【要約】
こちらの記事は『2025年のデータ管理を展望–分散化やリアルタイム化がますます重要に』の要約です。
1. 分散型データアーキテクチャーの普及
- データメッシュやデータファブリックの拡大: モノリシックなデータレイクから、分散型のデータ管理モデルへ移行。各ドメインでデータを所有・管理し、拡張性と自律性を向上。
- 相互運用性の強化: 異なるデータ環境間でのシームレスな統合を実現するツールやプラットフォームの需要が増加。
2. ハイブリッド／マルチクラウドの新標準化
- データ主権対応: 機密データはオンプレミスやプライベートクラウドで保持し、スケーラブルなパブリッククラウドを併用。
- クラウド間での統一管理: AWS、Azure、Google Cloudなど複数プラットフォーム間での一元管理ツールが注目。
3. データ製品のライフサイクル管理
- データ民主化の推進: データ製品がセルフサービス型で利用可能となり、エンドユーザーが実用的なインサイトを得られる環境を構築。
- 複雑化するライフサイクルのサポート: データ製品の設計から運用、監視までを一括管理するプラットフォームが重要。
4. AIを活用したデータ管理の進化
- データカタログ化の自動化: AIがデータの分類や整理を支援し、リアルタイムでのデータ品質管理を実現。
- インテリジェントなデータ実行: AIがクエリー実行やリソース割り当てを最適化。
5. 生成AI向けデータ管理の強化
- 検索拡張生成（RAG）の進化: AIが企業独自のデータを利用して文脈を理解し、より適応的な生成を可能に。
6. 分散型データガバナンスへの移行
- ドメイン指向のガバナンス: 各ドメインが独自のガバナンスを担い、品質とコンプライアンスを確保。
- データ透明性の強化: データの出所や使用履歴の追跡を容易にするフレームワークが求められる。
7. プライバシー保護とハイパーパーソナライゼーション
- データプライバシー規制への対応: 機密情報を守りながらデータ共有を実現する技術の採用が進む。
- カスタマイズ体験の提供: 個々の顧客に最適化されたデータ体験の実現。
8. コスト最適化とサステナビリティの両立
- コスト効率の向上: データの使用頻度に応じたストレージ最適化やFinOpsによるコスト管理。
- エネルギー効率の向上: カーボンフットプリントの削減やエネルギー効率の高い処理へのシフト。
まとめ
2025年のデータ管理は、分散化、リアルタイム化、モジュール性、そしてAI主導の自動化に重点が置かれます。この進化により、企業はスケーラビリティ、規制遵守、データ民主化に効果的に対応できるようになるでしょう。
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【所感】
・データのリアルタイム化についてはフィードバックが迅速に必要なものには必要、長期分析に必要なものは不要、のように用途による導入可否を判断しないとコストだけかかり成果が出ないと思う。
・「データ民主化の推進」については教育も含めてかなり時間がかかるが効果も大きいと思うので、出来るだけ早く推進した方が良いと感じた。
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