ITピックアップ・ITトレンド

2025年6月19日 / 最終更新日 : 2025年6月19日 APPSWINGBY ITピックアップ・ITトレンド

データメッシュによるデータ管理の近代化

今回は「データメッシュによるデータ管理の近代化」と題し、従来のデータレイクハウス戦略が抱える課題とデータメッシュによる課題の解決、具体的な導入についてご紹介します。

1. 1.従来のデータレイクハウス戦略の限界：なぜ、今データメッシュが必要なのか？
1.1. 企業が直面するデータ管理の現実的課題
1.1.1. 肥大化するデータと複雑化するシステム
1.1.1.1. データパイプラインの複雑化問題
1.1.1.2. システムの技術的負債問題
1.1.2. データサイロ化による機会損失の定量化

1.従来のデータレイクハウス戦略の限界：なぜ、今データメッシュが必要なのか？

今日のデジタル経済において、データは企業の最も重要な資産の一つであることは疑いようがありません。しかし、多くの企業が従来のデータ管理戦略の限界に直面し、その価値を最大限に引き出せていないのが現状です。

特に、従来のデータレイクやデータウェアハウスを組み合わせた「データレイクハウス」戦略は、特定のユースケースでは有効であるものの、現代の複雑かつ膨大なデータ環境において発生する様々な課題に対し、に対応することが困難になっており、より柔軟で分散型のアプローチが求められています。

データメッシュは、この課題を解決する革新的なソリューションとして注目されています。

企業が直面するデータ管理の現実的課題

企業が直面するデータ管理の課題は多岐にわたりますが、ここでは特に深刻な2つの問題に焦点を当てます。これらの課題は、企業がデータ駆動型組織へと進化する上で避けられない障壁となり、ビジネスの成長を阻害する要因となっています。

肥大化するデータと複雑化するシステム

現代企業のデータ環境は、過去10年間で劇的に変化しています。現代の企業は、構造化データから非構造化データまで、あらゆる種類のデータを日々生成し、収集しています。IoTデバイス、ソーシャルメディア、顧客インタラクション、SaaSアプリケーションなど、データソースは爆発的に増加しており、その量は年々増加の一途をたどっています。

米国大手調査会社の調査によると、世界のデータ量は2025年までに175ゼタバイトに達すると予測されており、これは2018年の33ゼタバイトから約5倍の増加を意味します。この爆発的なデータ増加により、従来の中央集権型データ管理アプローチでは以下のような深刻な問題が発生しています。

データの種類と量が増加するにつれて、それを管理するためのシステムも複雑化しています。ETL（Extract, Transform, Load）パイプラインの構築・維持、データ品質の保証、異なるデータソース間の統合など、データチームの負担は増大するばかりです。

いくつか、現代企業で問題となっている課題について見ていきましょう。

データパイプラインの複雑化問題

従来のデータレイクハウスでは、すべてのデータを単一の中央リポジトリに集約するため、データの種類や形式が増えるにつれて、パイプラインの管理が極めて困難になります。

実際に、大手金融機関では、1000を超えるデータソースからの情報を統合する際に、データエンジニアリングチームが処理しきれないボトルネックが発生し、新しいビジネス要求への対応が平均6ヶ月遅延するという事例が報告されています。

システムの技術的負債問題

システムの技術的負債も深刻な問題となっています。

米国の某クラウドデータウェアハウスサービス会社が実施した2023年の調査では、データ基盤の運用コストのうち60%が、レガシーシステムとの統合やデータ品質の維持に費やされていることが明らかになりました。これは、新しいイノベーションへの投資を阻害する重要な要因となっています。

特に注目すべきは、データの複雑性による処理時間の増大です。

ある分析によると、企業のデータ分析プロジェクトの80%が、データの準備とクリーニングに全体の時間の70%以上を費やしており、実際の分析や洞察の抽出に十分な時間を割けていない状況が続いています。

また、この複雑性は、データ活用の遅延、運用コストの増加、そしてデータガバナンスの困難さにつながっています。

結果として、データは存在するものの、ビジネスの意思決定に迅速に活用できないというジレンマに陥る企業が少なくありません。

データサイロ化による機会損失の定量化

組織内の部署ごと、あるいはアプリケーションごとにデータが独立して管理される「データサイロ」は、企業が直面する最も根深い課題の一つです。

マーケティング、営業、製造、カスタマーサポートなど、各部門が独自のデータセットとツールを使用することで、データの分断が生じ、部門横断的なデータの統合と分析が極めて困難になります。

このデータサイロ化は、単なる管理上の問題にとどまらず、具体的な機会損失へと直結します。

例えば、顧客360度ビューの欠如は、パーソナライズされた顧客体験の提供を妨げ、顧客満足度やロイヤルティの低下を招きます。製造データと販売データが連携していない場合、需要予測の精度が低下し、過剰在庫や欠品につながる可能性があります。

データサイロによる機会損失を定量化する試みも行われています。例えば、某大手調査会社の調査では、データサイロが原因で企業は年間数百万ドル規模の収益機会を失っていると推定されています。

これは、データに基づく洞察の欠如が、新製品開発の遅延、市場投入機会の逸失、非効率なオペレーション、そして最終的には競争力の低下につながるためです。

データサイロはまた、データ品質の一貫性を損ない、信頼性の低いデータに基づく意思決定を誘発するリスクも高めます。部門ごとにデータ定義やフォーマットが異なることで、データの整合性が失われ、分析結果の信頼性が損なわれることも少なくありません。

このような状況を打破し、データ駆動型企業への変革を推進するためには、従来の集中型アプローチとは異なる、新たなデータ管理戦略が不可欠です。

そこで注目されているのが、データメッシュというアーキテクチャです。

データメッシュは、データ管理の責任を分散し、データそのものを製品として捉えることで、データサイロの問題を根本的に解決し、企業全体でのデータ活用を促進する可能性を秘めています。

解説記事「データメッシュによるデータ管理の近代化」の続きは

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この記事を書いた人

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