IBM Cloud Pak for Data でデータの移動にかかる費用とストレージ・コストを削減

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データは、ビジネスの意思決定を改善するためのカギです。データが生じる場所や置かれている場所を問わず、すべてのデータをシームレスに連携させることはできていますか？

企業がよりデータ・ドリブンになるなかで競争力とスピードを維持するためには、大量のデータを、簡素化された、コスト効果の高い方法で管理することが求められます。顧客向けアプリケーションや社内外のプロセスによって生成されるデータが、複数のデータ・リポジトリーに何度も保管されると、大規模な統合、ガバナンス、および使いやすさの問題が生じます。そしてこれは、多額の出費やプロセスの複雑化につながります。

企業が競争力を維持するためには、IT インフラストラクチャーの総所有コストを低く抑えながら、アジリティーを維持し、顧客サービスにかかる時間を短縮し、製品/サービスの投資回収率 (ROI) を向上する必要があります。

IBM Cloud Pak for Data が、これを解決します。

IBM の統合されたデータと AI のプラットフォームは Red Hat OpenShift 上で稼働し、分析ライフサイクル全体にわたる機能を、オープンで拡張可能なプラットフォーム内でコンテナ化されたマイクロサービスとして提供し、一貫性のあるエクスペリエンスを実現します。

このプラットフォームの主要なメリットの 1 つは、組織的なサイロやその他の運用上のサイロが解消され、すべての企業データに容易にアクセスできるようになることです。このデータ・ソースを問わず、データ全体を見渡せる透明性は、IBM 固有のデータ仮想化機能によって実現します。この機能は、情報を移動したり複製したりする必要なく、データが生成されるその場所でデータを利用できるようにすることによって、データ・サイロを解消します。

IBM Virtual Data Pipeline は、データ・サイズを問わず、データベースのクローンをわずか数分でプロビジョンします。クローンはアプリケーション整合性が確保され、読み取り/書き込みに対応します。このソリューションは、シン・データベース・クローンの作成を自動化およびオーケストレーションし、追加のストレージ・リソースをほとんど消費せずに、実動データベースのセキュアな仮想コピーを提供します。

データ仮想化によるコスト削減

データ仮想化は、ほぼリアルタイムで、組織のビジネス・データに関する統合され、簡素化されたビューを作成するのに役立ちます。すべてのデータを元の場所に維持したまま、アプリケーション、分析ツールやデータサイエンス・ツール、および組織のビジネス・ユーザー向けに、単一ビューとして提供されるようになります。

データを仮想化することによって、さまざまなデータ・タイプ/構造のデータ統合に伴う複雑性が解消され、複数のデータ・ソースが単一の仮想データ・ファブリックとして自動的に接続されるため、コストを削減することが可能になります。Cloud Pak for Data には Watson Knowledge Catalog を使用した中央のデータ・ガバナンスおよびセキュリティー機能が備わっており、これを利用することで容易にデータを検出できます。IBM が委託した最近の Forrester 調査 (要登録)(英語)によれば、Cloud Pak for Data を導入することで、抽出、変換、ロード (ETL) 要求を 25% から 65% 削減することができます。

コスト削減の効果は、ストレージだけではなく、分析を迅速に提供し、新たなデータ・ソースが必要になれば容易に適応させられる機能でも得ることができます。

最高責任者レベルでは、情報アジリティーが重要な業績目標です。データ中心の環境でビジネスを行うためには、必要なときに、必要な情報にアクセスできなければなりません。ビジネス・ユーザーが、ガバナンスに従ってすべてのデータに素早く、先を見越してアクセスできれば、より優れた意思決定が行えます。最後に、データ仮想化により、インフラストラクチャー・コストの大幅な低減につながり、データ管理に費やす時間が削減されます。これは、組織の収益に直接的な影響を与えます。

IT 部門においては、部門全体でリソースが最適化されることによって、コスト削減が実現します。ビジネス・ユーザーは、データ仮想化により、組織のデータをすべてのアプリケーションで共有できるようになります。データ仮想化はインフラストラクチャーに依存しません。つまり、すべてのデータを既存のシステムに簡単に統合でき、運用コストが削減されます。

Virtual Data Pipeline の使用によるコスト最適化

IBM Cloud Pak for Data では、Virtual Data Pipeline での高度な圧縮技術によってもコスト削減が実現します。このソリューションは企業がデータのコピーに必要なストレージを最小化すると同時に、圧縮され、最適化されたソース・データまたは実動データの間の連続性を維持します。通常、最初のコピーでサイズがおよそ 50% 縮小され、その後のコピーは、元のソース・データから 95% 以上縮小されます。

Virtual Data Pipeline は、ストレージのバックアップおよびリカバリー機能として使用することができ、テスト・データ管理および分析データ・パイプラインも対象とするよう拡張することができます。多くの企業が、品質を確保し、アジャイル開発と DevOps をサポートするために、持続的なアプローチへとアプリケーション戦略の方向転換を図っています。テスト・データについて言えば、データのプロビジョニングにかかる時間の大幅な短縮と、自動化およびセルフサービスでのデータへのアクセスが実現できるようになります。

結論として、IBM Cloud Pak for Data は、企業の分析と AI に必要なデータの移動とストレージを最小化することにより、複雑性を取り除き、コスト削減を支援すると同時に、より大きなビジネス上の価値をもたらすビジネス上の洞察をより迅速に提供します。

企業全体でAIを活用するための”ジャーニー”を迅速に進めるには

原文：Save on data movement and storage costs with IBM Cloud Pak for Data (https://www.ibm.com/blogs/journey-to-ai/2020/05/save-on-data-movement-and-storage-costs-with-ibm-cloud-pak-for-data/?_ga=2.69313618.332387450.1610590572-849844834.1610590572)