「データ駆動型」とは技術的に何を意味するのか？
データ駆動型とは、データがビジネスのどこかに現れ、その情報を必要とする他のシステムがそのソースシステムからデータを取得することを意味します。これは、ETLツール、受信システムと提供システム間の既製の統合、または単にカスタムメイドのポーリングインターフェースによって行われる可能性があります。
典型的な特徴：
- 同期データ交換（リクエスト/レスポンスパターン）
- 数分、数時間、数日、数ヶ月以内のトリガー
これは基本的にすべてのビジネスで見られる非常に一般的なアーキテクチャです。典型的な例としては、ERPシステムがETLシステムによってポーリングされ、その後データウェアハウスに供給されるというものがあります。もちろん、他にも無数の「データ駆動型」の例があります。
データ駆動型であることは通常であり、ほとんどの企業にとって現状です。
何か見逃しているものがありますか？それは…デジタルトランスフォーメーションですか？
「デジタルトランスフォーメーション」を行うべきだとコンサルタントに大量のお金を費やした企業ですか？それならあなたは一人ではありません。しかし、この情報は必要ありません。もしあなたがまだ機械式のレジスターを使い、机の上にローロデックスを置いているのでなければ、あなたはすでにずっと前にデジタルトランスフォーメーションを始めています。
デジタルトランスフォーメーションは進化的なプロセスです。常に新しい技術が出現し、さらに新しい技術がすぐそこにあります。これらのすべてがあなたのビジネスに関連するわけではありませんが、いくつかの技術はビジネスをさらに合理化し、新しいオファーやサービスを作成し、製品やプロセスを改善するための鍵となるかもしれません。最近のトレンドの一つは、「イベント駆動型」と「リアルタイム」であることです。
イベント駆動型データ処理
イベント駆動型であることは、ビジネスイベントにリアルタイムまたはほぼリアルタイムで対応することを意味します。主な特徴の一つは、生成されるビジネスインフラストラクチャからリアルタイムでプッシュされるビジネス「イベント」の一定のストリームを受け取ることです。このデータの消費者はソースにサブスクライブし、データを取り込みます。データの受信はソースに戻って確認されません。
典型的な特徴：
- 非同期データ交換（返信なしでイベントに反応）
- 0から3秒以内の反応（おおよそ…理想的にはミリ秒単位）
この短い比較でわかるように、データ駆動型とイベント駆動型のデータ消費には基本的な技術的およびアーキテクチャ的な違いがあります。この異なるタイプのアーキテクチャがビジネスにとってどのような意味を持ち、どこに価値があるのかを問うことは公平です。これをより一般的な観点から見てみましょう。
イベントライフタイムバリュー（ELV）を理解する
上記の技術的な説明に基づいて、これがビジネスにとって何を意味し、どのように影響を与えるかを疑問に思うかもしれません。ビジネスの観点から見ると、イベント駆動型とデータ駆動型の本当の違いは時間要素であり、時間がどのように収益化されるかです。
両者を区別するために、データ駆動型の方法で処理されるイベント（分/日/週/月）は、時間とともに実際に成長する可能性のある戦略的価値を持つと主張できます（緑のくさび）。一方、リアルタイムで処理されるイベントは、データが秒単位で古くなるにつれて急速に減少する運用価値を持ちます（オレンジのくさび）。
言い換えれば、情報への反応が速ければ速いほど（リアルタイム）、潜在的な運用価値は高くなります。逆に、集めるデータが多ければ多いほど、集計の戦略的価値は高くなるかもしれません。株価はここでの完璧な例であり、価格変動に関する非常に迅速な情報は、他の人が行う前により良い取引をするための非常に高い可能性を持っています（情報の速度）。長期的には、特定の株価の動きに関する時系列データは、特定の株のトレンドや相関関係についてより良い洞察を得るのに役立ちます。
もちろん、これは単純化された見方であり、イベント駆動型とデータ駆動型のタイミングが重なることもあります。すべてはビジネスのユースケースとリアルタイム情報をどのように活用できるかに依存します。
ここでの重要なポイントは、これまで多くの企業がリアルタイムデータをまったく使用していないことです。彼らにとって、これは価値を付加価値に変えることができるまったく新しい価値かもしれません。
それでは、イベント駆動型データ処理を気にするべきでしょうか？
これに対する簡単な答えはありません。これはあなたのビジネスモデルに依存し、リアルタイムでより多くのデータが利用可能であった場合に何らかの識別可能な利益があるかどうかに依存します。しかし、何を見逃しているかを完全に理解しないことは非常に無責任です。ここで、市場と技術がどこに向かっているのか、他の人がそれからどのように利益を得ているのか、そしてそれがあなたにとって何を意味するのかをよく見てみることが理にかなっています。
メガ市場成長を生む関連ドライバー
デジタルトランスフォーメーションは本当に世界を変えています。これは、インテリジェントなデータを私たちが行うすべてに統合することに関するものです。これは、常にオンで、常に追跡し、常に学習し、これらの発見に反応するイベントおよびデータ駆動型の世界に関するものです。
もちろん、デジタルトランスフォーメーションの命の源はデータであり、それがなければ、今日および明日に直面するこの分野の変化の一つも起こりません。人々、産業、物がますます接続されるにつれて、より多くのデータが利用可能になります。結果として、そこからより多くの価値を引き出し、新しいサービスを作成することができます。この勢いはデータ生成と消費をますます高め、今後5年間で世界のデータ生成が年率28％で成長すると予測されています（出典：datanami）。この成長とデジタルトランスフォーメーションの要件は、組織に天文学的な負担をかけます。もしまだそうしていない場合は、ビジネス戦略を再考するだけでなく、それを技術的にどのように実現するかも考える必要があります。
技術の進歩によって生み出されたデータ量の文字通りの爆発を目の当たりにしていることは間違いありません。これにより、今後3〜6年で新たな火が燃え上がります。5Gの展開が始まり、より高い帯域幅と非常に低いレイテンシーにより、多くの新しいユースケースが可能になります。2025年までに1500億台の接続デバイスが存在し、1人あたり1日最大5000のデジタルインタラクションが発生すると推定されています。これにより、データスフィア、特にリアルタイムデータの量は、今後数年で10倍に成長すると予想されています。
あなたの答えは何ですか？
レガシーシステムが答えではないことを私たちは理解しています。いくつかの単純でありながら深刻な問題は、これらのシステムがこれらのデータ量に対応するように設計されておらず、通常クラウド対応ではなく、スケールしないこと、そしてアジャイルとは正反対であることです。これを理解することは多くの人にとって生命の危機であり、ほとんどの人にとっては本当の競争上の問題です。
この状況での主な課題の一つは、すべてのデータソースとシンクに迅速に統合し、情報を理解し、データが低レイテンシーで真に大規模に処理されることを保証する方法です。
この目的のために、layline.ioは新しいアプローチを取り入れ、Reactive Data Integrationソリューションを導入することにより、これを解決するためのまったく新しい方法をまとめました。
これは事実上何にでも接続し、すべてのレベルでデータを解釈、処理、転送、相互作用することができ、データの速度で動作します。個別に構成可能なWorkflowsが個々のタスクを実行します。そのアーキテクチャにより、数十、数百、さらには数千のlayline.io Reactive Enginesが、ノードの配列全体にネイティブまたはマイクロサービスとして（docker & kubernetes経由で）自動的にデプロイされることができます。実際のReactive Data Integration Meshを形成します。これらのノードは、エッジ上の非常に小さなデバイスから、コアデータセンター（オンプレミスまたはクラウド）での大規模なインストールまでの範囲があります。ノード上のエンジンは互いに認識しているため、互いに見守ることもできます。負荷の偏差や障害は自動的にバランスが取られ、中和されます。
要するに、これは3次元でスケールするノンストップで不滅の透明なデータネットワークです：
- コアからエッジへ
- ノード間
- ノード内でも、
そして、ビジネスが必要なときに必要な場所で必要なロジックを迅速に構成でき、基盤となるインフラストラクチャをほぼ完全に抽象化します。
リソース
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