by Anthony Behan
この記事は、2023/10/19 に公開された「Four Ways Telcos Can Realize Data-Driven Transformation」の翻訳です
通信会社は現在、デジタルトランスフォーメーションや、ネットワークトランスフォーメーション、AIを活用した自動化に意欲的に取り組んでいます。
データを活用する多くの変革と同時進行で、データ管理手法 (データの取り込み、管理、準備、分析の速度を上げる) をレベルアップさせる必要性と、データガバナンスとのバランスを取らなければなりません。
これを実現するために、通信会社はデータアーキテクチャに対するアプローチを再考する必要があります。それには、従来のサイロ化されたデータアーキテクチャから、オンプレミスやクラウド環境、そしてネットワークエッジ全体でデータを統合できるデータプラットフォームに支えられた最新のデータアーキテクチャへの移行が必要です。
5G のもたらすチャンス
通信事業者にとって、5G への移行は一連の課題とビジネス機会をもたらします。
大規模な5Gネットワークは、数千万台のコネクテッドデバイス (4Gの1,000倍の容量) をホストし、それぞれがテレメトリーデータを生成するように計測されるため、これまで不可能だった詳細なレベルで運用をモデル化し、シミュレーションできるようになります。
コネクテッドデバイスの飛躍的な増加により、次世代 5G データネットワークの拡張と維持に必要な容量をプロビジョニングし、その後、データ管理とガバナンスの有効性を向上させることで、戦略を強化する必要があります。
予測モデリングと機械学習 (ML) は、データから意味のある洞察を迅速に抽出し、顧客の好み、行動パターン、ニーズに関する情報を得ることを可能にします。それによってビジネスの運用とサービスを変革し、顧客体験を根本からパーソナライズし、4G では実現不可能だった新しい製品やサービスを開発することができるようになります。
統合の波
大手通信事業者が、技術投資の負担を分散し、スケールメリットを活用し、既存市場で競争上の優位性を獲得し、新規市場に進出したいと考えた場合、統合という選択肢があり、今後増加する可能性があります。
統合には、異種の IT システムやデータプラットフォームを統合することから生まれる複雑さだけでなく、プロセスや業務の統合や調整という点でも、ビジネス全体に対して大きな課題が出てきます。例えば、2つの通信事業者が、特定の管轄区域や慣行に適した、異なる規制ガイドラインの下で運営されているとします。その場合、合併後は、コンプライアンスに関して、統一された枠組みを構築しなければなりません。
データアーキテクチャの大幅な見直し
通信会社には、5G 時代の低遅延および大量のデータに対応するために、リアルタイムデータまたはリアルタイムに近いデータ (つまり、ネットワークエッジ) で収集、処理、分析できるようにデータアーキテクチャを刷新する責任があります。さらに、合併と買収 (M&A) シナリオの際にシステム、データ、プロセスを統合しやすくする必要もあります。これは、次世代データプラットフォームアーキテクチャにいくつかの影響をもたらします。
第1：ストリーミングデータはデータ管理とガバナンスに新たな課題をもたらし、低レイテンシー、高速データ処理に適したデータアーキテクチャが必要です。
第2：通信事業者はデータ処理を「プッシュアウト」できるべきです。それによってテレメトリーデータを生成する接続機器の近くで行うことができ、データの遅延が短縮し、トラフィックが最小限に抑えられます。これは、ネットワークエッジでデータを処理する方法を考案し、履歴分析のためにどのデータを保存し、破棄するのかを決定することを意味します。
第3：通信事業者は、クラウド、オンプレミス、エッジ環境をまたがるハイブリッドデータプラットフォームを採用する必要があります。5G デバイスによって生成される継続的で大容量のデータフロー、運用分析と長期計画のサポートに使用される大量の履歴データ、ML モデルの学習に使用される大規模な多変量データセットに対応するために、クラウドの拡張性のある容量が必要になります。
第4：ハイブリッドデータプラットフォームは、オンプレミス、クラウド、エッジの各環境で制御と可視性を統一することで、通信事業者がM&Aのような破壊的な変化に直面した場合に対応しやすくします。データ管理タスクを自動化し、多様なアクセスプロトコルをサポートすることで、異なるシステムやプロセスの統合作業を加速させることができます。また、IAM (アイデンティティアクセス管理)、RBAC (ロールベースアクセス制御)、データガバナンスの機能を組み込むことで、M&A 統合プロジェクトの簡素化を支援します。
これらの機能をデータプラットフォームに組み込むことで、通信事業者は、データセキュリティ、規制への準拠、新しい発想の製品の提供を実施しながら、変化する状況に柔軟に対応できるようになります。
データエンジニアリングのスケーリング
通信業界において、熟練データエンジニアの不足や、レガシープラットフォームやツールの限界といった要因によって、データエンジニアリングの大規模拡張は常に制約されてきました。
ハイブリッドデータプラットフォームはこの障壁を取り除き、ML や AI ベースのツールを統合することで、データの管理、統合、分析を容易にし、ガバナンスやコンプライアンスの監視も可能にします。
また、豊富な使いやすい機能セットを提供し、RESTful API、クエリインターフェイス、言語固有のバインディングなど、好みのツールを使用して呼び出すことができるさまざまなインターフェイスを公開することで、データプロフェッショナルの生産性も向上します。データパイプラインの構築、テスト、デプロイを容易にし、本番環境でのスケジュールや監視を可能にする機能が組み込まれています。さらに、タスク間の依存関係を自動的に管理し、タスクの進行状況を追跡し、依存タスクがトリガーされる前に該当タスクが正常に完了するようにします。データエンジニア、データサイエンティスト、その他の専門家にとって、ハイブリッドデータプラットフォームは分散データへのアクセスを簡素化し、ネットワークエッジからのリアルタイムデータを統合して運用分析を実現します。さらにML を活用した AI 自動化アプリケーションやサービスに供給する、信頼性が高く、偶発的で低遅延のデータパイプラインを設計することを可能にします。
可能な限りターンキーに近いハイブリッドデータプラットフォーム
新しいOSSテクノロジーと従来の通信システムを統合するという課題を考慮すると、ポイントソリューションやオープンソースソフトウェア (OSS) を組み合わせても、すぐに使えるハイブリッドデータプラットフォームにはなりません。
Cloudera Data Platform (CDP) は、上流のOSSプロジェクトに100％準拠するクラス最高のプラットフォームです。CDP はCloudera のユニバーサルデータ配信 (UDD) ビジョンの基盤であり、オンプレミス、クラウド、エッジ環境にまたがるデータアーキテクチャ、レガシーサイロの打破、分散環境全体の透明性と相互運用性を可能にします。
CDPの不可欠なコンポーネントの1つである Cloudera DataFlow は、バッチデータとストリーミングデータの両方を処理し、信頼性の高い「適切なタイミング」での情報へのアクセスを保証します。CDP には、IAM や RBAC のような高度なセキュリティ機能のサポートが組み込まれており、プライバシーを保護しながらデータへの安全なアクセスを促進します。CDP はコンプライアンスポリシーを自動的に実施し、データへのアクセス、変更、移動を継続的に監視して報告します。また、コンプライアンス実施を自動化することで、人為的ミスのリスクを減らし、手作業を最小限に抑えながら規制要件を遵守することができます。
また、CDPを選択することで、特注のハイブリッドデータプラットフォームをゼロから構築し、維持する必要なくクラス最高レベルのプラットフォームを活用することができます。
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