DataOpsで業界の専門家とプロのデータサイエンティストにコンテキスト化されたデータを提供

2020年代のテクノロジーのトレンドとして、AIのほかに「Ops」(operationalization、運用)があります。DevOpsからDataOps、MLOpsまで、初期のコードやデータ、アルゴリズム開発単体の運用ではなく、エンドツーエンドの運用に焦点が当てられます。

DevOpsがSaaS企業や、最近では企業のカスタムソフトウェア開発に変革をもたらしたことを受けて、DataOpsは、ビジネスにデータ管理と応用データ分析の統合ソリューションを提供するスピードにインパクトを与えるために採用されています。DataOpsで組織は、データの利用者が増加する状況に合わせてデータを使いやすいものにでき、ITの専門家ではない業界の専門家でも高い成長に寄することができます。

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重厚長大産業と製造業のためのDataOps

DataOpsに対する関心が高まる今、あらゆる業界に共通するDataOpsの主な特徴と、やや異なるデータソース、データタイプ、データ品質、データ利用者の状況を持つ重厚長大産業や製造業の組織がDataOpsの導入を成功させるためにどのような特徴に注目すべきかについてご紹介します。

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DataOpsで業界の専門家とプロのデータサイエンティストにコンテキスト化されたデータを提供する

データを大規模に運用するには、まずデータをコンテキスト化する必要があります。コンテキスト化とは、データと、データタイプや次元、モノ、オブジェクトを横断して関係性をみつけることで、現代のデータとその分析の基礎を形成します。これはナレッジグラフ、データファブリック、説明可能なAI、すべてのタイプのコンテンツの分析、ML(Machine Learning、機械学習)とAIによりリッチなコンテキストを提供することもあてはまります。DataOpsにより提供される真に拡張されたデータ管理は、反復的でビジネスに対する影響の少ないデータ管理作業でITの専門家への依存を減らし、同時にデータの利用者はより独立してうまくデータを扱えるようになるでしょう。

Cogniteでは、どのユーザーをターゲットとするべきかよく質問されます。新しいデータの利用者または古いデータの利用者のどちらをターゲットとするのがよいのでしょうか。一般のデータインテグレータ、プロダクトマネージャ、ビジネスアナリスト、エンジニアに対してリッチで直観的なデータの探索と直感的なパイプラインとモデル管理に注力すべきか、それともSDKを使いたいプロのデータサイエンティストに対してデータをコードとして扱える体験を提供すべきなのでしょうか。

Cogniteではその両方を選びました。Cogniteでは、DataOpsを、新旧のデータの利用者、つまりデータと分析のプロとビジネスとエンジニアリングのプロ両方が、リアルタイムのコンテキスト化されたデータを自由に扱えるようにデータを提供する手段ととらえています。

このハイブリッドのアプローチの背景を説明すると、データ管理とガバナンス要件はどちらのエンドユーザーグループにとってもほぼ同じで、DataOpsの業界に特化した特徴についても同様です。違いはデータ分析のワークフローにおけるユーザーインタラクション体験にあります。しかしながら、これはユーザー体験の好みの違いであって、拡張データ管理とDataOpsの中核をなす問題ではありません。これを簡単な例で説明するために、ほとんどすべての産業ユースケースの解決で見られるライブデータ探索とデータアクセスのシナリオを下の図に示します。中小企業、そのほかのデータサイエンティスト、アプリケーション開発者をターゲットとし、どちらのユーザー体験もまったく同じコアライブデータインターフェース、CDF APIで提供されます。

user interaction

データと分析の統合ではDataOpsが必須に

Gartner社の2020年の調査によると、歴史的には独立していたものの関連性のある複数の分野が少し前から衝突している兆候があります。

Gartner dataops

これからはDataOpsでスケールする統合型の分析が主流になります。Cogniteの専門家と連絡をとりましょう。産業向けDataOpsの最前線に立つことで、統合型の分析の成果向上を保証し、ビジネスと運用で一目置かれる存在になれると実感できるはずです。

最後に、IDCが公開した産業向けDataOpsのレポートをご紹介します。産業界が抱える大量のデータについての課題と、産業向けDataOpsがいかにその課題を解決し、どのような利点をもたらすかについてレポートにまとめまています。是非ダウンロードください。

IDC-DataOps