AWS データレイク、分析、ML サービスのビジネス価値

IDC によると、2022 年までに世界の GDP の 46% 以上がデジタル化され、あらゆる分野でデジタル化によって改善されたサービス、プロセス、パートナーシップが成長を牽引すると予想されています。

デジタル トランスフォーメーションの成功は、データを実用的な洞察に変換できるかどうかにかかっています。データに基づく洞察への依存度が高まることで、データ時代の新時代が到来します。あらゆる組織のデータは急速に戦略的な資産になりつつあります。企業は、より多様化し、指数関数的に拡大するデータから、より多くの価値を引き出すことを求めています。企業内の多くのユーザーが利用する分析機能と人工知能/機械学習 (AI/ML) 機能は、こうしたデジタル トランスフォーメーション (DX) 活動に役立ちます。

企業は従来、サイロ化されたデータ ウェアハウス (たとえば、ERP システム用とセンサーおよびソーシャル メディア データ用) を、1 つ以上の異なるソースからの統合データのリポジトリとして、またさまざまなグループのレポート作成およびデータ分析用のシステムとして採用してきました。ただし、従来のデータ ウェアハウス (DW) システムは拡張できないため、企業はデータ レイク設計に移行する傾向が高まっています。データ レイク設計は、従来の DW を拡張または強化し、あらゆるデータをあらゆる形式で保存し、耐久性とアクセス性に優れ、エクサバイト規模まで拡張できます。さらに、組織は、安全で、コンプライアンスに準拠し、監査可能で、あらゆる形式の分析および機械学習アプリケーションを実行できるデータ レイク インフラストラクチャを求めています。

AWS は、オープンで安全、スケーラブル、かつコスト効率に優れたインフラストラクチャを提供し、データレイクと分析を簡単に構築して、変化するクライアントのニーズに対応します。企業は、さまざまな分析方法に合わせてデータを移行または変更することなく、タスクに適したテクノロジーを活用できます。AWS は、暗号化やアクセス制御などの一般的なセキュリティ機能を超えて、プロアクティブな監視や統合セキュリティポリシー管理まで、包括的な機能を提供します。

IDC は、AWS データレイク、分析、機械学習サービスを採用している 11 社にインタビューを行い、AWS ソリューションの利点を確認しました。IDC のビジネス価値モデルに適用された調査データによると、調査対象企業は AWS から大きな価値を得ています。IDC によると、調査対象企業は 1 社あたり年間平均 615 万ドル (ビジネス アプリケーション 1 つあたり 100.4K ドル) の利益を得ることになり、5 年間の投資収益率 (ROI) は次のように 415% になります。

• 柔軟性、拡張性、コスト効率、パフォーマンスに優れたデータ レイク、分析、機械学習サービスを企業に提供します。
• データレイク、分析、機械学習アクティビティの管理とサポートに費やす時間を削減
• データと分析ツールへのアクセスを改善することで分析チームの効率を向上
• 企業がより多くの分析クエリを実行できるようにし、各問い合わせを完了するために必要な時間を短縮します。

AWS データレイク、分析、機械学習サービスの概要

AWS は、分析を迅速かつ効率的に行うためのデータレイクの構築と管理に役立つ、統合された一連のサービスを提供します。AWS によって提供されるデータレイクは、さまざまな種類のデータと分析手法を組み合わせてより深い洞察を生成するために必要な量、俊敏性、柔軟性を管理できます。AWS は、セキュリティと制御を維持しながらすべての重要なデータにすばやくアクセスできるようにする包括的な分析および機械学習サービスをユーザーに提供します。

適切な洞察と答えを得るために、最新の分析には、データ ウェアハウス、ビッグ データ処理、ETL、BI、ストリーミング分析、運用分析など、さまざまな分析手法が関わってきます。開発者は、個々のユース ケースに最も適した言語に応じて、R、Scala、Python などのさまざまな言語で分析プログラムを構築します。Jupyter Notebook は、開発者がライブ コード、方程式、視覚化、物語文を含むドキュメントを作成して共有できる、無料のオープン ソースのインタラクティブ オンライン アプリケーションで、近年人気が高まっています。この急速な普及は、熱心なユーザー開発者コミュニティと、ノートブックが数十のプログラミング言語に対応できるように改良されたアーキテクチャによって支えられています。

データのクレンジングと変換、数値シミュレーション、統計モデリング、データの視覚化、機械学習など、さまざまなアプリケーションが可能です。AWS は、オープン データ レイクに対して動作する堅牢な分析サービスのコレクションを提供しており、組織は分析方法ごとにデータを移行または変更することなく、適切なツールをジョブに利用できます。AWS は、暗号化やアクセス制御などの一般的なセキュリティ機能を超えて、プロアクティブな監視や統合セキュリティ ポリシー管理まで、包括的な機能のコレクションを提供します。

AWS は、オンプレミスのバッチ/バルクデータ移行やリアルタイムデータ移動など、クラウドへのデータ転送にさまざまな選択肢を提供しています。クラウド用のデータの準備ができたら、Amazon S3 と Amazon Glacier を使用すると、あらゆる形式で安全に、そして大規模にデータを簡単に保存できます。Amazon S3 は、安全でスケーラブルで、長期間使用できるオブジェクトストレージサービスです。Amazon Glacier は、データの保存とバックアップのためのオンラインファイルストレージを提供する Web サービスです。AWS Glue は、顧客が検索およびクエリできる単一のカタログを自動的に提供し、調査で利用する適切なデータを見つけるのに役立ちます。

AWS は、データレイクで動作する低コストの分析サービスを幅広く提供しています。各分析サービスは、インタラクティブ分析、Apache Spark と Hadoop を使用したビッグデータ処理、データウェアハウス、リアルタイム分析、運用分析、ダッシュボード、視覚化など、さまざまな分析ユースケース向けに特別に設計されています。これらのサービスは連携して機能し、統合された分析エクスペリエンスを提供するように設計されています。

AWS データ分析機械学習ホワイトペーパー (PDF のみ) の詳細については、IDC のホワイトペーパーをダウンロードしてください (Whitepapers Online でのみ入手可能)。