クラウド分析とは、クラウド上でデータを保存して分析し、それを使用して実用的なビジネスインサイトを抽出するプロセスです。
クラウド分析もデータ分析の一形態であることに変わりはなく、そのアルゴリズムは大規模なデータ収集に適用され、パターンの特定、将来の成果の予測、ビジネス意思決定者に役立つその他の情報の生成などを行います。
しかし、一般に、クラウド分析はオンプレミス分析よりも効率的な代替手段となります。なぜなら、オンプレミス分析では企業が高価なデータセンターを購入し、場所を確保し、維持しなければならないからです。オンプレミス分析ソリューションの場合、企業はデータのプライバシーとセキュリティを社内で管理できますが、拡張が困難で高いコストもかかります。一方、クラウド分析ではクラウドコンピューティングの拡張性、サービスモデル、コスト削減という利点を活かすことができます。
日々の業務の中で、企業は何テラバイトものデータを生成します。現在、Webサイト、ソーシャルメディア、ITデバイス、財務ソフトウェアなどから取り込まれるこれらのデータのほとんどがクラウド上に存在しています。クラウド分析ツールおよび分析ソフトウェアは、このような大規模なデータセットの処理において特に威力を発揮します。容易に処理可能な形式でインサイトを生成し、さらにインサイトはクラウド上のデータからオンデマンドで生成できるため、より効果的かつ合理的なユーザーエクスペリエンスがもたらされます。
クラウド分析ツールおよび分析ソフトウェアは、このような大規模なデータセットの処理において特に威力を発揮します。容易に処理可能な形式のインサイトをオンデマンドで生成するため、より効果的かつ合理的なユーザーエクスペリエンスがもたらされます。
クラウド分析がどのように機能するかを知るには、まずクラウドコンピューティングモデルから理解する必要があります。
クラウドコンピューティングモデルでは、組織が自社用のデータセンターを購入して運用する代わりに、必要なITインフラとサービスをクラウドサービスプロバイダーからオンデマンドで借りることができます。これらのサービスには、ネットワーク、サーバー、ストレージ、データベース、ソフトウェアなどの重要なインフラから、人工知能(AI)や機械学習システムなどの高度なツールまで、あらゆるものが含まれています。
クラウドコンピューティングには次のようなメリットがあります。
クラウドコンピューティングは、組織にこれらのメリットをもたらすと同時に、膨大な量のデータを生み出します。これが現在、組織がこれまで以上に多くのデータを利用できるようになった理由の1つです。こうしたデータをうまく活用しないと、重要なインサイトや主要業績評価指標(KPI)の見逃しにつながりかねません。
そこで役立つのがクラウド分析です。
クラウド分析システムでは、生成されたすべてのデータが収集され、クラウド上に安全に保存されます。保存されたデータには、インターネットに接続するあらゆるデバイスからアクセスできます。その後、クラウド分析システムは独自のアルゴリズムを使用してデータをクリーニングし、整理し、処理し、分析します。そして、さまざまな形のデータ可視化やその他の直観的な形式によって、インサイトがユーザーに提供されます。
クラウド分析ソリューションにはそれぞれ独自の機能セットがありますが、すべてのソリューションにいくつかの共通するコンポーネントがあります。ガートナー社によると、共通のコンポーネントには以下のようなものがあります。
これらの機能に加えて、AIはクラウド分析にとってさらに不可欠な要素になりつつあります。特に、機械学習アルゴリズムは、クラウド分析システムが自ら学習し、将来の成果をより正確に予測することを可能にします。
クラウド分析は企業に多くのメリットをもたらします。ここでは、ビジネスに特に大きな影響を与えるメリットをいくつかご紹介します。
組織内の多数の異なるソースから生成されたビッグデータを一元的に可視化することはほぼ不可能であると言えます。
そこで、クラウド分析は企業のすべてのデータソースを統合し、全体像を把握できるようにします。物理的な所在地やデータの場所に関係なく、すべての関係者がこの一元化されたデータに簡単にアクセスできるため、より正確なインサイトを取得してビジネス上の意思決定をより適切かつリアルタイムに下すことができます。
(リアルタイムデータの詳細をご覧ください。)
財務や人事など、部門ごとにサイロ化されたビッグデータはビジネス全体に影響を与えます。クラウド分析ソリューションは、設定可能なロールベースアクセス制御に従って組織のさまざまな部門のデータをより適切に統合できるため、より効果的なコミュニケーションと意思決定が可能になります。
ワークロードとデータ量が急激に増加すると、オンプレミスプラットフォームを運用している管理者は、需要の増加に対応するために新しいハードウェアを購入してインストールする必要があります。このサービスモデルでは、将来需要が減少した場合に不要になると思われる過剰なプロビジョニングや支出が生じることが少なくありません。
クラウド分析サービスでは、より多くのインスタンスをオンラインに移行し(または、需要が減少した場合にはインスタンスを減らし)、使用した分だけ支払うことで、需要の急増に応じた拡張が可能です。
オンプレミスプラットフォームでは、さまざまなハードウェア要件に伴うコストに加え、頻繁なアップグレードや移行が必要なため、事業の継続性に影響するシステムのダウンタイムが必ず発生します。また、オンプレミス分析には、企業によっては社内では確保できない、あるいは確保するコストを割けない専門性の高いスキルセットが必要です。
クラウド分析では、追加のハードウェアを購入したりサポートしたりする必要がなく、サービスプロバイダーの専門知識を活用することもできます。
通常、セキュリティ監視は組織のIT担当者が担当する多くの分野の1つに過ぎませんが、クラウドホストではセキュリティは常に監視されています。また、クラウド分析プロバイダーは、ネットワークを介して送信されるデータを保護するために堅牢な暗号化を使用しています。
しかし、セキュリティに関する最大のメリットは、データがオフサイトに保存されているという点かもしれません。最近のレポートによると、すべての侵害の34%が内部脅威によるものであり、現在の従業員や元従業員が退社時に機密情報を持ち出すなどして行われています。
すべてのクラウド分析プラットフォームが同じように作られているわけではないため、購入を決める前に時間をかけて自社固有のニーズを特定することは、長期的に見るとメリットがあります。考慮すべき主な要素には以下のものがあります。
企業は膨大なデータを日々生み出しています。
クラウド分析は、それらのデータを統合して実用的なインテリジェンスへと変え、同時に調達と維持にかかるコストを削減する魅力的な機会をもたらします。重要なのは、選択したクラウド分析プラットフォームを最大限に活用できるよう、ビジネスニーズを事前に見極めることです。競争力を手に入れ、ビジネスを前進させるために必要なインサイトは目の前にあります。クラウド分析は、それらをいつでも利用できるようにする方法をもたらしてくれます。
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