データ管理の簡素化
簡素化したデータ管理とは
簡素化したデータ管理は、データの格納、アクセス、維持、分析さらに移動に対する新しいアプローチです。簡素化したデータ管理では、企業はデータおよびインフラストラクチャの管理につきまとう複雑さを排除する一方で、データ運用をデータのライフサイクル全体で統一できます。
業界の壁を越えて広がるデジタルトランスフォーメーションへの大きな動きの中で、簡素化したデータ管理はビジネスに不可欠なものになっています。これにより、どのようなアプリケーション、データ、インフラストラクチャでも、クラウド運用モデルを活用することで、組織は一段高いレベルのイノベーションとアジリティを達成できます。
データ管理を簡素化する必要がある理由
事実上あらゆるビジネスでデータは「血液」となっているため、データ管理の簡素化は、データ処理のモダナイズとデータの価値の引き出しに重要な役割を果たします。データ管理の簡素化により、企業はそのデータを効果的、効率的に格納、編成、取得できます。これはデジタルトランスフォーメーションの加速に不可欠です。
エンタープライズ運用全体でデータは中枢の位置を占めています。以下のような内容が含まれます。
- サプライチェーン、流通モデル、製品開発、製造、マーケティング、販売などにおけるデータの有効活用
- 顧客ニーズを特定し、顧客インサイトを製品開発プロセスに組み入れるためのデータの利用
- 企業が顧客から情報を取り込んで独自のエクスペリエンスを実現し、顧客の期待に関する詳しいインサイトを収集しながらそのエクスペリエンスを進化させるという循環の創出
- 売上高を短期間で増やし、カスタマー・エクスペリエンスを再構築し、運用効率を高め、イノベーションを加速するためのデータの活用
ただし、データの活用を目指すとき、企業は急速に増加するデータボリュームと拡散した複雑さに取り組む必要があります。製造、ディザスタリカバリ、バックアップ、アーカイブ、テスト/開発、分析にわたる、断片化したデータとインフラストラクチャの複雑な関係は、変革を進める組織の足枷になっています。
現在の状況を生き抜いて成功を収めるために、企業はデータ管理を大幅に簡素化する必要があります。その結果、データの価値を活用して高い競争力が得られます。
データ管理の簡素化において妨げになるものとは
組織は、データ操作の最適化とデータ管理の簡素化において多くの課題に直面しています。具体的には次の課題があります。
- データアクセスの喪失: 従来のデータアクセスとアベイラビリティは、専用DBAで管理される反復的な手動プロセスの影響を受けています。データにアクセスする必要があるチームは、長時間待機する、または代わりに古いデータを使用することになり、いずれにしても市場投入までの時間が長くなります。
- データサイロ: データが格納されているのが他のリソースやデータにリンクされていない孤立したシステムやサイロであるというケースは稀ではありません。このことは、データアクセス問題に影響を及ぼし、インフラストラクチャを複雑にする要因となります。
- データの増大と複雑さ: データは毎年指数関数的に増大していて、データとインフラストラクチャの不規則な拡大を避けることは困難です。従来の手動のプロセスを通じて、複雑さを増すデータ環境を管理することは、事実上不可能です。
- データ可視性の欠如: あまりに多くのデータが手元にあるため、多くの組織では、保有データの基本的なインベントリさえ用意していません。これによりデータ管理の簡素化がさらに困難になり、一部のデータが保護されない、あるいはコンプライアンスに適合しないままになる場合があります。
- リソース不足: 常に予算の引き締めがあるため、データ管理とストレージインフラストラクチャの簡素化への圧力がかかっています。ただし、リソースが制約を受ければモダナイゼーションイニシアチブを追求することは難しくなります。
データ管理を簡素化する多様な方法
データ管理の簡素化には3つのキーがあります。
- データ指向型ポリシーと自動化を採用する。テスト/開発、製造、保護および分析までの継続的なライフサイクルで、データを作成から削除まで総合的に管理する必要があります。データ中心の包括的なポリシーと自動化を適用することで、サイロを解消し、データライフサイクルの全体にわたってワークフローを統合します。つまり、データの格納、アクセス、保護、移動方法、さらにアプリケーションのプロビジョニング方法を管理するポリシーはデータ中心で自動化されます。
- クラウドネイティブの制御と運用を実装する。複雑なオンプレミスデータおよびインフラストラクチャ管理ソフトウェアでは、可視性は限られ、メンテナンス、パッチ適用、アップグレードが必要になるため、その代わりとして、エッジからクラウドの管理を一元的に行うクラウドネイティブ制御を選択します。データとインフラストラクチャの制御を物理インフラストラクチャから抽象化することで、クラウド経由でのワークフロー管理と、データの場所に縛られないオーケストレーションが可能になります。さらに、クラウドサービスを介することで、機能へのアクセスが高速化されます。
- AI主導の有益な情報とインテリジェンスを活用する。簡素化されたデータ管理のクリティカルコンポーネントであるAIOpsにより、AIがデータ処理に緊密に統合されます。これにより、組織は予測分析を利用して、障害を回避し、ワークロードやリソースのリバランスを必要に応じて実行して、プランニングや計算を必要とせずに、フリート全体でアプリケーションのプロビジョニングを即座に実行できます。
HPEおよびデータ管理の簡素化
HPE (ヒューレット・パッカード エンタープライズ) は、データ管理を飛躍的に簡素化し、ビジネストランスフォーメーションを加速するように設計されたHPE GreenLake Edge-to-Cloudプラットフォームを通じて、次のとおり総合的な各種製品とサービスを提供しています。
- HPE Greenlake for Block Storage: SLAベースのセルフサービスブロックストレージを活用すれば、新しいアプリケーション、サービス、およびイニシアチブのアジリティとスピードを向上させることが可能です。オンプレミスのクラウド運用のエクスペリエンスでストレージ管理を簡素化し、数分で注文可能なエンタープライズグレードのストレージで妥協することなくあらゆるアプリケーションを実行できるうえ、
- HPE GreenLake for HCI: クラウドベースの管理とセルフサービスのアジリティにより、オンプレミス、クラウド、およびエッジ環境全体にわたるセルフサービスクラウドをオンデマンドで構築できます。
- HPE GreenLake for Backup and Recovery: リストア、リカバリ、クラウドバックアップ用のスナップショットを提供する単一インターフェイスを使い、ハイブリッドクラウドデータ保護を簡素化し、データ運用を最新化します。
- HPE GreenLake for Disaster Recovery: 制限なくスケーリングできる、シンプルなas a serviceプラットフォームで超高速リカバリのエクスペリエンスを実現します。複雑さを軽減しながら、業界をリードするRPOとRTOおよびクラウドのような機能を利用します。
- HPE InfoSight: 業界最先端のインフラストラクチャ向けAIを活用することにより、エッジからクラウドまでの自動管理、自動修復、および自動最適化型のAIOpsを実現できます。