Preparation)を公表しました。マーケット黎明期の2015年、データプレパレーションが主にセルフサービスのユースケースを支援することを想定していた時代に初めて作られたガイドで、今回が第4版となります。マーケットガイドシリーズは主に初期、成熟、または小規模なマーケットを取り上げており、ベンダー間の競争の位置づけに関する情報は少ないですが、マーケットの状況や長期的に見た市場の発展についての情報は充実しています。詳細なプロフィールと一緒に紹介されています)。このレポートが提供するリーダーシップについての思考と市場分析にもぜひ注目していただけると幸いです。Menonのコメントも参考にしてください。このレポートを調べた後に、私はデータプレパレーションという刺激的なマーケットでのお客様のニーズに対応する3つの重要な点をお伝えしたいと考えました。データプレパレーションの市場が誕生したきっかけは、セルフサービス機能がトレンドになったことでした。BIといった最新のデータディスカバリーツールを使用して権限が与えられていても、ビジネスユーザーが知見を得る前に新しいデータソースを効率よく見つける方法がなかったことから発生しました。Excelなどのツールを使用してデータをサイロ化するしかありませんでした。データプレパレーションツールはこうした生産性の面での課題に対応するものでした。レポートによると、データ専門家やビジネスアナリストは、データから実際に知見を引き出せるようにするために、データの検索や保護の準備に業務時間の80%を費やしています。データプレパレーションは、より多くの関係者がデータ統合やデータ品質管理を利用できるようにすることによって、このような状況を改善するために登場したのです。これは21世紀初頭では大きな課題でしたが、それ以降、データ関連業務はより規模の大きなゲームになっていきました。個人の生産性の問題ではなくなり、データ駆動型の知見の活用に向けた企業文化の育成も重要になってきています。ガートナーのマーケットガイドは、このような動向に焦点をあて強調したことにあります。手法やツールが完成しつつある現在、データプレパレーションを社内とIT部門の誰もが連携してデータを活用できるチームスポーツにすることが主な課題になっています。結果として、もっとも重要なことは運用です。ビジネスユーザー、ビジネスアナリスト、データサイエンティストやデータエンジニアが別々にその場しのぎで行っていることを集約し、生産時に十分にガバナンスされた方法で繰り返し実行できる、社内全体で活用できる資産にする必要があります。最終的にこのアプローチは、データ統合、データ分析やビジネスインテリジェンス、データサイエンス、データウェアハウス構築、データ品質管理といった会社全体での取り組みに役立ちます。ガートナーのマーケットレポートでは、データカタロギング、パターン認識、スキーマオンリード、機械学習といった最新鋭のテクノロジーがツールに組み込まれていることも強調しています。これによってスキルの低いユーザーでもデータを使って複雑な活動ができるようになり、一方でデータ変換、統合、照合や復旧は、それらが繰り返し作業になった時点で自動化できるようになりました。興味深いのは、ガートナーがこうしたテクノロジーのイノベーションを市場の収束に結び付けているということです。レポートでは次のような予測が書かれています。「2024年までには、機械学習によって強化されたデータプレパレーション、データカタログ、データ統一化およびデータ品質管理ツールは、統合された最新のエンタープライズ情報管理プラットフォームにまとめられるだろう」。実際、データプレパレーションを特定のビジネスユーザーを対象にした単独の規律であると考えるのは思い違いといえるでしょう。潜在的にはあらゆる人が作業に関与できるようにする機能が整っていることから、情報管理における革新的テクノロジーとみなすべきです。革新的なテクノロジーを活用し、企業は新しい共同作業を通じてデータバリューチェーンを組織することができます。Talendでは「コラボレーション型データ管理」と呼び、このマーケットガイドでのガートナーを含む一部のアナリストはDataOpsとして言及している手法です。データ品質管理を例にとってみましょう。多くの企業では、データ品質の対応に苦労しています。中央IT部門やCDOオフィスといった中央組織の少人数しかいないデータ品質管理の専門家に頼りすぎるアプローチをとっているためです。した専門家は、データ品質プロファイリングの調整や復旧では重要な役割を果たしますが、社内で最もデータを熟知しているというわけではありません。データの取得源に近いところで働いている同僚に、データクリーニング作業の一部を依頼する必要があります。した人々が手軽なデータプレパレーションツールを使えると、データ品質管理の効率は非常に高くなります。Service)デプロイメントモデルを通じて提供されるデータプレパレーションに対する顧客の需要の高まりを把握しています。ガートナーが強調するのは、基本的なSaaSを超えるはるかに洗練されたデプロイメントモデルが必要であるということです。レポートでは「企業が必要としているのは、事前にデータを移動させなくても、もっとも意義のある場所でデータプレパレーションを行うことができるような柔軟性が必要である」と説明しています。技術面(データがある場所で実行できるほどデータプレパレーションを普及させるなど)、さらにビジネス面(データプライバシーのコンプライアンスのために、国境を越えたデータ移動を制限するなど)の両方の制約に合わせたハイブリッドモデルを企業は必要としているのです。Preparationツールには高度な要件が求められています。当社のクラウドのお客様の中にも、データプレパレーションをオンプレミスで実行することを希望されています。クラウドのデプロイメントを希望しているが、Talendのリモートエンジンを通じて社内のファイアウォール内のデータにリモートでアクセスする機能を求めるお客様もいます。データプレパレーションを運用可能にしたいお客様は、ビッグデータクラスターの中でネイティブに実行できます。データプレパレーションの準備はできていますか。Talendは多くの人々が連携してデータを取り扱うことを可能にすることに過去3年間力を注いできました。