データファブリック とは？

ちょっと違うよ。データを物理的に移動させるんじゃなくて、バラバラな場所にあるデータを「つながっているかのように使える」レイヤーを作るんだ。クラウドにも社内サーバーにも散らばったまま、統一的にアクセスできるようにする、という考え方だね。

メタデータが鍵だよ。「このデータは何を意味するか」「どこにあるか」「誰が更新したか」といった情報をデータカタログで管理して、AIがそれを自動で収集・分類・関連付けするんだ。データ自体を動かさなくても、どこに何があるかが見えるようになるね。

データメッシュは「各ドメインチームがデータを自律管理する」という分散型の組織論が中心なのに対して、データファブリックは「技術レイヤーで統合を自動化する」というアーキテクチャ重視のアプローチだよ。補完的に使われることもあるね。

データがたくさんの場所に散らばっている大企業に特に向いているよ。買収でシステムが増えた企業・マルチクラウド環境・レガシーシステムが残っている企業などが、データの統合管理を効率化するために導入するケースが多いんだ。

GartnerがデータファブリックをAI活用と組み合わせて定義したことで注目が高まったんだよ。AIがメタデータを解析してデータの関連性を自動で見つけたり、データ品質の問題を検出したりする機能が含まれるんだ。人手でカタログを整備するより、AIが補完してくれるのが現代のデータファブリックの特徴だね。