不十分なデータレイク計画による見逃されたコスト

データレイクと最新のデータプラットフォームは、大量の非構造化、半構造化、構造化データセットを統合された一元化されたリポジトリに取り込み、処理し、保存する機能を提供します。ただし、プロジェクトとチームに明確な目標と包括的な実装計画が欠けているシナリオでは、投資がすぐに非常に高額なプロジェクトの失敗に変わる可能性があります。

このブログでは、不十分な計画によって、スケーラビリティの欠如や統合の制限とともに商業的価値がほとんど得られない、計画の不十分なアーキテクチャが生まれ、最終的に実装の失敗につながるケースについて説明します。

データレイクを理解する

データレイクは、スキーマに依存しない方法でネイティブ形式でデータを取り込むことができる、データストレージの最新のアプローチであり、多くの処理を必要とせずにデータを取り込むことができます。従来のデータウェアハウスとは異なり、データレイクではスキーマオンリードアプローチが可能です。つまり、処理とコンピューティング負荷の高い変換は、ダウンストリームアプリケーションで必要になるまで延期できます。この柔軟性により、データチームは、機械学習や AI などの従来の分析を超えたユースケース向けにデータリソースを準備できます。

しかし、明確な計画がなければ、この柔軟性は必ず混乱を招き、データレイクの実装の失敗、つまり「データスワンプ」につながります。

不十分な計画の落とし穴

計画が不十分なデータアーキテクチャ

すべての IT プロジェクトは、明確な目標と目的を定義することから始める必要があります。目標を明確にせずに実装を開始すると、結果として得られるアーキテクチャに必要な一貫性が欠けることがよくあります。データレイクの計画が不十分だと、次のような結果になることがよくあります。

断片化されたストレージ: 定義された構造がないと、データが無秩序に保存され、データへのアクセスが複雑になり、ユーザーが関連するデータや洞察にアクセスして取得することが難しくなります。
効果のないメタデータ管理: データカタログは、データレイクの成功を確実にする上で重要な役割を果たします。適切に計画されたデータレイクには、包括的なデータカタログに裏打ちされた堅牢なメタデータ管理プラクティスが必ず含まれます。メタデータにより、ユーザーはデータをよりよく理解できます。効果的なメタデータ管理がなければ、「データスワンプ」へと向かうリスクがあり、洞察が埋もれてしまうことがよくあります。
劣悪なデータ品質: 適切な計画がなければ、チームはデータレイクにどのようなデータが入るのかほとんどわからず、混乱に陥ることがよくあります。この曖昧さにより、データ形式に一貫性がなくなり、データエントリが信頼できなくなり、最終的にはシステム全体の整合性と使いやすさが損なわれます。

設計におけるスケーラビリティの欠如

将来の成長を考慮していない設計は、データ量の増加に伴って困難に陥ることになります。データ量の増加には、より高いストレージ容量とコンピューティング要件が必要です。この領域での計画が不十分な場合、通常は次のような結果になります。

リソースのボトルネック: 初期のアーキテクチャでは、水平方向または垂直方向に拡張できない可能性があり、その結果、パフォーマンスが低下し、システムのダウンタイムが発生します。これにより、データの最新性に依存するビジネス環境では、洞察が遅れ、古くなってしまうことがよくあります。
将来のコストが高い: ビジネス要件の成長と変化を考慮していない不十分な初期計画では、ビジネスの期待に応えられないことがよくあります。導入後にスケーラビリティのためにシステムを改良すると、プロセスが複雑になり、最初から成長に対応できるように設計するよりもはるかにコストがかかる可能性があります。

計画段階からスケーラビリティ、ストレージ、コンピューティングの要件が満たされるように、十分な考慮を払う必要があります。これにより、ボトルネックを防ぎながら、組織のニーズの増大に合わせてデータレイクを進化させることができます。

将来のニーズと要件の考慮が不十分

データチームは、データレイクの実装計画について近視眼的になりがちです。現在のニーズに対応することは重要ですが、将来の要件や変化する目標にも配慮する必要があります。そうしないと、次のような結果になる可能性があります。

制限された柔軟性： 要件が進化すると、データレイクが将来の分析やビジネスインテリジェンスの要件を完全にサポートできなくなる可能性があり、データチームとエンドユーザーは実用的な洞察をタイムリーに抽出できなくなります。
統合の機会を逃す: 将来のワークフローや新しいテクノロジーを予測しないと、データレイクを他のシステムやアプリケーションとシームレスに統合できない可能性があります。これにより、洞察を得るためのリードタイムが長くなり、機会費用の損失につながります。

現在および将来のビジネス目標を組み込んだ戦略的計画は、回復力のあるデータインフラストラクチャを構築する上で重要です。

既存のワークフローやレガシーシステムとの統合が制限されている

大規模な組織には、データチームが新しいデータレイクに接続したい過去のデータソースやレガシーシステムが多数存在します。しかし、計画が適切に行われていない場合、技術的な実装に重点が置かれ、運用の中断を避けるために慎重にマッピングする必要がある既存のワークフローやレガシーシステムへの依存関係が見落とされてしまいます。ここでの見落としは、

サイロ化されたデータ: データレイクが正しくマッピングされず、既存のワークフローと整合しない場合、ミッションクリティカルなデータが分離されたままになり、異なるサイロが作成され、組織内で単一の真実のソースを作成するという目標が損なわれる可能性があります。
運用の非効率性: レガシーシステムには、データレイクと連携する必要があるプロセスが確立されていることがよくあります。統合が制限されると、これらのプロセスが中断され、全体的な生産性が低下する可能性があります。

データレイクが相互運用性を考慮して設計されていることを確認することが、実装を成功させる鍵となります。

不十分な計画の結果

データレイクプロジェクトにおける計画不足の直接的な結果は明白です。

データスワンプ: 明確な構造とガバナンスがなければ、データレイクはデータスワンプ、つまり役に立たない情報の保管庫になってしまいます。
コストの増大: 計画が不十分だと、組織が拡張性と統合性のためにシステムを改修するのに苦労し、予期せぬ費用が発生することがよくあります。
見逃されたビジネス価値: 結局のところ、データレイクの明確な目的の欠如と不適切な設計により、データレイクが非効率的になり、組織がデータレイクが提供するはずの戦略的洞察を引き出せなくなる可能性があります。
誤った意思決定: 計画が不十分だと、下流の分析アプリケーションで使用されるデータの品質が低下し、誤った洞察が得られ、誤った判断につながる可能性があります。

失敗を避けるためのベストプラクティス

これらの落とし穴を防ぐために、組織は包括的な計画アプローチを採用する必要があります。

明確な目標を定義する： データレイクが解決するビジネス上の問題を特定します。IT、ビジネス、分析チームの主要な関係者を関与させて、統一されたビジョンを作成します。
スケーラビリティを考慮した設計: 現在の要件を満たし、将来のデータ量や使用パターンに合わせて拡張できる柔軟性を備えたアーキテクチャを構築します。
既存のシステムとの統合: レガシーシステムおよび既存のワークフローとのシームレスな統合を計画します。これにより、組織全体でデータがスムーズに流れるようになります。
ガバナンス計画: 最初から強力なデータガバナンスポリシーと堅牢なメタデータ管理プラクティスを確立します。これらの対策は、データレイクを整理し、安全に保つのに役立ちます。

これらのベストプラクティスを実装することで、データレイクの導入が成功する可能性が大幅に高まり、組織が計画の見落としに陥ることなく、データイニシアチブを活用できるようになります。

閉じた思考

データレイクは、ビジネス価値をもたらす大きな可能性を秘めていることは間違いありません。ただし、適切に計画および実装されなければ、重大な失敗のリスクも伴います。プロジェクトの計画とスコープ設定の段階で、チームは将来の互換性、拡張性、統合、相互運用性などの中核的な問題に対処できないことがよくあります。計画、拡張性、統合、設計を優先することで、組織はデータレイクと最新のデータプラットフォームの真の可能性を解き放ち、データの真の潜在的価値を引き出すことができます。
覚えておくべきポイント：成功したデータレイク実装は、データが流れ始めるずっと前から始まります。すべては明確な計画から始まります。