7. Decision Framework for Your Architecture

クラウドデータレイクソリューションの共通パターンと思考プロセスについて。

4つのフェーズの意思決定のフレームワーク

• 現状評価/目標設定
• 定義/設計
• 実装
• 運用化(リリース)

7.1 Cloud Data Lake Assessment

まずは現状評価のアンケートをとる。

• あなたの会社は現在データアナリティクスに投資していますか？
• あなたの会社のデータ部門のスキルレベルは？
• あなたの会社のデータ組織の重要度は？
• あなたの会社のプラットフォームにあるデータの容量は？
• 顧客となる利用者は誰ですか？
• 利用者のデータに対する意識やスキルセットは？

7.2 Analysis for Your Cloud Data Lake Assessment

上記アンケートから、(1)白紙状態からのスタートか、(2)既存のプラットフォームがあるのか、(3)洗練されたデータレイクプラットフォームがあるのかの3つに分類。

(1)白紙状態からのスタートであれば、クラウドデータレイクの要件と、データレイクへの投資による会社の影響を上司に説明する。そして、データチーム立ち上げのプランを考える。

(2)既存のプラットフォームがある場合、オンプレミスのメンテナンスをしつつ、クラウドデータレイクの導入による新しい問題の解決や新しいチャンスの追求を考える。クラウド移行による顧客への影響を最小限に抑える。クラウドに対応するためのデータプラットフォームチームのスキルアップも重要。

(3)洗練されたデータレイクプラットフォームがある場合、既存の分析に対処するために現在のデータレイクアーキテクチャを改良するか、全く新しい分析を追加するかを選択する。(2)と同様、クラウド移行による顧客への影響を最小限に抑える必要がある。

7.3 Phase 1 of Decision Framework: Assess

Phase 1: 現状評価 / 目標設定

終了時の状態: 経営陣と社内外の顧客(利用者)からの支持

やること

• 顧客の明確化
• ビジネスドライバーの割り出し
• 要件の優先順位付け

7.4 Phase 2 of Decision Framework: Define

Phase 2: 定義 / 設計

終了時の状態: 明確化された要件とアーキテクチャ

やること

• 複雑度とコストの評価
• アーキテクチャの決定
• PoCの活用

7.5 Phase 3 of Decision Framework: Implement

Phase 3: 実装

終了時の状態: 実装、テストされたデータレイク

やること

• クラウドリソースのプロビジョニング
• アーキテクチャの実装
• パフォーマンスとスケーラビリティのチューニング

7.6 Phase 4 of Decision Framework: Operationalize

Phase 4: 運用化 (リリース)

終了時の状態: データレイクの稼働と顧客部門へのサービス提供

やること

• 利用者のアクセス管理
• セキュリティとガバナンスの管理
• 学習とイテレーション