データ管理

データ管理とは?

データを企業の戦略的な資産にするためには、データが生産的である必要があります。しかしほとんどの企業のデータは、分析、可視化、機械学習エンジンに変換されたり投入されたりする準備が整っていません。大半の企業データは分散、断片化し、利用できない状態になっています。データを有効活用する最初のステップは、データを管理するための基盤を作ることです。

データ管理とは、組織のデータを企業全体で可視化し利用できるようにするための基盤を構築することであり、これには、データの保護、集約、データへのアクセスの確保が含まれます。

データ管理の目的は、データを活用することです。セキュアで効率が良く、費用対効果の高いデータ管理計画は、今日のデジタル市場で戦うためには欠かせません。

これまでのデータ管理ではレガシーのポイント製品を組み合わせて導入する必要がありましたが、最近では互換性の低いクラウドとSaaSの組み合わせが必要とされています。最新のデータ管理プラットフォームは包括的かつハイブリッドなソリューションで、データの集約、保護、再利用を実現して成長と成功を促進します。

データ管理が意味するものとは?

データ管理とは、企業データの保護、集約、活用を総称したものです。オンプレミスでも、クラウドでも、ハイブリッド環境でも、データの場所は問いません。

データ管理のプロセスとユースケースは、本番データ (CRM、ERP、ストリーミング、その他の主要システムの管理) からレイテンシーがさほど重要でないデータまで多岐にわたります。

以下は、レイテンシーがさほど重要でないデータに対するデータ管理のユースケースです:

• バックアップと復旧
• 災害復旧と緩和
• ファイルとオブジェクトサービス
• 開発/テストのプロビジョニング
• データガバナンスとコンプライアンス
• SaaSおよびクラウドアプリの保護
• ランサムウェアからの復旧
• 長期保持とアーカイブ
• アナリティクス

最新のデータ管理プラットフォームは、これらの機能をすべて実行できます。こうしたプラットフォームはオンプレミスにデプロイすることも、SaaSとして使用することも、サービスプロバイダーによるマネージドサービスとして購入することも可能です。

データ管理に必要なスキルとは?

データ管理の担当者は通常、データセンターやクラウドの専門知識を持ったITのプロです。

データサイエンス、分析、アプリの開発やテスト、機械学習といった多様なユースケースで、データベース、仮想マシン、ファイルやオブジェクト、SaaSアプリケーションなど、さまざまなデータソースを集約、保護、検索、リストア、用意する方法を把握しています。

データ管理の方法とは?

最適なデータ管理方法には、データ管理戦略と技術の一部として次の属性を含めることが含まれます:

現在のバックアップソリューションを監査し、予測可能な復旧を確実に達成できるかどうかを確認することは、データ管理のベストプラクティスです。

予測可能な復旧の監査チェックリスト

データ管理システムとは?

データ管理システムとは、企業による自社のデータ管理を支援する統合されたサービスセットのことです。データ管理システムは容量とデータの増加を管理し、企業のデータ資産に対して高い可視性と検索性を提供します。さらに、企業のデータを機械学習といった後続のアプリケーションで使用できるようサポートします。堅牢なデータ管理システムであれば、物理サーバー、仮想マシン、クラウドアーカイブ、オブジェクトストレージリポジトリ、データベースなど、多様なデータタイプに対して検索、保護、インデックス作成を実施することができます。

データ管理システムの役割とは?

理想的なデータ管理システムでは、以下のことを行います:

• コストのかかるデータコピーを排除してデータを統合
• 即時インデックス作成、可視性、検索性、メタデータの提供
• 企業全体で一元管理するためのシンプルなインターフェイスを提供し、
• グローバルに分散したデータ資産を管理
• 無制限の拡張
• エンタープライズグレードのセキュリティ構築
• 即時の保護とリカバリ性の提供

データ管理ソフトウェアとは

データ管理ソフトウェアは、データ実務者、アナリスト、エンジニアが使うために、データ管理機能をひとつのプラットフォームに集約して統合するものです。

企業は、以下の目的でデータ管理ソフトウェアを使用することができます:

• データサービスの強化: データの保護とバックアップ、可用性とレプリケーションの自動化、ファイルとオブジェクトサービスの提供、データサイエンスのワークロードのためのデータレイクの提供、バッチ分析のための低コストのデータベースクローンの提供などを行います。

人気のあるデータ管理ツールは?

市場にはさまざまなデータ管理ツールがあり、それぞれが異なるユースケースの課題を解決します。例えば、OracleとSAPはどちらもデータ管理機能を提供していますが、データベース専用です。IBMとMicrosoftはどちらも、自社のデータレイクとデータウェアハウスを通じてクラウドデータ管理を提供しています。

しかし企業が必要としているのは、分散された、ハイブリッドかつ多様なデータプールに対応し、オンプレミス、クラウド、SaaSにわたるデータ保護や可用性といった重要な機能が搭載されたプラットフォームです。

Cohesityは、ワークロードやデプロイメントモデルを同様に網羅するデータ管理プラットフォームのひとつで、重要かつ高度なデータサービスを包括的に提供しています。

なぜデータ管理が重要なのか?

データは現代ビジネスの生命線であり、データを確実に保護して集約し、利用可能にすることが重要です。堅牢なデータ管理慣行がなければ、企業は分析やデータサイエンスといった下流アプリケーションで苦労することになります。

堅牢なデータ管理戦略とソリューションがあれば、組織は以下のことを行えるようになります:

• データの管理: 有効なデータ管理における最初のステップは、組織のデータを集約し、最適化し、重複排除してサイロを解消することです。
• データ損失リスクの最小化: データが紛失、窃取、侵害、破損される可能性を低減し、ほぼゼロにすることができます。
• 効率の最大化: 重複データを排除し、ユーザーが迅速に必要なデータを見つけることができるようにします。
• アジリティの向上: 組織全体でデータの高い忠実度を維持することで、複数のチーム (開発者、事業運営、インフラ) がより優れたアプリケーションを開発してより高速に反復し、最終的には顧客へのサービス提供を強化することができます。
• 意思決定の強化: 高品質のデータによりシームレスにアクセスできるため、組織はより自信を持ってデータを活用した意思決定を行えるようになります。
• セキュリティの強化: ランサムウェアやフィッシングなどの攻撃からデータを保護することで、堅牢なデータ管理計画はデータをよりセキュアに維持します。
• ガバナンスの強化: 信頼性の高いデータ管理戦略とソリューションで可視性を強化することで、セキュリティやコンプライアンスの義務をより効果的に達成することができます。

エンタープライズデータ (バックアップ、データベースやデータウェアハウス、ファイル共有、オブジェクトストア、データレイク、開発/テストや分析に使うデータ) の大半が、異なる場所やサイロにわたって断片化されているため、組織にデータ管理の原則を適用することは難しいかもしれません。必要なデータ管理機能をすべて実行するSaaSアプリケーションを導入していても、サービスレベル、ライセンス条件、管理インターフェイスが異なることに伴う負担があるため、大量データの断片化を引き起こすさまざまなサイロ化したポイントソリューションを管理しなければならない可能性が高くなります。

必要とされているのは、IT環境に導入またはサービスとして利用できる、単一で使いやすい最新の統合型データ管理ソリューションです。

レガシーのデータ管理ソリューション

データが断片化されています。バックアップ、ファイル/オブジェクトサービス、テスト/開発用のプロビジョニング、分析などのIT運用は、データやリソースを共有せず、集中管理での可視性や制御ができない別々のインフラストラクチャスタックにあります。データは、これらのサイロをまたいで断片化されています。

データが非効率です。インフラのサイロ化は、システムと運用の両方の効率に影響を与えます。機能間でデータを共有できないため、容量を簡単に最適化できません。これにより複数のコピーが生成され、不要な容量が占有されます。複数の独自のシステムやUIを管理、調整する必要があり、それぞれに専門的な訓練が必要となるため、業務効率が低下します。

ダークデータになります。このように増加する断片化されたデータは、何のデータを持っていて、それがどこに保存されているのかを把握することがほとんど不可能となり、「ダーク」データとなってしまいます。これは、コンプライアンスやセキュリティに関する深刻なリスクをもたらし、ストレージの最適化が制限される可能性があります。そのデータが何で、どこにあるかがわからないため、どのデータを保管する必要があり、どのデータを安全に削除できるのか知ることができません。

DMaaS (Data Management as a Service) ソリューション

すべてのデータが集約されて可視化されます。データがひとつのプラットフォームに集約されてサイロが排除されるため、インフラストラクチャではなく、データからインサイトや価値を引き出すことに注力できるようになります。

データが効率的に管理されます。容量を最適化するため、データの重複を最小化してデータ管理機能全体でデータを共有します。単一UI (ユーザーインターフェイス) のため、個別のポイントソリューションの学習や、複数ベンダーとの契約やSLA (サービスレベルアグリーメント) の管理に無駄な時間を費やすことがありません。効率的なデータ管理で、コストを削減して運用を効率化します。

インフラストラクチャのサイロを排除して、データを明確化します。すべてのデータ管理機能がひとつのプラットフォームで実行されるため、セキュリティやコンプライアンス上のリスクが低減し、データにアクセスしやすくしてより迅速かつ情報に富んだ意思決定を実現します。

Cohesityとデータ管理

現在のIT組織は、事業運営を単に効率的にサポートするだけでなく、イノベーションと競争優位性の源として機能するという、これまでにない要求に直面しています。Cohesityでは、大量データの断片化がデジタルトランスフォーメーションにおける最も重大な障害であり、ITがこうした期待に応える上でデータの効果的な管理が重要であると考えています。

Cohesityは消費者データを管理しているクラウドハイパースケーラーが採用しているものと同じアーキテクチャの原則をベースとして、企業向けに最適化した独自のソリューションを構築しました。Cohesity Helios Multicloud Data Platformの独自機能では、バックアップと復旧、DR、アーカイブ作成、ファイルとオブジェクトサービス、クラウド階層化、開発/テスト、プロビジョニング、データ分析など、すべてのデータ管理機能とワークロードを、隔離されたサイロではなく、複数のクラウドにわたるソフトウェア定義型環境で実行して管理することができます。

こうした機能はすべて、美しいUIまたは豊富なAPIで管理、運用することができ、高度な自動化や一元化されたポリシーエンジンを活用することもできます。これにより、ITチームの業務がさらにやりがいのある、簡単なものになります。基本的にCohesityは、大量データの断片化がビジネスに与える悪影響を抑え、データを有効活用できるよう支援しています。

顧客管理のデプロイメント、パートナーが管理する製品、SaaSソリューションとして利用可能なCohesityは、データの管理や、データレジリエンスとコンプライアンスの構築を支援し、ITチームがビジネスの成果に対してより生産的になるようサポートします。Cohesityは世界で最も成功している企業のデータパイプラインに欠かせない存在です。

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