The Doppler Quarterly (日本語) 春 2017 - Page 32

クラウドへの移行と 一貫したデータ品質の確保 Amit Dutta、 Joey Jablonski、 Seth Rao クラウドで大規模な分析を展開する 前に不可欠なのは、企業がデータ品 質の主要な標準の定義に取り組むこ とです。 クラウドにより、企業は、従来のデータセンターでこれまで可能 コストの広告であれば、高いエラーレベルの分析後データは比 較的許容されます。しかし、データが、 PR、コンプライアンス、 法の観点から重要な場合はエラーにより大損失を被る可能性 があります。たとえば、金融サービス機関の法人または組織の ガバナンスに必要なデータは、 100% の精度レベルを維持し、 保有株に正確に反映され、税金が正しく計算されるようにしな ければなりません。 だったスピード以上に速く、データのインフラストラクチャを拡 大できるようになっています。同時に、高度なデータ分析ツー ルの増加により、企業内の多くのユーザーがデータを分析し新 たな知見を得られるようになっています。しかしデータ内には、 クラウドの利用有無にかかわらず、さまざまな IT システムの間 を転送される間に、低レベルのエラーが徐々に増加していま す。何億ものレコードが毎日転送されることを考えると、 100 万 分の 1 (PPM) レベルのエラーでも、重大な影響を与えかねま せん。プロアクティブに対処しなければ、こうしたエラーがビジ ネスに影響を与える恐れがあります。 クラウドの採用で企業のデータ分析担当者のニーズを満たす ために、企業はアナリストが分析に使う文書化された高品質の データセットを提供する必要があります。データストレージとし てのクラウドの有効活用は、異なるIT システムやプラットフォー ム間での転送時にデータの完全性が維持できるかどうかにか かっています。この記事では、ビジネス主導のデータ品質を達 成する要件を概説します。 クラウドの課題 クラウドへのデータ移行で得られる利点は非常に魅力的で す。大手のクラウドプロバイダーはオンプレミスの費用と比較 するときわめて経済性の高い素晴らしいサービスを提供して います。クラウドは新たなチャンスをもたらしましたが、その利 点がデータ統合への難しい挑戦にもつながっています。オンプ レミスデータ管理からクラウドに移行したときの最も大きな違 いは、データストレージおよびデータの処理と分析に関する幅 広いサービスが利用できることです。しかし、それぞれのサー ビスによりデータ操作の新たな課題が生じ、結果としてビジネ スで求められるレベルの品質を満たさないアウトプットにつな がっています。では、なぜ移行するのでしょう。クラウドプラット フォームを活用すると、さまざまな W {#~S+ wc3> /*#_#W  ;  H+ ێ "zCG ώr2[7 // 'g+_/_  '_C "Cꛎ3;?  '+ C[W 3 K"RB#Wo / K+  ' K:Rg /;NΫ 3 ώ ߎ  K,737g  '[W 3 ,+_3/n K' 'o /3 +g  ˎ +#{ ǎ ώ Î KB# ?o j K{8(Q!=AA1H܃Ӛb>+ g#o O I 5LJÖOۖ>~rj+ BRǎ NΫ3;/_ K+g