合理化されたデータアクセスを通じてデータの氾濫を克服する

現在、組織はこれまで以上に絶え間なく流入する情報と格闘しています。この「データの洪水」は貴重な洞察を明らかにする機会をもたらしますが、従来のデータアクセス方法では進歩が妨げられることがよくあります。サイロ化されたデータ、複雑な権限、非効率なワークフローにより、貴重なリソースが活用されないままになる可能性があります。

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## 従来のデータアクセスの課題
「Dataiku により、デスクトップまたはサーバーベースのソリューションの制限を超えて拡張できるようになりました。当社のクラウドインフラストラクチャとの互換性と大量のデータの処理能力により、当社はデータを統合し、ユーザーがより効率的にデータを操作できるようにすることができました」
-- [Forrester Total Economy Impact Study](https://pages.dataiku.com/forrester-tei-roai?__hstc=45788219.785b371f53baf0c06d63c78d8b84f044.1713878053707.1713878053707.1713878053707.1&__hssc=45788219.1.1713878053708&__hsfp=4136036889)、金融サービス機関のチーフデータサイエンティスト

ビジネスにとってデータは重要であるにもかかわらず、多くの組織はデータアクセスに関して依然として下記の問題に苦しんでいます。 

## サイロ化と断片化
効果的なデータアクセスに対する主な障害の1つは、組織内にデー​​タサイロが存在することです。部門は孤立して運営されることが多く、その結果、断片化されたデータセットがさまざまなシステムやプラットフォームに分散してしまいます。この断片化により、関連データへのアクセスが煩雑で時間のかかるプロセスとなり、コラボレーションや意思決定が妨げられます。

## 複雑さと技術的障壁
従来のデータアクセス方法では、SQLやAPIに関する技術的な専門知識が必要になることが多く、技術者以外のユーザーが有意義な洞察を引き出すのは困難です。複雑なデータ構造、異種フォーマット、互換性のないシステムがこの問題をさらに悪化させ、データ ユーザーのフラストレーションと非効率性につながります。逆に、データエンジニアなど、これらのデータセットへのアクセスを共有するための技術的な専門知識を持つ人は、データを理解するために必要なビジネスコンテキストを持っていないことがよくあります。

## セキュリティとガバナンスに関する懸念
データセキュリティと規制基準への準拠を確保することは、さまざまな業界の組織にとって重要な懸案事項です。一部のデータアクセスアプローチは技術的に複雑であるため、管理できない方法や簡単に監視できない方法でデータを共有するなど、日常的な慣行が増加する可能性があります。これらの手法は多くの場合、堅牢なセキュリティ対策をバイパスし、機密情報が侵害や不正アクセスに対して脆弱なままになります。さらに、データ量が増大し、規制要件が進化するにつれて、データのガバナンスと整合性を維持することはますます困難になっています。

これらの課題により、企業はデータを十分に活用できなくなる可能性があります。

## Dataikuの合理化されたデータアクセス
Dataiku は、インフラストラクチャに依存しない一元化されたプラットフォームを提供することで、データ アクセスをより効率的にし、次のようないくつかの重要な利点を提供します。

- **統合アクセスポイント**: 
Dataiku は、データシステムへの安全な集中接続を管理し、オンプレミスとクラウドの両方で多数の主要なデータ ソースとシームレスに統合します。サイズ、形状、場所に関係なく、すべてのデータに 1 か所からアクセスできるため、異なるシステム間を移動する時間と労力が不要になります。事前に構築されたコネクタにより、IT 管理者の接続プロセスが合理化されます。

- **セキュリティの強化**: 
Dataiku は、ロールベースのアクセス制御、暗号化、アクティビティ ログなどの機能によりデータ[セキュリティ](https://www.dataiku.com/product/key-capabilities/security/)を優先します。データにアクセスできるユーザーを制御し、データがどのように使用されているかを監視し、データ規制への準拠を確保できます。ユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、IT 部門は権限を簡単に管理し、コラボレーションを可能にしながらデータのセキュリティを確保できます。

- **合理化されたワークフロー**:
[データカタログ](https://videos.dataiku.com/watch/g8aiMCkA3fqdnGhCk2Pact?)により、組織全体で準備されたデータセットに迅速にアクセスできます。これにより、データ サイエンティストやアナリストは、反復的なデータ ラングリング プロセスに時間を費やすのではなく、分析と洞察の生成に集中可能となります。

Dataiku を使用してデータアクセスを改善することで、組織は次のことを実現します。
- **データの価値を引き出す**:データがすぐに利用可能で簡単にアクセスできるため、企業は隠れた洞察を明らかにし、意思決定を改善し、すべての部門にわたるイノベーションを推進できます
- **生産性の向上**:ワークフローを合理化することで、データ サイエンティストやアナリストは貴重な時間を解放し、分析、モデル構築、視覚化などのより高度なタスクに集中可能になります

[Forresterの最新のレポート](https://pages.dataiku.com/forrester-tei)では、Dataiku を使用したデータ分析と抽出において、データサイエンティストとデータエンジニアの時間が70%以上節約されたことが示されています。3年目には手動プロセスにかかる時間も80%節約されました。

**コラボレーションの促進**:さまざまなユーザーグループの安全かつ制御されたアクセスにより、チームが洞察を共有し、価値実現までの時間を短縮できるコラボレーション環境が促進されます。
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*Dataiku は、主要プロバイダーの柔軟なクラウド ストレージおよびコンピューティングとネイティブに統合します*

## リモートコンピューティングとデータアクセス
分析処理は、多くの場合、分析を実行するデータ サイエンティストのコンピューター上で行われます。大規模なプロジェクトの場合、処理は共有サーバー アーキテクチャで発生する可能性があります。そのためには、リクエストの処理、ジョブ キューの作成、ジョブの実行、完了のユーザーへの通知、データの転送などを行うために、アプリケーションをサーバーにインストールする必要があります。このアーキテクチャでは、アクセスの役割やサーバーのメンテナンスにより IT の複雑さも加わります。アプリケーションをクラウド サーバーに移動しても、このソフトウェア アーキテクチャの基本的な制限は変わりません。 Dataiku は、別のアプローチを提供することでこの制限を解決します。 
データが構造化、半構造化、非構造化のいずれであっても、ユーザーは最も効果的なエンジン (ローカル、データベース内、または Spark) を選択できます。プッシュダウン ワークロードは、エラスティック クラウド コンピューティング クラスターまたはデータベース内で効率的に実行できます。 AI から価値を得るには、ライフサイクルの各段階に適切なスケーリング オプションと適切な設計要素が必要です。 Dataiku は、各段階での技術的規模に対するさまざまなアプローチを可能にします。

## プッシュダウン アーキテクチャの利点
Dataiku は独自のプッシュダウン アーキテクチャを使用しており、組織が SQL データベース、Spark、Kubernetes などを含む、既存の伸縮性と拡張性の高いコンピューティング システムを活用できるようにします。[Dataikuのアーキテクチャ](https://www.dataiku.com/product/key-capabilities/architecture/)には次のような利点があります。

- **スケーラビリティ**
大規模データ プロジェクトは本質的に流動的であるため、プロジェクトのニーズに基づいてスケールアップまたはスケールダウンするコンピューティング リソースが必要になります。プッシュダウン アーキテクチャにより、クラウド プラットフォームの一見無限のスケーラビリティを活用できます。分析の進行に合わせて追加のリソースをプロビジョニングしたり、ジョブの完了時に簡単にスケールダウンしたりして、コストとリソースの使用率を最適化できます

- **費用対効果**:
従来の分析ツールは、費用対効果の高いクラウド環境の力を活用するのに苦労しており、チームが新しいクラウド リソースや予算を活用することを妨げています。[最新の分析プラットフォーム](https://blog.dataiku.com/7-reasons-dataiku-is-the-trusted-source-for-modern-analytics)として、Dataiku は[AWS](https://blog.dataiku.com/i-have-aws-why-do-i-need-dataiku)、Azure、GCP、Snowflake、[Databricks](https://blog.dataiku.com/i-have-databricks-why-do-i-need-dataiku)コンピューティングと統合して、クラウド リソースを最大限に活用します。

- **洞察を得るまでの時間の短縮**:
プッシュダウンの実行では、クラウド プロバイダーが提供する高性能コンピューティング能力を活用し、分析ワークフローを大幅に高速化します。これにより、機械学習モデルの所要時間が短縮され、データからより迅速に洞察を得ることができるようになります。

- **最先端のハードウェアの最適化された使用**:
グラフィカル プロセッシング ユニット (GPU) は、特定の種類のモデル トレーニング、特にディープ ラーニングや大規模な言語または生成 AI モデルを劇的に高速化できます。 Dataiku は、モデルのトレーニングに CPU と GPU の両方の使用をサポートしています。これにより、高価な先行投資を必要とせずに、利用可能な最も強力なハードウェアを活用できるようになります。

- **簡素化されたインフラストラクチャ管理** :
個々のジョブのリソースのプロビジョニングとプロビジョニング解除の管理には時間がかかります。 Spark、Kubernetes、クラスターの複雑さには専門知識が必要です。プッシュダウンの実行により、クラウドプロバイダーが基盤となるインフラストラクチャ管理を処理するため、この負担が軽減され、ITチームは中核的なビジネス目標に集中可能となります。


## Dataiku のアーキテクチャがデータの可能性を最大限に高める方法を知る
Dataikuは、統合プラットフォーム、合理化されたワークフロー、堅牢なセキュリティ機能を提供することで、企業がデータアクセスに関する従来の課題を克服できるように手助けします。 Dataikuを使うことで、組織はデータの可能性を最大限に引き出し、データ主導の文化を促進し、重要なビジネス価値を達成を導きます。[▶️さらに詳しく知る](https://pages.dataiku.com/modern-data-architecture-strategy)

原文：[Conquering the Data Deluge Through Streamlined Data Access](
https://blog.dataiku.com/streamlined-data-access)