デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進が企業にとって喫緊の課題となる中、データ活用の重要性はますます高まっています。しかし、「社内外に散在する膨大なデータをどのように統合し、迅速な意思決定に繋げればよいのか」といった悩みを抱える企業は少なくありません。
このような課題を解決する技術として注目されているのが「データ仮想化」です。データ仮想化を理解し活用することで、物理的なデータ統合の複雑さやコストを大幅に削減し、よりアジャイルなデータ活用環境を構築できます。
本記事では、データ仮想化とは何か、その基本的な意味や仕組み、なぜ重要視されているのか、そして導入することで得られるメリットや導入時のポイント・留意点について、DX推進をご検討中の皆様にも分かりやすく解説します。データ仮想化の基礎を理解し、貴社のデータ戦略の一助となれば幸いです。
関連記事：
DXプロジェクトに想定外は当たり前 変化を前提としたアジャイル型推進の思考法
データ仮想化とは、物理的なデータの移動や複製を行うことなく、様々な場所に保存されているデータソースに対して、あたかも単一のデータベースにアクセスしているかのように見せる技術です。
従来のデータ活用では、分析やレポート作成のために、各システムに散在するデータを物理的にETL（Extract, Transform, Load）ツールなどでデータウェアハウス（DWH）やデータマートに集約・統合する必要がありました。このプロセスには、開発・運用コストや時間がかかるという課題がありました。
一方、データ仮想化では、データ仮想化レイヤー（中間層）を設けます。このレイヤーが、ユーザーからのデータ要求（クエリ）に応じて、必要なデータソースにリアルタイムでアクセスし、データを取得・統合して結果を返します。ユーザーは、データの物理的な保存場所や形式を意識することなく、必要なデータにアクセスし、活用できるようになります。この仕組みにより、物理的なデータマートを都度構築する必要がなくなり、迅速なデータアクセスと柔軟なデータ活用が実現します。
データ仮想化とよく比較される技術に「データレプリケーション」があります。データレプリケーションは、特定のデータを複製して別の場所に保存する技術です。常に最新のデータが必要な業務システムや、バックアップ・災害対策などで利用されます。
データ仮想化はデータを複製せず、リアルタイムにアクセスするのに対し、データレプリケーションは物理的にデータをコピーする点が大きな違いです。両者は目的や用途が異なるため、どちらが優れているというわけではなく、適材適所で使い分けることが重要です。
近年、データ仮想化の重要性が急速に高まっています。その背景には、以下のような現代企業が直面するデータ活用の課題があります。
多くの企業がDXを推進し、データに基づいた意思決定を行う「データドリブン経営」を目指しています。そのためには、社内外に存在する多様なデータを迅速かつ効率的に活用できる環境が不可欠です。データ仮想化は、このデータアクセスのボトルネックを解消し、DX推進を加速させる技術として期待されています。
関連記事：
データドリブン経営の実践：Google Cloud活用によるデータ活用ROI最大化への道筋
IoTデバイスの普及、クラウドサービスの利用拡大、SNSの浸透などにより、企業が扱うデータ量は爆発的に増加し、その種類も構造化データから非構造化データまで多様化しています。これらの膨大なデータを全て物理的に一箇所に集約・管理することは、コスト面でも技術面でも困難になりつつあります。データ仮想化は、このような状況下で効率的なデータアクセスを実現する手段として注目されています。
関連記事：
構造化データと非構造化データの分析の違いとは？それぞれの意味、活用上のメリット・デメリットについて解説
市場環境や顧客ニーズが目まぐるしく変化する現代において、ビジネスの意思決定にはスピードが求められます。従来のデータ統合手法では、新しいデータソースの追加や要件変更への対応に時間がかかり、ビジネスの俊敏性を損なう可能性がありました。データ仮想化は、データソースの追加や変更に柔軟に対応できるため、ビジネスアジリティの向上に貢献します。
多くの企業がオンプレミス環境とクラウド環境を併用するハイブリッドクラウドや、複数のクラウドサービスを組み合わせるマルチクラウド環境を採用しています。このような複雑な環境下にデータが分散している場合、データ仮想化はそれらを透過的に統合し、一元的なデータアクセスを提供するための有効なソリューションとなります。
関連記事：
マルチクラウドを加速するGoogle Cloudの真価：AWS/Azureとの最適な使い分け
データ仮想化を導入することで、企業は具体的にどのようなメリットを享受できるのでしょうか。主要なメリットを解説します。
データ仮想化の最大のメリットの一つは、物理的なデータ移動や大規模なDWH構築に伴うコストを削減できる点です。ETL処理の開発・運用コスト、ストレージコスト、データマート構築の工数などを大幅に抑えることができます。特に、全てのデータを一箇所に集める必要がないため、初期投資を抑えつつデータ活用を始めることが可能です。
ユーザーは必要な時に必要なデータへ迅速にアクセスできるようになり、レポート作成や分析にかかる時間を大幅に短縮できます。これにより、市場の変化や新たなビジネスチャンスに対して、よりスピーディな意思決定が可能となり、製品やサービスの市場投入までの時間（Time-to-Market）短縮にも繋がります。
新しいデータソースの追加や既存データソースの仕様変更が発生した場合でも、データ仮想化レイヤーで吸収できるため、アプリケーション側への影響を最小限に抑えられます。これにより、システム改修のコストや時間を削減し、変化に強いデータ活用基盤を構築できます。
データ仮想化レイヤーを通じてデータアクセスを一元管理することで、誰がどのデータにアクセスしたかの監査ログ取得や、アクセス制御ポリシーの適用が容易になります。これにより、データセキュリティを確保しつつ、適切なデータガバナンスを維持することが可能です。また、元データは移動させないため、データ漏洩のリスクも低減できます。
関連記事：
データガバナンスとは？ DX時代のデータ活用を成功に導く「守り」と「攻め」の要諦
データ仮想化は、既存のデータベースやシステムに大きな変更を加えることなく導入できる場合が多いです。これにより、現行業務への影響を最小限に抑えながら、段階的にデータ活用範囲を拡大していくことが可能です。
データ仮想化は多くのメリットをもたらしますが、導入を成功させるためにはいくつかのポイントと留意事項があります。
関連記事：
PoCから本格導入へ：Google Cloudを活用した概念実証の進め方と効果測定・評価基準を徹底解説
PoC疲れを回避するには？意味・原因から学ぶ、失敗しないDX推進の第一歩
これらのポイントを踏まえ、専門家の支援を受けながら計画的に導入を進めることが成功の鍵となります。
関連記事：
データ分析の成否を分ける「データ品質」とは？重要性と向上策を解説
Google Cloud は、データ仮想化を実現・補完するための強力なサービス群を提供しています。
代表的なサービスである BigQuery は、その高い処理能力と柔軟性から、データ仮想化レイヤーのバックエンドとしても、またそれ自体が持つフェデレーション機能・BQ omniによって、データ仮想化の一部を実現するプラットフォームとしても活用できます。
例えば、BigQuery から Google Cloud Storage (GCS) に保存されたファイル、Cloud SQL や Spanner といったリレーショナルデータベース、さらには他のクラウドプロバイダーのストレージサービス（Amazon S3 や Azure Blob Storage）に保存されたデータに対しても、直接クエリを実行することが可能です。これにより、データを BigQueryにロードすることなく、元の場所に置いたまま分析やレポーティングに利用できます。
Google Cloud のサービスを活用することで、スケーラブルでパフォーマンスの高いデータ仮想化環境を比較的容易に構築し、運用していくことが可能です。
ここまでデータ仮想化の概要、メリット、導入のポイントについて解説してきました。しかし、実際に自社にデータ仮想化を導入し、データ活用を推進していくには、
といった新たな課題や具体的な検討事項が出てくることでしょう。
XIMIXでは、Google Cloud を活用したデータ分析基盤の構想策定から、アーキテクチャ設計、PoC支援、システム開発、運用保守、さらにはデータ活用人材の育成まで、お客様のDX推進をトータルでご支援いたします。
長年にわたる多くの企業様へのSI実績と、Google Cloud に関する深い専門知識を活かし、お客様のビジネス課題やデータ環境に最適なソリューションの導入・活用をサポートします。データ活用に関するお悩みをお持ちでしたら、ぜひお気軽にご相談ください。
XIMIXのGoogle Workspace 導入支援についてはこちらをご覧ください。
XIMIXのGoogle Cloud 導入支援についてはこちらをご覧ください。
本記事では、「データ仮想化とは何か」という基本的な疑問にお答えすべく、その意味、重要性、メリット、導入時のポイントや留意点について解説しました。
データ仮想化は、DX推進とデータドリブン経営を目指す企業にとって、社内外に散在するデータを迅速かつ効率的に活用するための強力な武器となります。物理的なデータ統合の課題を克服し、ビジネスの俊敏性を高め、データに基づいた的確な意思決定を支援します。
データ仮想化の導入は、単なる技術導入に留まらず、企業のデータ戦略全体を見直す良い機会とも言えます。まずはスモールスタートでその効果を実感し、段階的にデータ活用の範囲を広げていくことが成功への近道です。
この記事が、皆様のデータ仮想化への理解を深め、データ活用の次の一歩を踏み出すきっかけとなれば幸いです。データ仮想化を通じて、ビジネスの新たな可能性を追求してみてはいかがでしょうか。