データ駆動型になりたいなら、DataOpsで道を切り開こう

DataOpsは、企業がデータの野望を実際のデータ駆動型結果に変えるのを助けるフレームワークです。適切なプラクティス、文化、およびオーケストレーション技術を組み合わせることで、DataOpsはデータを持っていることとそれに基づいて信頼性を持って行動することとの間の持続的なギャップを埋めます。これは、データ駆動型を真剣に考える組織にとって不可欠な基盤です。

世界中の企業がデータ駆動型になるために意図的な努力をしている中で、いくつかの重要な断絶が発生しています。今日、60％以上の企業が従業員にデータを使って意思決定することを期待していますが、従業員の3分の1強が自分の行動がデータ駆動型であると強く信じているだけです。そして、さらに少ない人がデータを信頼しています。これは、BMCが後援する最近のIDCアナリストコネクションのデータオペレーションによるビジネス成果の改善の結果と一致しています。ニューバンテージパートナーズの2022年の結果によれば、97％の組織がデータイニシアチブに投資していますが、27％だけがデータ駆動型組織になることに成功したと感じています。

これらの失望は特に人工知能と機械学習（AI/ML）において発生しており、かつてないほどのデータソースとソフトウェアリソースにアクセスできるにもかかわらず起こっています。それでは、企業が成功できない理由は何でしょうか？それは複雑さと文化の問題に帰着します。

データイニシアチブが価値を提供できない理由は何ですか？

核心的な問題は運用化です：データイニシアチブがスケールで信頼性を持って機能しなければ、期待される価値を生み出すことはできません。

この課題に応えるために、業界はデータイニシアチブの運用面を工業化するためのプラクティスのセットとしてDataOpsを採用しています。影響力のある広く使用されているアプローチは、組織が分析と関連する取り組みを成功させるために受け入れるべきリーダーシップ、文化、および管理の原則を示したDataOpsマニフェストに記載されています。これはデータオーケストレーションの重要性を強調していますが、成功のための技術的な手順よりも文化的な手順に多くの焦点を当てています。

データをより良く活用するための努力のどこにいても、しっかりしたDataOpsプログラムを開発することは、今日あなたが取ることができる具体的なステップです。データ投資から期待される価値を得られていない組織は、大きな新しい投資を行う前にデータを管理する方法を検討すべきです。今日のデータソースとツールの提供により、企業はデータ駆動型になるために開発できることに素晴らしい自由を持っています。しかし、IDCリサーチディレクターのスチュワート・ボンドが研究で指摘しているように、"フレームワークのない自由は混沌です。"

DataOpsは、企業がその混沌を制御するために必要なフレームワークを提供します。提供されたDataOpsプログラムがすべてのデータソース、内部および外部のデータユーザー、そして間のすべてのインフラストラクチャコンポーネント、ソフトウェア資産、プロセスをオーケストレーションできる限り。

なぜオーケストレーションはDataOpsにとって重要な要件なのか？

オーケストレーションは、DataOpsが企業規模で機能することを可能にします。オーケストレーションがなければ、よく設計されたデータパイプラインでさえ、実世界の複雑さの重みの下で崩壊します。

データ駆動型になりたいという欲望とDataOpsの必要性は新しいものではありませんが、今、組織が直面している複雑さは前例のないものです。IDCアナリストコネクションによると、3分の2の組織がすでに少なくとも10種類の異なるデータエンジニアリングおよびインテリジェンスツールを使用しています。これらのツールと、それに依存するアプリケーションは、中央集権化されることはほとんどなく、代わりにマルチクラウドやオンプレミスのインフラストラクチャに広がっています。

実世界の例: タンパ一般病院

COVID-19パンデミックが発生して間もなく、タンパ一般病院は、地域の数十の病院やプロバイダーと協力して、症例数、利用可能なICUベッドや人工呼吸器、その他の重要な情報を共有して、調整された対応を支援していました。日々のダッシュボードは、フロリダ全域の複数の健康システムからのファイル転送やETL操作に依存していました。Control-Mがそれをすべてオーケストレーションし、病院や公衆衛生の担当者が総合的で最新の情報に基づいて意思決定を行えるようにしました。DataOpsは、このような複雑な環境を信頼性高く機能させるための鍵であり、オーケストレーションは今日のDataOpsにとっての鍵の要件です。

個々のツールは非常に機能的であることができますが、実世界でうまく連携できない場合、限られた価値しか持ちません。プロセス全体で自動化できないことは、複雑さがデータプログラムの価値を制限することを示しています。だからこそ、オーケストレーションを行う能力は、今非常に重要です。DataOpsは、このオーケストレーションの課題と、企業機能間での共有とコラボレーションに関連する人間的要素にも取り組んでいます。

Control-MがDataOpsオーケストレーションをサポートする方法

いくつかの組織は、完全にクラウドで実行することで成功を収め、データの取り込み、分析、および自動修復プロセスをオーケストレーションおよび自動化するためにControl-Mを使用しています。Control-Mは、今日のDataOpsワークフローのオーケストレーションニーズに応えるために進化し、組織が混沌を制御するのを助けるために、自動化とオーケストレーションをDataOpsに大規模に注入しています。IDCが指摘するように、データロジスティクスはルネサンスを迎えており、従来のデータ管理と自動化機能は、現代のデータ環境での作業を加速し、混沌を抑えるために再構築、再想像、現代化されています。

データオペレーションとオーケストレーションがデータイニシアチブにどのように価値を追加するかについて、IDCの研究に基づく見解をフルデータオペレーションによるビジネス成果の改善（文書番号#US49015622、2022年4月）で確認し、こちらをクリックして、BMCがどのように企業をデータ駆動型ビジネスにするのを助けているかを詳しく学んでください。

DataOpsおよびデータ駆動型になることに関するよくある質問

DataOpsとは何ですか、そしてどのように組織がデータ駆動型になるのを助けるのですか？

DataOpsは、データイニシアチブの運用面を工業化するためのプラクティスのセットであり、自動化、オーケストレーション、および文化的原則を組み合わせて、組織が信頼できるデータを大規模に提供できるようにします。DataOpsは、データ投資とデータ駆動型の結果の間のギャップを埋めるのを助け、データパイプラインを企業全体でより一貫性があり、管理可能で、実行可能にします。

なぜほとんどの企業はデータ駆動型組織になることに失敗するのですか？

広範な投資にもかかわらず、ほとんどの企業は、複雑さと文化という2つの相互に関連する問題に苦しんでいます。マルチクラウド環境、数十のツール、複数のチームを通じてデータを管理することは、個々のポイントソリューションが包括的なフレームワークなしでは解決できない運用上の摩擦を生み出します。DataOpsはそのフレームワークを提供します。

オーケストレーションはDataOpsにどのような役割を果たしますか？

オーケストレーションは、DataOpsが企業規模で機能することを可能にするメカニズムです。オーケストレーションがなければ、異なるツール、インフラストラクチャ、チーム間のデータプロセスを信頼性高く調整することはできません。Control-Mのようなオーケストレーションプラットフォームは、データパイプラインのエンドツーエンドを自動化およびシーケンス化し、データが正確かつタイムリーに意思決定者に届くようにします。

DataOpsマニフェストとは何ですか？

DataOpsマニフェストは、データ分析イニシアティブを成功させるために組織が採用すべきリーダーシップ、文化、および管理の原則を概説する影響力のあるフレームワークです。継続的な改善、部門横断的なコラボレーション、および企業全体でデータフローを一貫してオーケストレーションする重要性を強調しています。

Control-MはDataOpsオーケストレーションをどのようにサポートしますか？

Control-Mは、クラウドおよびオンプレミスの環境全体でデータの取り込み、変換、分析、および修復プロセスをオーケストレーションおよび自動化します。Control-Mは、組織が単一のプラットフォームから複雑なマルチツールDataOpsワークフローを管理できるようにし、手動介入を減らし、パイプラインの信頼性を向上させ、オペレーションチームが自信を持ってデータ駆動型の意思決定を行うために必要な可視性を提供します。

この投稿に表現された見解と意見は、著者のものであり、BMCの公式な立場を必ずしも反映するものではありません。

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