CLOSE UP コラム | 2020年のデータ・BI領域の10のトレンドを解説（資料）
CLOSE UP コラム | 2020年のデータ・BI領域の10のトレンドを解説（資料）
2020年02月10日
これだけインターネットが普及した現在、世界はより分断化が進み、サイロ化しています。
その影響は、昨今の世界政治や選挙、貿易戦争などから感じ取ることができます。 また、インターネットが並列で統合されていない部品に分断されてしまうことを危惧する声は少なくありません（いわゆる「スプリンターネット」の問題 )。 米国の CLOUD 法や GDPR のように、一部の国や地域で独自に法令やプライバシー保護のための規制を設けている一方、規制が全くない地域もあります。
分断化された世界をチャンスに変えることはできます。 メタデータによってデータと分析のサプライチェーンを繋ぎ、データの統合とアナリティクスによりデータモザイクを構築するのです。 この方法は、ビジネスモデルとデータのどちらにも有効です。 これは、数年前に考案された概念ですが、今後2020年のトレンドの中で、大変重要な考え方です。
データの統合とアナリティクスは、データ主導型企業が各所に分散したデータを活用するために極めて重要です。ここでは、2020年に「データモザイクを構築する」ために役立つ 10 のトレンドを紹介します
1.リアルタイム対応の企業への転換は必須
2.単なるデータ、ビッグデータの次はワイドデータ
3.グラフ分析と連想技術はSQLを超える
4.新たなアジャイル手法 :DataOps（データオプス）とセルフサービスの融合
5.アクティブメタデータカタログは結合組織へ
6.サービスとしてのデータリテラシーの台頭
7.多面的な双方向性は検索を超える
8.倫理的かつ責任あるコンピューティングが不可欠
9.データのための「Shazam」の可能性
10.独立対スタック:続編
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「機械学習(Machine Learning)」とは、人間が学習する基本的な仕組みをコンピュータで再現し実現する技術の総称を指す。機械学習では、学習ベースとなる大量のサンプルデータを入力値として用いて、繰り返し解析を行うことで、データから有用な「規則」「ルール」「知識表現」「判断基準」などを抽出し機械学習モデルを構築していく。
「サイバーフィジカルシステム」とは、現実世界(フィジカル空間)での膨大な観測データなどの情報をサイバー空間で数値化し定量的に分析することで、より高度な社会を実現するために「社会システム効率化」「新産業創出」「知的生産性向上」などを目指すサービスおよびシステム。
2021/03/04 セキュリティDAYS Keyspider資料
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