統合データ: ビジネスに必要なのは、ランダムな4つの建物ではなく、美しく繋がった 1 軒の家です

正しいデータアーキテクチャを持つことが金融ビジネスに不可欠な理由

複数のインフラストラクチャ、データ・アーキテクチャ、データベースを持つことで、FSIビジネスに限らず、あらゆる組織に混乱をもたらします

企業が日常的に扱う膨大な量のデータは、常に増加し続けています。レガシーなインフラストラクチャの上に新しいプラットフォームを追加するということは、世界中の組織が、シームレスに連携して動作するように設計されていない様々なシステムに保存されたデータを処理しようとしていることを意味します。既存の建築の上に新しいシステムやプラットフォームを継続的に追加することは、家に部屋や新しい構造物を追加するようなものです。その結果、シームレスに接続された家というよりは、ランダムな建物の連続になってしまいました。

データの一元化は、今日の大きな課題であり、特に金融サービス産業(FSI)のビジネスにとっては、セキュリティとコンプライアンスの面で余計に複雑な問題を抱えています。インテルのグローバル CTO/プリンシパルエンジニア、金融サービス業界担当の Parviz Peiravi 氏は次のように述べています。「既存の環境の問題点は、データがさまざまな場所に保存されていることです。」

「大規模な機関の中には、数百どころか数千ものデータリポジトリを持っているところもあります。多くの企業は、サイロ化されて切り離されたままの完全に異なるローカル・データ・システムを何度も買収してきましたが、それらはほとんどがサイロ化されたままの状態でした。また、本質的な成長に伴い、異なるタイプのデータ収集、処理、保存を必要とする新しい技術に基づいて、新たな機能を追加しています。従来のデータウェアハウス技術の限界に対処するために、構造化データ、非構造化データ、ストリーミングデータを大量に保存するための柔軟性を提供するデータレイクベースのソリューションが追加されました。

「Hadoopをベースとしたビッグデータ技術は、データとコンピュートを一緒にすることで、より高いパフォーマンスとスケーラビリティを提供し、ある程度のレベルのデータ統合への道を開きました。しかし、それらの技術でさえも潜在的な限界に達している段階にあるのです。その結果、組織あたりのデータレイクの数が増加しており、特に大規模な多国籍企業では、データへのアクセスに新たな課題が発生しています。技術だけでは、進行中のデータ問題を解決できないことは明らかです。」 

高度なアナリティクスや人工知能(AI)などの新技術の採用が加速する中、企業はデータの全体像を明確に把握することが難しくなってきています。これは、金融機関の大小に関わらず、今日の課題となっています。そして、外部ソースからのデータも含めて、企業がデータを効果的に利用できるようにするための対策が必要です。

 

統合データのための近代的なアーキテクチャを設計する方法

これは単純に解決できる問題ではなく、企業がとるべきアプローチは複数あります。全ての困難を解決するシルバーバレットは存在しませんし、すべての人にフィットするワンサイズのものはありません。現代のデータアーキテクチャを設計する上では、いくつかの新しいアプローチがあり、それぞれに強みと弱みがあります。

• 既存のレガシーデータインフラストラクチャに新しい機能を追加することで、現在の投資を最大限に活用できるという利点がありますが、従来のデータ処理、ストレージ、ガバナンスに依存しており、緊密に結合されたモノリシックアーキテクチャに基づいているため、柔軟性が低くなっています。 

• 論理データウェアハウスとデータ仮想化 - これは新しい機能を提供しますが、従来のデータアーキテクチャの使用を長期化させ、最終的には置き換えが必要です。

• データ統合 - 集中化されたデータアーキテクチャに基づいてグリーンフィールドのデータレイクを作成することで、組織はバッチ、リアルタイム、ストリーミングの要件に対応することができます。しかし、データ量やデータレイクのサイズが大きくなると、検索、処理、インサイトの抽出が複雑になります。 

• ドメイン駆動型データアーキテクチャ(DDDA)とデータメッシュ戦略 - これは、集中管理されながらも分散したデータアーキテクチャに基づいて動的なデータ環境の課題に対処するための、最近ではありますが有望な概念です。「モノリス」から「マイクロサービス」「クラウドネイティブ」のアプリケーション開発に移行しているように、同様に「モノリス」から「分散データアーキテクチャ」に移行しています。

そもそも、企業はデータを製品としてではなく、副産物として見る必要があります。データ戦略、アーキテクチャ、プラットフォーム、製品は、全社的なニーズに対応する必要があります。また、簡単な実装から始めながら、長期的な要件を見据えたデータ製品の継続的な評価と優先順位付けを行うことで、統一された所有権と機能横断的なビジネスとITの組織的な連携の基盤を構築する必要があります。

統一データプラットフォームとそれに関連する製品の構築は、明確なライフサイクル管理と納期を備えたソフトウェア製品を提供するのと同じ哲学に従うべきです。最新のデータ・アーキテクチャの開発で成功している組織の多くは、DevOpsのコンセプトを適用して、DataOpsとして知られるデータ製品の開発と提供を効果的に管理しています。イミュータブル、マイクロサービス、クラウドネイティブアプリケーションなどの新世代のアプリケーション開発の採用は、宣言的プロセスによって管理されるデータプラットフォームと製品のパラダイムの取り込みを加速させています。 

また、クラウドネイティブとマイクロサービスベースのアプリケーションは、オンプレミスと複数のクラウドにまたがることができます。データ戦略と実装は、ビジネス、規制、技術的要件を含むハイブリッド・マルチクラウド・インフラストラクチャのあらゆる側面をカバーする必要があります。例えば、データガバナンス、セキュリティ、データロカリティのすべてが、次世代アプリケーションの運用において重要な役割を果たしています。

アプリケーション中心のアーキテクチャからデータ中心のアーキテクチャへの明確なパラダイムシフトが見られます。「データ中心のアーキテクチャーでは、データがどこに存在するかを中心にすべてが設計されており、オンプレミス、ハイブリッド、クラウドなど、さまざまな環境でアプリケーションにどのように配信できるかを考えています」とPeiravi氏は述べています。「そして、そこには本当にインパクトがあります。データにアクセスしてインサイトを引き出すだけでなく、そのデータを企業内のビジネス機能を提供しているアプリケーションにも提供しています。それがデータプラットフォームです。」

データ中心のアプローチへの移行は、FSIビジネスのデータアーキテクチャの見方を完全に変えています。これにより、現在多くの組織が経験しているような混沌とした状況ではなく、同期して管理された方法ではありますが、常に変化し続けるダイナミックな環境が生まれます。CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery) データ・パイプラインを作成することで、FSI ビジネスの信頼性の高い配信プロセスを確保し、新しいサービスを提供しながら既存のアプリケーションを頻繁に更新できるようにします。 

データをコードとして管理するという概念は、常に変化する環境でデータを管理するための良い方法として浮上してきています。「データをコードとして管理する場合、同じCI/CDの原則を使用するため、首尾一貫した方法で管理された継続的なフローを構築することになります。」とPeiravi氏は述べています。「データパイプラインを開発すると、そのパイプライン開発を納品の各段階で効果的にロールバックすることができ、必要なところで再開することが可能になります。宣言的なプロセスを使って商品コンセプトとしてデータを管理していなければ、これは実現できません。」 

企業のデジタル化、新しいデータ、アプリケーション・アーキテクチャー、実装戦略のための組織的・文化的な計画に加えて、金融ビジネスでは、インテル® Optane™ テクノロジーなど、将来的にも使える新技術の採用も検討する必要があります。

 

インテルとのパートナーシップ

インテルは、さまざまなデータ・アーキテクチャ・パターンの必要性に対応するための基盤技術を提供することで、FSI企業がデータの氾濫に対処できるよう支援しています。特にインテル® Optane™ テクノロジーは、高速な応答時間とデータの永続性と迅速なリカバリが必要なインメモリ・データグリッド、データベース、データ処理とアナリティクス、クラウドネイティブ、マイクロサービスなどの新世代のアプリケーションをサポートすることができます。

「Intel Optaneは、従来のDRAMと組み合わせることができる大容量のシステム内メモリストレージを提供します 」とPeiravi氏は述べています。「これは、システムメモリ内で大規模なデータ分析アプリケーションを実行する能力を持っていることを意味します。」 インテルはまた、エコシステム・パートナーと協力して、FSI組織や他のセクターの企業がデジタル・エンタープライズの基盤を構築するのに役立つさまざまなソリューションを提供しています。これにより、新世代のデータとアプリケーションのアーキテクチャを使用して、最高の顧客体験と革新的な製品を提供しています。

例えば、インテルは IBM* やインメモリ・コンピューティング・プラットフォーム Hazelcast* と協力して、JPMorgan Chase* や Lloyds* などの金融機関向けに高速なデータとコンピュート・プレーンを構築しています。これにより、エッジからハイブリッドクラウドまでダウンタイムゼロを実現します。

データの一元化は、すぐに解決できる問題ではありません。しかし、FSI組織が利用可能なデータの可能性を最大限に引き出したいと考えているのであれば、それは無視できるものではありません。IT管理者やソリューション・アーキテクトは、無秩序な建物や部屋の連続ではなく、美しく接続された家を作るように、データサイロの連続ではなく、シームレスなデータ・アーキテクチャの構築を目指さなければなりません。そうして初めて、FSI ビジネスはデータの氾濫を手なずけることができるようになります。次回の金融サービス・オピニオン・リーダーシップ・シリーズにご期待ください。