AIで高まる「データ・イン・モーション」の重要性　データ基盤構築に欠かせない3つの視点と設計思想

データ基盤に求められる役割は変わった

　前回は、多くの企業がリアルタイムデータ活用の必要性を理解しながらも、データマネジメントや組織構造、マルチクラウド環境といった複雑な要因によって、その実現に苦労している現状を解説しました。

　これまで企業のデータ基盤は、データを集め、保管し、分析することが主な役割でした。事実、データウェアハウスやデータレイクは、大量のデータを蓄積することで分析やガバナンス強化を実現できるように発展してきました。この考え方は現在でも重要であり、履歴分析や全社的なデータ活用の基盤として今後も欠かせない存在です。

　しかし、データはオンプレミスや複数のクラウド、SaaS、エッジ環境などに分散しています。こうした環境下で、ガバナンスや統合のためだけにすべてのデータを物理的に一ヵ所へ集約することは、コストや運用負荷の面から現実的ではなくなっています。

　そこで重要になることは、データを物理的に集約するのではなく、分散したままで論理的に統合・管理するという考え方です。近年注目されている「データファブリック」は、その代表的なアプローチの一つといえるでしょう。

　また、生成AIやAIエージェントの普及によって、データ基盤に求められる役割は大きく変わりはじめています。

　AIは過去のデータを分析するだけではなく、現在起きている状況を理解し、その場で判断しつづけます。顧客対応、不正検知、設備保守、需要予測……多くの業務では、「今この瞬間」のデータを活用できることが競争力を左右します。そのため、今後のデータ基盤では論理的に統合された環境でデータを必要以上に移動させず、データが生成・保存されている場所の近くでリアルタイムに処理・推論できるかが重要になります。

　これからのデータ基盤では「どこに保存するか」だけでなく、「どこで処理し、どのようにデータを流通させるか」という視点が、アーキテクチャ設計の重要な論点になるでしょう。