データ共有とは何ですか?
データ共有は、複数のアプリケーション、ユーザー、または組織が同じデータリソースを利用できるようにするプロセスです。これには、データの完全性を損なうことなく、複数のエンティティのために安全なデータアクセスを促進するテクノロジー、慣行、法的枠組み、および文化的要素が含まれます。データ共有により、組織内の効率が向上し、ベンダーやパートナーとのコラボレーションが促進されます。共有データのリスクと機会を認識することは、プロセスに不可欠です。
企業にとってデータ共有が重要なのはなぜですか?
組織は、インターネットが登場する前からデータを共有してきました。しかし、デジタルリテラシー、テクノロジー、クラウドの採用の進歩により、前例のない規模でデータが共有されるようになりました。データ共有の拡大に寄与した主な要因は次の 3 つです。
- データの保存、処理、および転送のテクノロジーが、ますます手頃な料金で利用しやすくなっている
- 新しい業界の考え方では、データをリソースおよび資産として扱っている
- ポリシーや規制が変更され、データ共有のリスクを軽減することを目指している
現代の企業は、コミュニティにおける関係を改善し、新しいビジネスチャンスを得るためには、データ共有が不可欠であることを理解しています。いくつかのメリットを以下に概説します。
顧客により良い価値を提供
さまざまなデータソースからの情報を組み合わせることで、サービスの価値とパフォーマンスの両方を高めることができる可能性があります。このアプローチは、より良い研究と製品開発を促進します。例えば、Warner Bros. のビデオゲーム部門である WB Games は、データ共有を使用して、ゲーム開発のクリエイティブプロセスがより多くの情報に基づくものとなるようにしています。デベロッパーがストーリーテリングでより多くのことに目を光らせ、俊敏になるのをサポートするために、インサイトをキャプチャ、取り込み、分析し、それに基づいてアクションを実行します。
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データ駆動型の意思決定
高い透明性をもって情報を共有することで、チームはデータのサイロを解消し、分析の改善に貢献します。ビジネスインテリジェンスが改善され、ステークホルダーは長期的な視点を踏まえて影響力の大きい意思決定を行うことができます。例えば、GE Renewable Energy は 49,000 を超える風力タービンを設置し、世界中で風力発電を行っています。GE タービンにはセンサーが装備されており、温度、風速、電力、およびタービンのパフォーマンスに関連する他の要因に関するデータを収集する高度なネットワークに接続されています。GE のデータ分析システムは、タービンのメンテナンスと生産性に関する意思決定を容易にします。
好ましい社会的影響
公的な機関や組織は、安全で合法的に、敬意をもって、より多くのデータを共有できます。これにより、より広いコミュニティに利益をもたらすコラボレーションの新しい機会が生まれます。例えば、医療分野でのデータ共有の取り組みは、医学研究に好ましい影響をもたらし、ゲノム研究の分野での飛躍的な進歩などにつながっています。
データ共有にはどのようなリスクがありますか?
データ開示には、潜在的な規制、競争、財務、およびセキュリティ上のリスクが伴います。いくつかの重大な脅威の概要を以下に示します。
プライバシーの侵害
すべての組織は、所有する顧客データのプライバシーを保護する法的および倫理的義務を負っています。プライバシーを侵害することなくデータを共有するには、適切な手段を講じる必要があります。暗号化やマスキングなどのプライバシー保護テクノロジーを使用することで、データを安全に共有できます。
データに関する誤解
データプロデューサーとコンシューマー間のコミュニケーションの欠如は、分析上の誤解を招く可能性があります。アナリストは、レポートや結果を説明する際に、誤った仮定を行うことがあります。例えば、特定の月の顧客注文の減少は、マーケティング予算の減少に起因する可能性がありますが、本当の理由は製品の入手可能性における遅延である可能性があります。
低いデータ品質
データコンシューマーがデータの品質と可用性に対して有するコントロールは限られている場合があります。データの欠落や重複、有効性に関する疑問、データの文書化の欠如、および類似の問題に対処しなければならない場合があります。特定の性別、人種、宗教、または民族集団に対する隠れた偏見もデータセットに存在する可能性があります。
データ共有テクノロジーにはどのようなものがありますか?
生産者と消費者の間の摩擦を減らし、リスクを軽減し、データ共有の価値を高める数多くのテクノロジーが存在しています。いくつかの例を以下に示します。
データウェアハウジング
データウェアハウスは、複数のビジネスユニットからのデータを格納するための中心的なリポジトリです。データウェアハウスアーキテクチャは、複数の階層で構成されています。最上層は、レポート、分析、データマイニングツールを通して結果を表示するフロントエンドクライアントです。中間層は、データのアクセスや分析に使用される分析エンジンで構成されています。アーキテクチャの最下層は、データがロードされ、保存されるデータベースサーバーです。最上層と中間層のアプリケーションは、最下層に格納されている共通のデータセットを共有できます。
データウェアハウスは、内部でのデータ共有に役立ちます。共有データにアクセスするワークロードは、互いに分離できます。
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API
API は、2 つのソフトウェアコンポーネントが一連の定義とプロトコルを使用して相互に通信できるようにするメカニズムです。インターフェイスは、2 つのアプリケーション間のサービスの契約と考えることができます。この契約は、その 2 つのアプリケーションがリクエストとレスポンスを使用してどのように通信するのかを定義します。データ共有 API は、詳細なアクセスコントロールをサポートし、データコンシューマーがリクエストできるデータを正確に指定します。
連合学習
連合学習は、人工知能システムが分散データセットでトレーニングできるようにする機械学習 (ML) テクノロジーです。データプロデューサーは、コラボレーションによる技術の進歩に貢献しながら、コントロールを維持します。例えば、がんを検出する ML アルゴリズムは、さまざまな医療機関のがん組織画像を使用してトレーニングします。
ブロックチェーンテクノロジー
ブロックチェーンテクノロジーは、ビジネスネットワーク内で透過的な情報共有を行えるようにする高度なデータベースメカニズムです。ブロックチェーンデータベースは、チェーンでまとめてリンクされたブロックにデータを格納します。ネットワークからのコンセンサスなしにチェーンを削除または変更することはできないため、データは時系列で一貫しています。その結果、ブロックチェーンテクノロジーを使用して、注文、支払い、会計、およびその他の取引を追跡するための不変またはイミュータブルな台帳を作成できます。さらに、システムには、不正な取引エントリを防止し、これらの取引の共有ビューに一貫性をもたらすメカニズムが組み込まれています。
データ交換プラットフォーム
オープンデータプラットフォームでは、さまざまなエンティティがデータセットを公開用に登録できます。必要なのは、データを準備して提出することだけです。このプラットフォームは、ストレージとアクセスのためのインフラストラクチャを提供します。誰でもデータにアクセスできます。
AWS はデータ共有の取り組みをどのようにサポートできますか?
AWS 上でデータが共有されると、幅広いコンピューティング製品やデータ分析製品を使用して、誰もがそのデータを分析し、その上にサービスを構築できます。これらには、Amazon Cloud Compute (Amazon EC2)、Amazon Athena、AWS Lambda、Amazon EMR が含まれます。クラウドデータ共有により、ユーザーはデータ取得よりもデータ分析により多くの時間を費やすことができます。いくつかのテクノロジーの例を以下に示します。
- Amazon Redshift は、データをコピーまたは移動することなく、瞬時かつ詳細な高速データアクセスを可能にするデータウェアハウジングテクノロジーです。ユーザーは、データウェアハウスで更新され次第、最新の一貫した情報をいつでも見ることができます。
- Amazon Managed Blockchain は、スケーラブルなブロックチェーンネットワークと分散台帳テクノロジーの作成および管理を容易にするフルマネージドサービスです。
- AWS Data Exchange を使用すると、AWS のサービスを通じて公開されているデータセットを簡単に見つけることができます。
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