これは、セールス エンジニアの Saurav Gupta によるスポンサー付きのブログ投稿です。 インターシステムズ
金融サービス組織は大量のデータを抱えており、リアルタイムの取引データの分析や顧客離れの削減など、さまざまなイニシアチブにデータを利用したいという明確な欲求があります。 ただし、そのためには、適切なデータ管理アーキテクチャを導入する必要があります。 それはめったに簡単ではありません。 長年にわたり、組織はビジネス ニーズをサポートするためにエンタープライズ データの一貫したビューを提供するさまざまな方法を試みてきましたが、データ レイクやデータ ウェアハウスの実装など、IT インフラストラクチャとデータ環境が提供する必要があるものに対する要求の急速な変化は、その課題はまだ残っています。
金融サービス組織内のデータはサイロ化されており、アクセスや利用が難しいことが多いですが、現在、これらの課題を克服できるデータ管理への新しいアプローチが出現しています。 最も有望なXNUMXつ: データ ファブリックとデータ メッシュは、組織がデータと既存のデータ インフラストラクチャから最大限のビジネス価値を活用できるように設計されています。
XNUMX つのアプローチには多くの類似点があります。 どちらも、データをソースに保存したままにすることができます。これは、バッチ プロセスを使用してデータをコピーおよび移動する必要があるレガシー システムとの重要な差別化要因です。
さらに、データ ファブリックとデータ メッシュの両方が、オンプレミス、パートナー、およびパブリック クラウドを含む異種のデータとアプリケーションを接続して、それらを検出、接続、統合、変換、分析、管理、および利用します。 これらの機能を活用することで、どちらのアプローチでもビジネス目標を迅速かつ効率的に達成できます。
この XNUMX つには類似点がありますが、ここで考慮すべき重要な違いもいくつかあります。これらは、互換性ではなく補完的である理由を強調しています。 データ ファブリックにより、メタデータ、ガバナンス、セマンティクスが一元管理されます。 この構造は、データ管理にトップダウンのアプローチをとる最高データ責任者を雇用している金融サービス企業でより頻繁に見られます。
最新の繰り返し、 スマート データ ファブリックは、データ ファブリック基盤上に構築され、データ探索、ビジネス インテリジェンス、自然言語処理、機械学習などの幅広い分析機能をファブリック自体に直接組み込みます。 金融サービスの場合、これは、トランザクション システムのパフォーマンスに影響を与えることなく、リアルタイムのイベントおよびトランザクション データの分析を実行できることを意味します。 組織は、オフラインまたは日中の数値のクエリから離れて、リアルタイムの洞察を使用してその瞬間に意思決定を行うことができます。
一方、データ メッシュを使用すると、ローカル ドメイン チームは、データに近づき、データをよりよく理解しているという前提に基づいて、データ製品の配信を所有できます。 これは、ドメイン指向のセルフサービス設計を活用するアーキテクチャによってサポートされており、ローカル チームがデータを発見、理解、信頼、使用して、意思決定とイニシアチブを通知し、データ製品とアプリケーションを開発および展開できるようにします。
この XNUMX つの主な違いの XNUMX つは、データ メッシュではデータ ガバナンスをソース システム (エンドポイント) で定義および管理できるのに対し、データ ファブリックでは、ガバナンス、リネージ、セキュリティなどを含む包括的なファブリックを提供し、一元的に適用および管理できることです。 、たとえば CDO によって。 これを実際的な観点から見ると、データ メッシュはデータ主権の問題がある状況に適しているかもしれませんが、データ ファブリックは、CDO のオフィスがアクセス権限を持つ組織の分類法を定義している場合に適切なアプローチかもしれません。
これらの相違点は、XNUMX つのアプローチが相互に排他的ではないという事実を強調しています。 実際、使用するアーキテクチャのタイプを決定する場合、選択はビジネス ユース ケースによって異なります。 たとえば、上級チームがエンタープライズ レベルのガバナンスを備えたデータ資産のエンタープライズ ビューを必要とする場合、エンタープライズ データ ファブリックの実装を選択する可能性があります。 組織が、企業の特定の信頼できる部分に、独自のアプリケーションを作成および管理してイノベーションとデジタル トランスフォーメーションのイニシアチブを加速する柔軟性を持たせたい場合、またはデータ主権の問題が懸念される場合、データ メッシュは組織全体の適切なコンポーネントになる可能性があります。建築。
ただし、適切な状況では、XNUMX つのアプローチがうまく連携して、プラスの結果を達成できることも同様に真実です。 当社の主要な金融サービスの顧客の XNUMX 人が述べているように、「ファブリックとメッシュは、データへの簡単なアクセスという同じ目標を共有しており、適切な状況下では、実際には補完的なアプローチになる可能性があります。」
実際には、データ ファブリック アーキテクチャは、キャンペーン データを地域内でローカルに管理する必要がある大規模な組織など、データ メッシュ イニシアチブと共存できます。
データ ファブリックとデータ メッシュが同時に機能する一例は、Customer 360 イニシアチブを持つ大規模な多国籍資産管理会社の要求に見られます。
このユースケースでは、企業の全体的なデータ戦略は一元的に管理されています (データ ファブリック) が、ローカル マーケティング キャンペーンが実行されている特定の国では、データの保持と処理に関する主権の問題が存在します。 これに関連して、地域の顧客に関する特定の地域の知識があり、地域のキャンペーン管理のバリエーションを知らせます。 これらのバリエーションは、地域、国、またはローカルの IT チーム (データ メッシュ) によって処理されます。
データ メッシュとデータ ファブリックがどのように連携して具体的なビジネス上のメリットをもたらすかを示すこれらの種類の実用的な例は、最終的には、各アプローチのそれぞれのメリットに関する議論よりもはるかに明確です。
これらのアプローチがビジネス アーキテクチャの合理化と簡素化にどのように役立つかが重要です。これにより、組織は有意義な方法でデータを活用し、具体的なビジネス価値を提供することに集中できます。 時間が経つにつれて、ドメイン指向のデータ所有権などの分野でのデータ メッシュの革新と、ますます成熟したデータ ファブリック アーキテクチャが組み合わされて、XNUMX つのアプローチがさらに進化することが予想されます。 しかし常に、この機能の組み合わせが収益に何をもたらすかということに、現実的な焦点を当て続ける必要があります。 あまりにも多くの組織にとって、データ インフラストラクチャは依然としてコスト センターと見なされていますが、これらの新しいパラダイムは、その価値を新たに理解する道を開き、それ自体が実質的な価値に貢献するプロフィット センターとして、新たな観点から評価されるようにしています。ビジネスに。
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