を迎えています。
特に「データフラグメンテーション」という課題に直面する中、
新しい技術と戦略がビジネス競争力を左右しています。
Google CloudやMicrosoft Azureのハイブリッドクラウド戦略、
IBMのデータファブリックソリューション、NTT DATAのデータコンテナ技術など、
これらの具体例は、データの断片化を克服するための手段として注目されています。
本記事では、これらの技術を活用してビジネスの未来を切り拓く方法を解説します。
企業が「2025年の崖」を乗り越えるためのデータガバナンスのポイントも紹介し、
読者の皆様にとって役立つ具体的なアクションプランを提供します。
データフラグメンテーションとは？2025年に向けた基礎知識
データフラグメンテーションとは、データが複数のシステムやクラウド環境に分散して管理される現象を指します。これにより、データの一貫性が失われ、統合的な分析が難しくなることが課題となります。特に、リアルタイムな意思決定が求められる現代のビジネス環境では、データの断片化は生産性や競争力の低下に直結します。2025年には、この問題を解決するための新しいアプローチが数多く登場しています。
例えば、Google CloudやMicrosoft Azureは、ハイブリッドクラウドやマルチクラウド戦略を強化しています。これにより、企業は異なるクラウド環境にまたがるデータを一元的に管理することが可能です。また、エッジコンピューティングの導入が進み、現場のデータを迅速に収集し、クラウドとシームレスに連携することで、データフラグメンテーションの影響を最小限に抑える動きも見られます。
さらに、IBMが提唱する「データファブリック」や、NTT DATAが開発する「データコンテナ」といった技術は、複数のデータソースを統合し、効率的なデータ管理を実現するための重要な手段です。これらの技術により、企業はデータの分断を防ぎ、統合的なデータ分析基盤を構築できるようになっています。データフラグメンテーションを克服するためのこれらの技術は、2025年におけるビジネスの競争力を支える重要な要素となるでしょう。
注目すべき技術1：データメッシュの台頭とその活用事例
データメッシュは、データ管理の分散型アーキテクチャであり、データの所有権を各ビジネスユニットや部門に委ねることで、効率的なデータ活用を促進します。従来のデータレイクと異なり、各チームが独自のデータプロダクトを管理し、それを相互に連携させる仕組みが特徴です。このアプローチにより、データフラグメンテーションの課題を解決しつつ、データガバナンスを強化することが可能です。
実際に、製造業の大手企業である日立製作所は、データメッシュを導入して、工場の稼働データをリアルタイムで解析し、生産効率を大幅に向上させています。また、金融業界でも、三菱UFJフィナンシャル・グループがデータメッシュを活用し、各支店や部門ごとに異なる顧客データを統合的に活用する体制を整えています。これにより、顧客のニーズに応じたサービス提供が可能となり、競争力の向上に寄与しています。
データメッシュはまた、データサイエンスチームが独立して分析モデルを構築できるため、迅速なビジネスインサイトの獲得にもつながります。Microsoft Azureの「Azure Synapse」や「Databricks」などのプラットフォームも、データメッシュの概念に基づいた機能を提供しており、企業のデータ戦略を支援しています。これにより、企業は分散化したデータの効率的な管理と活用を実現し、新たなビジネス機会を創出することが可能になります。
2025年におけるクラウドの役割：Google CloudとMicrosoft Azureの戦略
2025年に向けて、クラウドサービスの利用はさらに拡大し、データフラグメンテーションの課題解決において重要な役割を果たしています。Google Cloudは「Anthos」を通じて、マルチクラウド環境でのデータ管理を推進しています。Anthosは、オンプレミス環境や他のクラウドプロバイダーとのシームレスな統合を可能にし、企業が複数のデータソースを一元管理できるよう支援します。これにより、データの断片化を最小限に抑えつつ、柔軟なデータ統合を実現しています。
一方、Microsoft Azureは「Azure Arc」を提供し、クラウド、オンプレミス、エッジ環境を横断して統一されたデータ管理を実現します。Azure Arcは、ハイブリッドクラウド戦略の中核を担い、企業が既存のデータベースやアプリケーションを容易にクラウド化できるように設計されています。この仕組みにより、データの所在に関わらず一貫したガバナンスを提供し、リアルタイムなデータアクセスを可能にしています。
また、両社ともにエッジコンピューティングの強化にも力を入れています。Google Cloudの「Google Distributed Cloud Edge」とMicrosoft Azureの「Azure IoT Edge」は、エッジデバイスで生成されるデータを迅速に収集・分析し、クラウドに送信する前に部分的な処理を実施します。これにより、現場での即時対応が可能となり、データフラグメンテーションによる遅延やデータ損失を防止します。こうした戦略により、Google CloudとMicrosoft Azureはデータ管理の新しい形を提供しています。
データファブリックで解決するデータの断片化問題—IBMとClouderaの取り組み
データファブリックは、複数のデータソースを統合して一元的に管理するためのフレームワークで、データフラグメンテーションの問題解決において注目を集めています。IBMは、自社の「Cloud Pak for Data」を通じて、データファブリックの概念を推進しています。このプラットフォームは、AIを活用してデータの分類や統合を自動化し、企業が複数のクラウド環境やオンプレミスにまたがるデータを効率的に管理できるよう設計されています。
Clouderaも「Cloudera Data Platform (CDP)」を提供し、データファブリックの導入を支援しています。CDPは、エンタープライズ向けに設計されており、異なるデータソースを統合することで、データのアクセスや分析を簡単に行える環境を提供します。これにより、企業はデータのサイロ化を防ぎ、包括的なデータガバナンスを実現できます。さらに、CDPはセキュリティ機能も強化されており、データの安全な共有とコンプライアンス対応も支援します。
データファブリックの導入により、企業は複雑なデータ環境を簡素化し、迅速なデータ活用が可能になります。例えば、金融業界では、複数の支店から収集される顧客データを統合し、より精度の高いマーケティング施策を実現しています。製造業でも、サプライチェーン全体のデータを統合管理することで、効率的な運営と在庫管理が可能になっています。IBMとClouderaの取り組みは、こうしたデータファブリックの利点を最大限に活かすための手法として、2025年のデータ戦略の中核を担っています。
NTT DATAが提案する「データコンテナ」技術の可能性
NTT DATAは、2025年に向けたデータフラグメンテーション対策として「データコンテナ」技術を提案しています。データコンテナは、企業内外の複数のデータソースを一元管理し、シームレスなデータの移動とアクセスを実現するための技術です。従来のデータウェアハウスとは異なり、データコンテナはクラウドとオンプレミス環境の両方に対応し、データの所在地に依存せずに統合管理が可能です。
具体的な事例として、NTT DATAは国内の大手製造業と共同で、サプライチェーンのデータをリアルタイムで監視・管理するシステムを構築しました。このシステムでは、各サプライヤーからのデータをデータコンテナに収容し、企業全体で一貫したデータアクセスを実現しています。これにより、在庫管理や需要予測の精度が向上し、効率的な生産体制を構築することが可能となりました。
また、データコンテナ技術は、金融業界でも注目されています。例えば、大手銀行では、支店ごとに管理していた顧客データをデータコンテナで統合することで、顧客の行動パターンやニーズを迅速に分析する仕組みを整えています。これにより、顧客満足度の向上と同時に、データセキュリティの強化も実現しています。NTT DATAのデータコンテナは、データフラグメンテーションを克服し、業務効率化とデータ活用の促進を支える新たなソリューションとなっています。
データフラグメンテーションとエッジコンピューティングの融合が生むビジネス価値
データフラグメンテーションとエッジコンピューティングの融合は、リアルタイムなデータ処理と即時対応を可能にすることで、企業に新たなビジネス価値をもたらします。エッジコンピューティングは、データを生成する現場でその場で処理を行い、必要なデータのみをクラウドに送信する技術です。この仕組みは、特に製造業や物流業界での適用が進んでいます。
例えば、Amazon Web Services（AWS）は「AWS IoT Greengrass」を提供し、エッジデバイスでのデータ処理を強化しています。これにより、物流センターでの在庫管理や配送状況のリアルタイムモニタリングが可能となり、データフラグメンテーションの影響を最小限に抑えつつ、迅速な意思決定を支援しています。また、Microsoft Azureの「Azure IoT Edge」も、製造現場での機械データを即時に処理し、クラウドとの連携を最適化するためのソリューションを提供しています。
さらに、エッジコンピューティングは、医療分野でもその有用性が示されています。例えば、遠隔医療システムでは、患者のバイタルデータをエッジデバイスで処理し、異常を即時に検知する仕組みが導入されています。これにより、データが分散することによる分析の遅れを防ぎ、迅速な対応が可能となります。エッジコンピューティングとデータフラグメンテーションの融合は、データの断片化を解消しつつ、より効率的なデータ運用を実現するための重要な技術です。
「2025年の崖」を乗り越えるためのデータガバナンス戦略
「2025年の崖」は、企業がデジタルトランスフォーメーション(DX)を進める中で直面する課題を指します。特にデータ管理の複雑化とデータフラグメンテーションの問題は、業務の非効率化や意思決定の遅延を引き起こす要因となっています。こうした課題に対処するため、データガバナンスの強化が求められています。企業はデータの一貫性を保ちながら、セキュリティとプライバシーを確保する必要があります。
具体的には、NTT DATAやPwC Japanが提唱するデータガバナンスフレームワークが注目されています。NTT DATAのソリューションでは、データの分類・整理からアクセス権の管理まで、包括的なガイドラインを提供し、企業が各種データを安全かつ効率的に活用できるよう支援します。また、PwC Japanは、データガバナンスとコンプライアンスの統合的アプローチを推奨し、規制に適合しながらデータの有効利用を促進します。
クラウドベースのデータガバナンスも重要な要素です。Google Cloudの「Data Catalog」やMicrosoft Azureの「Azure Purview」など、クラウドプロバイダーが提供するツールを活用することで、企業はデータの所在やアクセス状況を可視化できます。これにより、データが分散されても、統一されたルールのもとで管理が可能となり、フラグメンテーションによるリスクを軽減します。データガバナンスの強化は、2025年に向けた持続的なビジネス成長を支える柱となります。
データドリブンBPR（業務再設計）の成功事例—PwC Japanのアプローチ
データドリブンBPR（Business Process Re-engineering）は、データを活用して業務プロセスを再設計し、効率化と競争力向上を図る手法です。2025年に向けて、企業が持続的に成長するためには、データの分断を解消し、リアルタイムでのデータ活用が不可欠です。PwC Japanは、データドリブンBPRを推進するリーダーとして、数多くの企業と連携し、革新的な取り組みを行っています。
例えば、製薬業界におけるプロジェクトでは、研究開発から製造、販売までのプロセスをデータドリブンで再構築しました。データを一元化し、AI解析を活用することで、製品開発のサイクルを大幅に短縮しています。このアプローチにより、新薬の市場投入までのリードタイムが短縮され、業界全体の競争力向上に貢献しています。
また、金融業界でもPwC Japanは、データドリブンBPRを通じてリスク管理の強化を支援しています。クライアントの取引データや顧客行動データを統合・解析し、リスクの早期検知と予測モデルの構築を行っています。これにより、リスク回避策の迅速な実施と、顧客サービスの向上が実現しています。データドリブンBPRは、データを有効活用することで、企業の競争優位性を強化する革新的な手段として注目されています。