データベース管理システムなどのデータストレージでデータの物理的な保管、アクセス、処理を実施、維持するプロセスのことです。その一環として、特定のデータベース技術に論理データモデルを導入することや、データストレージとデータアクセスの物理的特性を定義することも行います。
皆さんがよくご存じのリレーショナル、NoSQL、データウェアハウスといった管理システムも、物理データ管理の例です。
論理的な関係、意味、コンテキストに基づいて、データの整理や管理を行うプロセスのことです。データエレメントとそれらの関係や属性を、ビジネスユーザーと技術ユーザーのどちらにとっても理解しやすく、意味のある形で定義することに重点が置かれます。
すべての利害関係者にとって理解と管理が容易なデータの概念モデルを構築することが目標です。具体的には、データエンティティやそれらの属性、それらの間の関係を定義し、またビジネスルールやデータ品質基準も定義します。結果として論理データモデルが得られます。これを通すことで、特定の技術や実装に左右されることなく、データを俯瞰で見ることができます。
論理データ管理は、データが十分に整理され、理解しやすく、有意義である状態を保つために不可欠であり、効果的なデータガバナンス、データ統合、データ分析にも極めて重要です。
この数十年は物理データアーキテクチャが主流でしたが、現在は論理データ管理がそのアジリティで注目を集めています。データ管理の分野で特にホットなトピックが、データファブリックです。データファブリックは、まさにその定義どおり、異種データソース間でのデータ統合とデータ共有を強化するものです。この異種データソースという概念は、これらのさまざまなデータソースの上に論理的なデータアクセスレイヤーを構築するというものです。同じように現在非常に人気のあるデータ管理パターンがデータメッシュです。これは本質的に論理データアーキテクチャです。分散データプラットフォームを基盤にして構築されます。データアクセスは分野別のデータ製品を通じて行われ、このプラットフォームがデータソースの抽象化レイヤーとなります。データ製品の利用者が背後のデータソースを意識する必要はありません。データファブリックとデータメッシュの詳細については、それぞれのリンクからご確認ください。
それはデータ仮想化ソフトウェアです。論理データアーキテクチャ・管理を実現することにより、異種システムにサイロ化されているすべてのエンタープライズデータを統合して、そのデータのセキュリティとガバナンスを一元的に行えるように管理し、ビジネスユーザーにリアルタイムで供給します。
データ仮想化の詳細については、次のリンクにアクセスしてください。