これであなたもデータマネジメント通！インフォマティカ・ ブログ トップ10！ ～グローバル編～

インフォマティカではデータマネジメントの最新トレンドやベストプラクティスをブログとして公開しています。
_[INFORMATICA BLOG](https://www.informatica.com/blogs.html)_

今回はその中から、2021年にグローバルで最も読まれたブログのトップ10をご紹介します。日本ではまだ聞き慣れない言葉や考え方もあるかと思いますが、2022年以降のデータマネジメントの取り組みの参考にしていただければ幸いです。

★国内でのトレンドをチェックするならこちらも併せてご覧ください！
[インフォマティカ・ブログ トップ10！～日本編～](https://qiita.com/HisaeIno/items/8e182e46e0481d0f7b58)

## 10位 [Reference Data Management: 3 Key Benefits to Consider] (https://www.informatica.com/blogs/reference-data-management-key-benefits.html)
> 日本語ブログ: 「[リファレンスデータ管理：考慮すべき3つの主な利点](https://blogs.informatica.com/jp/2020/06/17/reference-data-management-key-benefits/)」

MDMでは顧客マスタや製品マスタなどを統合したり統一したりしてマスタデータを管理します。しかし、それぞれのマスタから参照される国や業種、通貨などのコードテーブルはどうでしょうか? これらは単純に見えるかもしれませんが、企業全体でこのデータを管理することは複雑になる場合があります。 このブログでは、これらの「参照データ」を管理し活用するポイントを紹介します。

## 9位 [Streaming Analytics: What It Is and How it Benefits Your Business](https://www.informatica.com/blogs/streaming-analytics-what-it-is-and-how-it-benefits-your-business.html)
> Google翻訳: 「[ストリーミング分析：それが何であり、それがあなたのビジネスにどのように役立つか](https://www-informatica-com.translate.goog/blogs/streaming-analytics-what-it-is-and-how-it-benefits-your-business.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ja&_x_tr_hl=ja)」

これまでのデータ分析は対象となるデータを保存してから分析して洞察を導き出していました。この方式に対して、「ストリーミング分析」ではリアルタイムストリーミングデータを取り込み、分析し、処理できるため、イベントがまだ発生している間に即座にアクションを実行できます。このブログでは、「ストリーミング分析」プラットフォームを構築する際のポイントなどについて紹介します。

## 8位 [How an Acquisition Informatica Made 10 Years Ago Led to Our Next Phase of Great](https://www.informatica.com/blogs/how-an-acquisition-informatica-made-10-years-ago-led-to-our-next-phase-of-great.html) 
> Google翻訳: 「[10年前の買収が、インフォマティカの次の飛躍につながった理由](https://www-informatica-com.translate.goog/blogs/how-an-acquisition-informatica-made-10-years-ago-led-to-our-next-phase-of-great.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ja&_x_tr_hl=ja)」

10年前、Siperian社のMDMがインフォマティカの製品群に加わりました。そして現在、多くのお客様に利用いただき、MDM市場の主要なソリューションとして認識されるようになりました。このブログでは、10年前にインフォマティカに参加した3人の同僚と一緒にその歴史を振り返ります。

## 7位 [MDM SaaS: Five Things You Need to Know](https://www.informatica.com/blogs/mdm-saas-five-things-you-need-to-know.html)
> Google翻訳: 「[MDM SaaS：知っておくべき5つのこと](https://www-informatica-com.translate.goog/blogs/mdm-saas-five-things-you-need-to-know.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ja&_x_tr_hl=ja)」

顧客マスタや製品マスタなどを統合的に管理するマスタデータ管理システム(MDM)。従来はオンプレミスの仕組みが主流でしたが、最近ではSaaSのアプリケーションも多く利用されています。このブログでは、SaaSでMDMを利用される場合の留意点などを紹介しています。

## 6位 [Application Integration and Data Integration—The Yin and Yang of Your Digital Transformation](https://www.informatica.com/blogs/application-integration-and-data-integration-the-yin-and-yang-of-dx.html)
> Google翻訳: 「[アプリケーション統合とデータ統合-デジタルトランスフォーメーションにおける陰と陽の関係](https://www-informatica-com.translate.goog/blogs/application-integration-and-data-integration-the-yin-and-yang-of-dx.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ja&_x_tr_hl=ja)」

システムやサービス間でデータ流通させる「データ統合」と「アプリケーション統合」。前者は従来より多く利用されているETLを中心としたバッチによるデータ処理、後者は各システムやサービスが提供するAPIを利用してプロセスを自動化します。このブログでは、「データ統合」と「アプリケーション統合」の違いや、それらを支えるiPaaS基盤について紹介しています。

## 5位 [What is Data Profiling and Why Profile Your Data?](https://www.informatica.com/blogs/what-is-data-profiling-and-why-profile-your-data.html)
> Google翻訳: 「[データプロファイリングとは何か、なぜデータをプロファイリングするのか？](https://www-informatica-com.translate.goog/blogs/what-is-data-profiling-and-why-profile-your-data.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ja&_x_tr_hl=ja)」

マッキンゼーによる最近の記事では、「データ品質は重要であり、しばしば過小評価されている課題であり、デジタル化の取り組みの早い段階で対処する必要があります」と述べられています。データ品質を把握するにはデータプロファイリングが必要であり、データガバナンスの促進にも繋がります。このブログでは、データプロファイリングの必要性やステップについて紹介しています。

## 4位 [Data 4.0: The Soul of Digital Transformation](https://www.informatica.com/blogs/data-4-0-the-soul-of-digital-transformation.html)
> Google翻訳: 「[Data 4.0：デジタルトランスフォーメーションの魂](https://www-informatica-com.translate.goog/blogs/data-4-0-the-soul-of-digital-transformation.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ja&_x_tr_hl=ja)」

データについての考え方や管理手法(データマネジメント)は "Data 4.0" の時代を迎えています。クラウドネイティブでありAIを活用したインテリジェントなデータ管理が求められています。このブログでは、インフォマティカが "Data 4.0" にどのように対応できるか紹介しています。

## 3位 [Master Data Governance: 8 Best Practices](https://www.informatica.com/blogs/master-data-governance-8-best-practices.html)
> 日本語ブログ: 「[マスターデータ管理の標準化という「古くて新しい」ガバナンスを成功させる8つのベストプラクティス](https://blogs.informatica.com/jp/2020/03/03/mdm-governance/)」

このブログでは、マスターデータ管理を標準化して統制することで業務を効率化する「マスターデータガバナンス」を実装するために、知っておくべき8つのベストプラクティスについて紹介しています。

## 2位 [Big Data in Banking: Use Cases in 2020 and Beyond](https://www.informatica.com/blogs/big-data-banking-use-cases.html)
> Google翻訳: 「[銀行業務におけるビッグデータ 2020年以降のユースケース](https://www-informatica-com.translate.goog/blogs/big-data-banking-use-cases.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ja&_x_tr_hl=ja)」

銀行/金融サービスでは電子メールや音声記録、ウェブログやソーシャルメディアでのコメントなど、毎日大量の構造化データと非構造化データを生成しています。このブログでは、それらのデータを活用するメリットや課題などについて紹介しています。

## 1位 [Kappa Architecture – Easy Adoption with Informatica End-to-End Streaming Data Management Solution](https://www.informatica.com/blogs/adopt-a-kappa-architecture-for-streaming-and-ingesting-data.html)
> Google翻訳: 「[Kappa Architecture - Informatica エンドツーエンド ストリーミングデータ管理ソリューションの容易な導入。](https://www-informatica-com.translate.goog/blogs/adopt-a-kappa-architecture-for-streaming-and-ingesting-data.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ja&_x_tr_hl=ja)」

栄えある1位は...Kappa Architectureによるストリーミングデータ管理を紹介したブログでした!
このブログでは、ストリームデータを単一パスで処理するKappaアーキテクチャのユースケースやリファレンスアーキテクチャについて説明し、インフォマティカのソリューションがみなさんのKappaアーキテクチャの導入をどのように容易にするか紹介しています。


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いかがでしたでしょうか。
2022年も様々なブログを公開していきますので、お楽しみに!