Ravi Shankar Sr. VP & CMO
組織がクラウドコンピューティングプラットフォームを選択し、データとアプリケーションをハイブリッド環境に移行する際、ビジネスに必要不可欠な分析ワークロードをサポートするために、長年にわたって導入してきた複数のレガシーシステムとアプリケーションの移行方法において戸惑うことがあります。
ハイブリッドデータ環境に移行するための適切な戦略やソリューションがなければ、ビジネスユーザがエンタープライズデータを検索、アクセス、および使用する際に複雑さが増してしまうリスクが高まります。これにより、日常業務の効率に影響を与える可能性、さらにはビジネスの中断をまねく可能性もあります。
この分散環境全体でデータを管理し、それを分析に使用する１つの方法が、異なるデータを結合しインテリジェントにまとめるための最新のアプローチ（ロジカルデータファブリック）を検討することです。
データ仮想化手法に基づいたロジカルデータファブリックは、従来のレポートとBIのための異種プラットフォーム間におけるデータへのアクセス、管理、分析する必要性をサポートする上で需要な役割を果たします。機械学習やAIなどの最新のユースケース、自動的な意思決定のための統合分析、変更のないデータとリアルタイムストリーミングデータソースを組み合わせた分析などにおいても同様です。
本ウェビナーでは、次のような最新のデータ管理と分析の取り組みに対処するためのロジカルデータファブリックの重要な機能について説明します。
- 最新のハイブリッドおよびマルチクラウドでのデータランドスケープ全体におけるデータアナリストのイネーブルメント
- マルチクラウドプラットフォーム間でのシームレスなリアルタイムデータ統合手法
- データ認識とシームレスなアクセシビリティを促進する拡張インテリジェンス
- データ遅延の削減によるパフォーマンスの向上
