データ仮想化は、物理的な保存場所やフォーマットを意識することなく、データへのアクセス、管理、分析を可能にする革新的なテクノロジーです。
本記事では、データ仮想化の定義、重要性、仕組みについて解説し、主なメリットと設計上の制約を紹介します。さらに、さまざまなユースケースを検証し、現在の市場における主要なデータ仮想化ベンダーについての情報も提供します。
データ仮想化とは？
データ仮想化は、物理的な保存場所やフォーマットに依存せず、異種のデータソースからリアルタイムにデータへのアクセス、管理、統合、集約を可能にします。データマネジメント知識体系（DMBOK）の策定者であるDAMAによると、データ仮想化は次のように定義されています：
「データ仮想化は、分散データベースだけでなく、複数の異種データストアを単一のデータベースとしてアクセス・閲覧することを可能にします。変換エンジンを使用してデータに対して物理的にETL処理を行うのではなく、データ仮想化サーバーがデータの抽出、変換、統合を仮想的に実行します。」
このテクノロジーは、物理的な統合を必要とせずにデータの統一ビューを提供する、現代のデータ戦略に不可欠な技術です。データベース仮想化ツールやソフトウェアを活用することで、組織はデータ管理プロセスの効率化、データカタログの強化、データサービス提供の改善を実現できます。データ仮想化ソリューションは、データ統合への柔軟かつ効率的なアプローチを提供し、クラウド向けデータ仮想化をサポートするとともに、さまざまなデータソースにわたる仮想化データへのシームレスなアクセスを実現します。
現代のデータ戦略におけるデータ仮想化ソリューションの重要性
課題
組織は、よりスマートな意思決定、顧客満足の向上、競合との差別化のために、データ資産をより効果的に活用する必要があることを認識しています。このデータドリブンビジネスへのトレンドは、COVID-19によってさらに加速しました。
「取締役会やCEOは、データとアナリティクスがCOVID-19危機から登場した画期的なテクノロジーであると考えており、2021年の最優先事項として位置づけています。」
– Gartner, Top Priorities for IT: Leadership Vision for 2021
データアナリティクス、ビジネスインテリジェンス、ワークフロー自動化を活用することで、企業はデータサービスの改善を通じて新たな収益源の創出やコスト削減を実現できます。しかし、エンタープライズデータは以下のような異なる場所やフォーマットに分散して保存されていることが多くあります：
リレーショナルおよび非リレーショナルデータベース（例：MySQL、Amazon Redshift、MongoDB）
クラウド/SaaSアプリケーション（例：NetSuite、Salesforce、Mailchimp）
ソーシャルメディアやWebサイトデータ（例：Facebook、X、Google Analytics）
CRM/ERPデータ（例：SAP、Oracle、Microsoft Dynamics）
データレイクとエンタープライズデータウェアハウス
フラットファイル（例：XML、CSV、JSON）
ビッグデータ
より高速で複雑なデータへの需要は、以下のような課題を生み出します：
データユーザー向けセルフサービス機能の提供
データ管理における時間効率の実現
信頼性の高いデータ品質の達成
これらの課題に対処するため、組織はデータサイロや孤立したテクノロジーから、データとアナリティクスが日常のビジネスオペレーションに不可欠な要素となる戦略へと移行する必要があります。
「データとアナリティクスは、もはや単なるダッシュボードやレポートにとどまらず、ビジネス全体の意思決定を強化するものです。」
– Gartner, Top Priorities for IT: Leadership Vision for 2021
ソリューション
データ仮想化は、エンタープライズデータを最大限に活用することで、データ管理の課題を克服します。データを中央ストレージに移動することなく、単一の「ビュー」に集約します。データはソースシステムに残ったまま、DV（データ仮想化）がリアルタイムのアクセス、操作、変換のための仮想レイヤーを作成します。このアプローチにより、データ管理が簡素化され、高速化されます。
DVツールは、ソースフォーマットに関係なく、SQL、REST、またはその他のクエリ方法を通じてデータにアクセスできるようにし、データ管理をさらに容易にします。ForresterとGartnerは、データ仮想化が現在、データをより効果的に活用しようとする企業にとって重要な戦略であることを確認しています。
データ仮想化の仕組み
仮想データレイヤー／セマンティックレイヤー
データ仮想化アプリケーションの中核は、データファブリック内の重要なコンポーネントである仮想レイヤーまたはセマンティックレイヤーにあります。このレイヤーにより、ユーザーはソースフォーマットや物理的な保存場所（クラウドまたはオンプレミス）に関係なく、シームレスにデータの操作、結合、計算を行うことができます。
統合されたデータファブリック内では、接続されたすべてのデータソースとメタデータに単一のユーザーインターフェースからアクセスできます。仮想レイヤーにより、ユーザーはデータをさまざまな仮想スキーマやビューに整理し、ビジネスロジックを付加して生データをアナリティクス、レポート、自動化に活用できる形に整備できます。
一部のデータ仮想化ツールは、高度なデータガバナンスやメタデータ探索機能でこのレイヤーを拡張し、包括的なデータ管理を提供することでデータファブリックをさらに強化しています。ただし、これらの機能はツールによって異なります。
権限管理
高度なユーザーベースの権限管理により、仮想レイヤーはコンプライアンスに準拠した安全な方法で、組織全体の単一の信頼できるデータソースを構築します。認可されたユーザーは、単一のアクセスポイントから必要なデータにアクセスでき、データサイロを排除し、データアーキテクチャを簡素化します。
データを複製する従来のETLツールとは異なり、データ仮想化はソースシステムのデータを永続的に保存しません。代わりに、メタデータを保存して仮想ビューの構築と統合ロジックの作成に使用し、リアルタイムの統合データを以下のようなフロントエンドアプリケーションに配信します：
データ仮想化の4つの主なメリット
データ仮想化を使用して異種ソースからのビジネスデータを統合することで、多くのメリットが得られます：
ソリューション実現までの時間短縮
即座のデータアクセスにより、高度な技術知識やコーディングなしでリアルタイム統合が可能です。
リアルタイムアクセスにより、バッチ処理型の遅い統合とは一線を画し、タイムリーで正確なデータが確保されます。
データ仮想化は設計の高速化とラピッドプロトタイピングを可能にし、より早いROI実現につながります。
レポートや分析に必要な情報が即座に利用可能となり、意思決定が加速されます。
柔軟性とシンプルさ
ラピッドプロトタイピングにより、本番環境への移行前のテストサイクルが短縮されます。
データソースが統一されたインターフェースに表示され、異種データ環境の複雑さが隠蔽されます。
仮想レイヤーにより、ユーザーは変化する要件にビジネスロジックを迅速に適応できます。
コスト効率
データがソースシステムに残るため、追加のインフラストラクチャが不要であり、従来のETLソリューションよりもコストが抑えられます。
データソースやフロントエンドソリューションの変更に伴う高額な再構築が不要です。
データ仮想化はミドルウェアとして機能し、既存のインフラストラクチャと新しいアプリケーションを統合してデータサイロを排除します。
一貫性のある安全なデータガバナンス
単一のデータアクセスポイントにより、ユーザーと権限の管理が簡素化され、GDPRへの準拠が確保されます。
KPIとルールの一元管理により、重要な指標の全社的な理解と管理が実現します。
グローバルメタデータにより、データリネージとメタデータカタログを通じてデータガバナンスと理解が向上します。
データへのリアルタイムアクセスにより、他の統合アプローチに比べてミスの検出と解決が迅速に行えます。
データ仮想化の5つの設計上の制約
データ仮想化プラットフォームは、従来のデータソリューションに比べて多くのメリットがありますが、考慮すべき制約もあります：
リアルタイムアクセス：データ仮想化は本番システムを通じてリアルタイムにソースデータにアクセスします。これは、より高速な応答時間のために事前集約されたデータを保存するデータウェアハウスやマスターデータ管理ソリューションとは異なります。
履歴分析：データ仮想化は履歴データ分析を提供できません。この目的には通常、データウェアハウスや分析用データベースが必要です。
データクレンジングと変換：これらのタスクは仮想レイヤーにおいても依然として複雑になることがあります。
モデルの変更：仮想データモデルの変更には大きな労力が必要になる場合があります。すべての利用アプリケーションやユーザーに受け入れられる必要があるためです。
クエリ言語：迅速なレスポンスのための単一クエリ言語の使用と、異なるデータモデルの組み立てという目標は、すべての製品で完全に実現されているわけではありません。
データ仮想化のユースケース
仮想データマート
データマートは、通常は従来のデータウェアハウスから抽出されたデータの集約ビューを提供し、効果的なデータビジュアライゼーションの基盤となります。データ仮想化は仮想データマートの作成を簡素化し、より高速で柔軟なアプローチを提供します。
組織の主要データインフラストラクチャと特定のデータドリブンビジネスユニットに固有の補助データソースを組み合わせることで、従来のデータウェアハウスにデータを取り込む場合よりも迅速に作業を進めることができます。
ラピッドプロトタイピング
現代のアジャイルビジネスは、新しいアイデアやモデルを試行し、データを使用してイニシアチブを実装し、成果を測定することが多くあります。これらのアイデアをテスト、調整、実装するためには、柔軟なシステムが不可欠です。
論理データウェアハウスにより、データ仮想化コンポーネントは迅速なセットアップ、高速なイテレーション、データのマテリアライゼーションを可能にし、本番環境への容易な移行を実現します。組み込みのレコメンデーションエンジンがプロトタイプデータの使用状況を分析し、自動データベースインデックス作成やその他の最適化を含む、本番環境向けの最適なストレージ方法を提案します。
組織は、よりスマートな意思決定、顧客満足の向上、競合との差別化のために、データ資産をより効果的に活用する必要があることを認識しています。
データ仮想化ベンダー
CData Connect AI は、即時のデータアクセス、容易なデータ一元化、エンタープライズデータガバナンスを実現するデータ仮想化プラットフォームです。CData Connect AI は、データ仮想化とデータレプリケーションという2つの異なるテクノロジーを組み合わせ、高性能なアーキテクチャと柔軟なデータ配信を提供します。
IBM Cloud Pak for Dataは、以前はIBM Cloud Private for Dataとして知られていたデータとAIのプラットフォームで、データ仮想化を使用してデータの収集、整理、分析を支援します。
Denodoは、関連するデータカタログ機能を備えたデータ仮想化プラットフォームを提供し、ユーザーが既存のデータを結合、識別、構造化できるようにします。
Informatica PowerCenterは、古いアプリケーションからのデータアーカイブや、実装前の構造変更を検証するための影響分析などの機能を備えたエンタープライズデータ統合プラットフォームです。
TIBCOのデータ仮想化製品は、分析を支援するビジネスデータディレクトリと、非構造化データソース向けの組み込み変換エンジンを備えています。
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データ仮想化は、企業がデータにアクセスし統合する方法を変革し、より迅速なインサイトと効率的なオペレーションを実現しています。CData Connect AI は、データ戦略の簡素化、すべてのデータソースへのリアルタイムアクセス、ビジネスの成長に合わせたスケーラビリティの確保を支援します。無償トライアルをお試しいただき、CDataがシームレスで効率的な統合によって組織のデータの潜在能力を最大限に引き出す方法をご確認ください。
※本記事はCData US ブログData Virtualization: Definition, Importance, How It Works & Key Benefitsの翻訳です。
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