データ アーキテクトは、「さまざまなデータ エンティティや IT システム、およびそのデータを使用または処理するアプリケーションによってデータがどのように保存、消費、統合、管理されるか」を定義します。
さまざまなデータの山がどこに保存されているか、システムやアプリケーションとどのようにやり取りしているか、どのくらいの頻度で更新されているか、それらのガバナンス要件は何か、などをカタログ化した企業全体のデータ ブループリントを作成することは、決して簡単な作業ではありません。
企業がデータを蓄積してきた方法、つまり、それぞれが独自のデータ ストアを持つさまざまなベンダーから異なるシステムを購入し、企業全体でこれらすべてのデータ サイロを統合する必要性を無視してきた方法によって、状況はさらに困難になっています。
これまでの慣行は、プロジェクトの目先の目標と、新しいアプリケーションをサポートするために統合する必要があるデータに重点が置かれていました。企業全体のデータをどのように連携させるかについては、誰も真剣に検討していませんでした。
しかし現在、部門間でより多くの情報を活用する必要性が高まっており、企業はデータサイロの打破を望んでいます。しかし、すべての企業がデータアーキテクトを置くべきかどうかについては、まだ結論が出ていません。
参照: 採用キット: データアーキテクト (TechRepublic)
データアーキテクト vs. CDO
現実的な観点から言えば、ほとんどの企業はデータアーキテクトを雇う余裕がありません。その代わりに、企業はCDO（最高データ責任者）を雇用しています。
CDOの役割は、企業がデータから最大限のビジネス価値を引き出せるようにすることです。CDOはデータガバナンスとコンプライアンスに重点を置き、企業内の全員が必要なデータにアクセスできるように尽力します。しかし、CDOは実際のデータ統合の技術的な設計を行うわけではありません。
実際にデータ サイロを解体し、すべてのシステム間でデータを移動しながら、すべてのユーザーが必要なデータを取得できるようにし、健全なデータ ストレージと管理プラクティスを保証するには、高度なデータベースとデータ処理のスキルを備えたデータ アーキテクトが必要です。
データ アーキテクトを採用する組織は、データを活用するためにミッション クリティカルなシステムを統合する必要がある段階に達しているか、互いに独立して実行されるシステムとデータに耐えられないほどの苦痛のレベルに達している大企業である傾向があります。
一例として、西海岸の大手電力会社は、データとシステムの統合がうまくいかず、深刻な問題を抱えていました。そこで、混乱を整理し、データサイロを解消するためにデータアーキテクトを雇用しました。データアーキテクトは、データフロー、ストレージ、ガバナンス／管理のオーケストレーションという業務に専念しました。データベース部門にもアプリケーション部門にも、これほど膨大な業務を担える人材が他にいなかったからです。
データアーキテクトを雇う余裕がない場合のデータアーキテクチャへの対処
多くの組織がこの大企業と同じような苦境に立たされていますが、専任のデータアーキテクトを雇用するリソースが不足しています。どうすれば良いのでしょうか？
在庫データとシステム
若手社員が、社内全体のデータインベントリ（どのシステムにデータが含まれているか、どこに保存されているか、誰がデータを使用しているかなど）を作成する業務を担うことができます。これらの情報は、データを追跡するために資産管理システムに入力できます。
ゼロトラストネットワークを使用する
ゼロトラストネットワークは、企業全体のユーザーを監視し、特定のシステムやデータへのアクセスを許可されたユーザーのみを許可します。また、新しいデバイス、システム、またはデータストアがネットワークに追加された場合、IT部門に通知します。
ゼロトラストネットワークは、社内で使用されているすべてのデータとシステムを確実に把握し、追跡できるようにする優れた方法です。このシステムはネットワークグループによって管理され、必要に応じて資産管理システムを更新できます。
ミッションクリティカルなニーズと問題点に基づいてデータアーキテクチャの移行を優先順位付けする
リソースが限られている場合でも、小さなステップを踏むことで、全体的なデータアーキテクチャの構築に取り組むことができます。これらのステップは、新しいシステムを導入する際や、ミッションクリティカルなニーズや課題に基づいてデータ統合やサイロ化の解消を優先する際に実行できます。
エンドツーエンドのデータ アーキテクチャに到達するには時間がかかるかもしれませんが、すでにその旅は始まっています。
