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データレイクとデータウェアハウスは、あらゆる組織にとって生命線とも言える存在です。より正確なデータを保有する組織は、他社に対して競争優位性を築き、成功を収める可能性が高まります。 近年、あらゆる組織が自社に適した形式でのデータ保存に注力しています。各組織はビジネス目的でのデータ分析を重視し、独自のデータウェアハウスを構築しています。 ユーザーはデータレイクとデータウェアハウスを広く活用していますが、その使い分けはそれぞれの目的に基づいています。 データレイクは、用途が特定されていない膨大なデータの集まりであるのに対し、データウェアハウスは、特定の目的のために構造化・フィルタリング・処理されたデータの格納庫であるという点で定義されます。 これら2つのうちどちらが優れているかについては、依然として議論が続いています。しかし、私の考えでは、データウェアハウスよりもデータレイクの方が優れています。そこで、データウェアハウスと比較した際のデータレイクの利点について見ていきましょう。 データレイクとデータウェアハウス：その違いとは？ データレイクとデータウェアハウスは、しばしば同義語として使われますが、同じものではありません。 両者の主な違いは、以下の4つの項目に分けて説明します。 データ構造：生データ（Raw）対 処理済みデータ（Processed） データレイクとデータウェアハウスの最大の違いは、データの構造（生データか処理済みデータか）にあります。データレイクは生データや未処理のデータを格納するのに対し、データウェアハウスは処理・フィルタリングされたデータを格納します。 データレイクはデータウェアハウスに比べて容量が大きく、格納された生データや未処理データは、あらゆる目的に応じた分析や機械学習への活用に最適です。 データレイクを運用する際には、適切なデータ品質管理やデータガバナンスの体制を整える必要があります。 データウェアハウスは処理済みのデータのみを格納するため、経済性に優れています。 利用目的：未定か、それとも特定されているか データレイクは利用目的が定義されていないため、あらゆる用途に適しています。対照的に、データウェアハウスは特定の目的のために処理済みのデータを受け入れる仕組みであり、ストレージを効率的に利用できます。 ユーザー：データサイエンティスト対ビジネス部門 データレイクには「生データ（ローデータ）」が格納されますが、こうした未加工のデータを分析するには専門的な知識が必要です。通常、データを理解し、具体的なビジネス用途に活用できる形に変換するには、データサイエンティストや、適切なスキル・ツールを持つ人材が求められます。 一方、処理・加工やフィルタリングが施されたデータであれば、チャート、スプレッドシート、表、プレゼンテーション資料などの形式で、ビジネス部門や個人を問わず誰でも利用可能です。こうしたデータを利用する際には、データの提示方法（見せ方）に慣れているだけで十分です。 アクセシビリティ：柔軟性か、それとも堅牢なセキュリティか アクセシビリティとは、データリポジトリの利用しやすさを指します。データレイクのアーキテクチャには決まった構造がないため、利用における柔軟性が高いという特徴があります。 一方、データウェアハウスは外部からの侵入を許さない構造になっており、データの操作には多大なコストを要しますが、その分、非常に高いセキュリティが確保されています。 データレイクが利用される理由 統合データリポジトリ 必要な時に、様々な場所にあるデータにアクセスするのは非常に困難です。例えば、Salesforceの売上記録、データベース上の顧客情報、Google Analyticsのトラフィックデータなどが挙げられます。 これらすべてのデータを統合して分析しようとすると、作業は非常に複雑で困難なものになります。 データレイク（Data Lake）であれば、これらすべてのデータを一か所に集約し、統合的に分析することが可能です。これにより、データ探索や分析を行うための基盤が整います。 包括的なクエリ実行 多くの企業が利用するトランザクションデータは、クエリを実行しやすい形式で記録されていますが、APIの維持管理には多大なコストがかかります。一方、データをデータレイクに格納すれば、SQLが持つ強力な機能や柔軟性を最大限に活用できるようになります。 パフォーマンス 本番稼働中のデータベースに直接アクセスすると、アプリケーションのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。特に大量のデータを必要とするクエリは、トランザクション処理用のデータベースでは最適に動作しないことが多いためです。 データレイクは、そのようなアドホックな分析クエリに使用されます。データレイクのリソースをスケールアップすることで、さらに高速にデータをクエリできるようになります。 進捗 次の段階へ進むために必要なデータを一か所に集約することは、すべてのデータが単一のデータウェアハウスに存在する場合にのみ可能となります。 そのようなウェアハウスであれば、データレイクを基盤として適切なモデリングを実装できます。モデリングを行うことでデータのクレンジングがなされ、エラーの発生や作業の重複を抑えることが可能になります。 データレイクの活用によるメリット データレイクを利用する最大の利点は、あらゆる種類のデータを低コストで一か所に集約・保存できることです。ビジネスにおいては、適切な意思決定を行うために、プロセスのあらゆる段階でデータを分析する必要があります。 データ品質の向上 データレイクが持つ強力な機能を活用し、適切なツールを用いることで、データの品質を高めることができます。 経済性 あらゆる種類のデータをデータレイクという一か所に集約することは、断片化されたシステムやトランザクション指向のデータウェアハウスを利用する場合に比べて、経済的です。 高度な分析 データウェアハウスとは異なり、データレイクでは、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを用いて、膨大かつ一貫性のあるデータを活用することが可能です。これはリアルタイムのデータ分析にも役立ちます。 単一のデータ基盤 データウェアハウスではデータが様々なソースから供給されますが、データレイクでは、構造化データ、非構造化データ、そして未加工（ロー）データがすべて一か所に統合されています。 結論 上記の表は、データレイクとデータウェアハウスの比較を分かりやすく示しています。これまでの議論から、データレイクを利用するメリットは明らかです。 データの民主化、コスト、分析機能、そしてSQLのパフォーマンスという点において、データレイクはデータウェアハウスよりも優れています。 一見単純なことのように思えるかもしれませんが、これら2つの用語の違いを理解することは、データから価値を引き出し、より適切なビジネス上の意思決定を行い、市場での競争優位性を獲得する上で極めて重要です。
組織は、攻撃やデータ侵害が避けられないものであると認識する必要があります。サイバー犯罪者は、フィッシング、マルウェア、あるいは内部関係者による脅威といった手法を用い、人、システム、アプリケーションの脆弱性を突いてインフラに侵入し、機密情報を盗み出そうとします。 サイバーセキュリティ上の不備に見舞われた企業は、単に機密情報を失うだけではありません。そうした事態は市場価値の低下や信用の失墜を招き、競争力を損なうことにもつながります。 サイバーレジリエンスとサイバーセキュリティ あらゆる損失からビジネスを真に守るためには、セキュリティを包括的（360度）な視点で捉える必要があります。 そのためには、サイバーレジリエンスとサイバーセキュリティの違いを正しく理解することが不可欠です。そうすることで、事前の備えや事後の対応において、どのような懸念事項やアクションが必要になるかについての洞察も得られるでしょう。 サイバーレジリエンス サイバーレジリエンスとは、何らかの原因で生じた業務の中断から、可能な限り迅速に回復する能力のことです。これは、強固な事業継続計画やサービス提供計画の策定に重点を置いています。組織はこれにより、サイバー攻撃を予測し、それに耐え、最終的に生き残るための能力を獲得します。 新たな種類のシステム脅威やウイルスに関する情報は、絶えず耳にすることになります。そのため、予防的なセキュリティ対策だけに依存するビジネスは許されません。適応力を高め、迅速に回復することは、ビジネスにとって極めて重要なプロセスです。 適切なレジリエンスを備えていれば、正常な状態への迅速な復旧が容易になります。これは、ITセキュリティ侵害が発生した際の、迅速な検知と対応のための戦略です。サービス品質を損なうことなく侵害による影響を最小限に抑えることが、組織の主要な取り組みとなります。 適切な情報・データリスク管理を行うことで、被害の軽減が容易になります。さらに、将来的な脆弱性を予測することも可能です。サイバーレジリエンスは、事後の包括的な影響レポートの作成を支援し、それによって影響範囲を明確に把握し、新たな防御体制を構築するのに役立ちます。 サイバーセキュリティ サイバーセキュリティとは、組織のインフラストラクチャとデータを包括的に保護することを指します。これは、オンプレミスおよびオフプレミスの環境を保護するための一連の技術やプロセスを包含するものです。 サイバー犯罪者は、組織内の脆弱性や死角を突いて侵害を試みます。そのため組織は、適切なウイルス対策ソフト、暗号化技術、ファイアウォールなどを導入し、相互に接続されたシステム、ネットワーク、アプリケーションを保護する必要があります。サイバーセキュリティにおいては、これらすべての要素がシステム内で適切に統合され、機能している状態を確保することが求められます。また、各プログラムは常に最新の状態に保たれ、正常に動作している必要があります。 サイバーセキュリティは、サイバー上の脆弱性に対するセキュリティ対策を統合し、従業員や顧客、そして企業の機密情報やデータを保護するものです。適切な規制やコンプライアンス要件を遵守しつつ、不正なアクセスや利用を防止・阻止することが、サイバーセキュリティの主要な目的です。 結論 サイバーレジリエンスとサイバーセキュリティは密接に関連しており、サイバーレジリエンスはしばしばサイバーセキュリティの一部と見なされます。いずれにせよ、両者は互いに補完し合うことで、より包括的なセキュリティ体制を確立します。これにより、企業はサイバー脅威やそれによる被害から、エンドツーエンドの保護を享受できるようになります。 データのセキュリティとインフラのセキュリティは、規模の大小を問わず、あらゆる組織にとって最優先事項であるべきです。最新の技術やサービスの導入は必要不可欠であり、多くのメリットをもたらしますが、同時に新たなセキュリティ上の死角を生じさせる可能性もあります。 既存のシステムや手法であれ、新しいものであれ、能動的かつ継続的な保護体制を構築することは不可欠です。だからこそ、どのような状況においても、サイバーセキュリティとサイバーレジリエンスにリソースを投資することは、決して間違いのない選択なのです。
UBAはどのように運営されていますか？ ユーザー行動分析（UBA）は、ユーザー・エンティティ行動分析（UEBA）とも呼ばれます。UEBAのアーキテクチャ全体において、機械学習は重要な役割を果たします。 機械学習（ML）を活用することで、各ユーザーの通常の行動を定義し、測定することができます。行動測定の手順は、各ユーザーの過去の活動履歴に基づいています。 これらの活動履歴は、ユーザーの他のピアグループと比較され、すべてが一定のパターンに従っていることを確認します。 システムが異常な活動を検出した場合、スコアリングメカニズムを通じて集計され、各ユーザーにリスクスコアが付与されます。 前回のブログでは、市場で入手可能な優れたUEBAツールについていくつかご紹介しました。今回のブログでは、UEBAの応用を理解するために、UEBAの主要なユースケースをいくつか見ていきます。 ユーザー行動分析の4つのユースケース Forcepoint – 米国の主要防衛請負業者 Forcepointは、テキサス州オースティンに本社を置く、著名なサイバーセキュリティ企業です。同社は現在、ユーザー行動分析（UEBA）分野における主要なソリューションプロバイダーの一つとしての地位を確立しています。 同社は、資産およびリソースのセキュリティ確保という課題に直面していた、米国の主要な防衛請負業者に対し、支援を提供しました。 これに加え、当該の防衛請負業者は、オフィス内のIPアドレスのセキュリティ強化も求めていました。また、同業者は米国国防総省（ペンタゴン）とも連携しており、クラウドベースの技術利用が拡大する中で、新たな課題に直面していました。 Forcepointは、この課題を自社のソリューションを実証する絶好の機会と捉えました。 同社は当該業者に対し、以下の項目を含む複数のソリューションを提供しました。 ForcepointのDLPソリューションは、組織内のユーザー行動を継続的に監視・分析し、差し迫った脅威を検知した場合には即座にアラートを発します。 その結果は、当該の防衛請負業者にとって極めて大きな成果をもたらすものでした。4万人を超える従業員が、セキュリティ上の脅威を懸念することなく、安全に業務を継続できる環境が実現したのです。 Arubaは、Hewlett Packard Enterprise（HPE）傘下の企業です。同社は、UEBA（ユーザーおよびエンティティ行動分析）ソリューションの提供において高い専門性を有しています。 Maxedaは、実店舗とオンラインという両方のチャネルにおいて、シームレスな「モバイル・リテール体験」を創出できるソリューションを求めていました。また、自社の各種サービスを支える基盤（プラットフォーム）として機能するWi-Fi環境の導入も希望していました。 さらにMaxedaは、全チャネルにわたるITインフラの標準化を目指していました。加えて、大規模なシステム展開（デプロイ）を円滑に支援してくれるソリューションを求めていました。 これらの要件をすべて把握した上で、Arubaは、屋内および屋外の双方に対応した「高密度インスタントアクセスポイント（IAP）」を組み込んだソリューションを提案しました。 また、同社はPoE（Power over Ethernet）スイッチも提供しました。これはマスター・スイッチとして機能し、そこからすべてのネットワークスイッチを一元的に管理・制御することが可能となります。 さらにArubaは、「AirWave」ソリューションも提供しました。このソリューションは、ネットワーク管理、レポート作成、および脅威発生時のトラブルシューティングにおいて、極めて高い有効性を発揮します。 これらのソリューションをシステムに組み込み設定を完了させた結果、同社は320店舗以上にわたる全拠点で、一貫性のある安定したネットワーク接続環境の構築に成功しました。そして何よりも重要な点として、現在ではネットワーク管理全体を「単一のビュー（一元化された画面）」から包括的に可視化・管理できる環境が実現したのです。 IBM QRadar – Atea Sverige QRadarは、IBMが提供する製品の中でも特に優れたものの一つです。本製品は、ユーザーの行動分析（UBA）を専門としています。内部脅威の検知や個別のリスクスコアリングといった機能を備えたこのIBMソリューションは、長年にわたり数多くの顧客に利用され、その安全確保に貢献してきました。 Atea Sverige ABは、情報技術（IT）インフラおよびサービスの提供において業界をリードする企業です。 サイバー脅威がますます頻発する現代において、公共部門の安全を確保するため、Ateaは中小規模の組織のセキュリティ強化に向けた独自の取り組みを開始しました。 欧州連合（EU）がセキュリティ要件を義務化したことにより、多くの中小企業はセキュリティポリシーの見直しや変更に迫られ、対応に苦慮していました。 こうした市場環境に変化をもたらすべく、同社が採用したのが「QRadar SIEM」です。このツールは、インシデントが検知されるたびにアラートを発し、未知の脅威に対しても自動的に対処を行います。 IBMソリューションの支援を受け、Ateaは顧客のオンプレミス環境に対し、迅速に「システム・オン・チップ（SOC）」を展開しました。これらのSOCは、顧客のセキュリティレベルを向上させるためにAteaが提供した独自のソリューションです。 この取り組みの成果は目覚ましいものでした。Ateaはわずか6ヶ月という短期間で、すべての顧客に対しSOCの導入を完了させることに成功したのです。 Observe IT — ベインキャピタル 1,200社を超える顧客を抱え、100カ国以上で事業を展開するObserve ITは、UEBA（ユーザーおよびエンティティ行動分析）市場において、まさに一大旋風を巻き起こす存在となっています。 同社は2006年に創業して以来、企業に対し、ユーザーの活動状況や、現在および将来の脅威に対する明確な可視性を提供することで、ビジネスセキュリティの確保という一点に特化して事業を展開してきました。 一方、ベインキャピタル（Bain Capital）は、マサチューセッツ州ボストンに拠点を置く投資会社です。 今日、投資会社はますますデジタル化への依存度を高めています。しかし、こうしたデジタル化の潮流は、多くの企業を様々な脅威にさらす結果にもつながっています。 ベインキャピタルにとって、脅威検知に使用していた従来のレガシーツールは、エンドポイントへの負荷があまりにも大きいという課題を抱えていました。その結果、セキュリティ上の「死角」が多数生じ、外部からの侵入を容易に許してしまうような脆弱性が残されてしまっていたのです。 こうした状況を是正するため、ベインキャピタルはObserve […]
エディターズチョイス
近年、石油・ガス産業は、最新のテクノロジーによって変貌を遂げています。O&G業界の競争が激化するにつれ、組織は創造的なアプローチに邁進しています。多くのリーダーは、市場のあごひげから身を守るために、デジタル化をのぞんでいます。また、原油価格が下がっても利益を確保し、回復期には競争力のある利益を生み出そうとしています。バリューチェーン全体で開発・採用されているAIやMLベースの技術を活用することが、今後の道筋になります。
ネットワークを保護するための侵入検知システム（IDS）には、さまざまな種類があります。しかし、なぜIDSが必要なのでしょうか？昨今、インターネット上には様々な個人情報や業務データが存在します。したがって、IDSは、このデータが悪意のある活動やポリシー違反から安全であることを確認します。IDSは、疑わしい活動に対してユーザーに警告を発します。
デバイス管理機能とは、あらゆる物理デバイスや仮想デバイスの運用、実装、保守を管理することに他なりません。デバイス管理プロセスには、ネットワーク、コンピューティング、物理的または仮想的なマシンを維持するための様々なツールやテクニックが含まれています。例えば、ノートパソコン、コンピューター、サーバー、携帯電話などが、通常デバイス管理の対象として考えられている。今回は、デバイス管理の主な4つの機能を勉強します。
関連会社によるリソース
現代では、"Data "という言葉には複数の意味があり、その抽出や解釈の仕方も様々です。このため、Google Cloud Platform（GCP）には、データ処理とウェアハウスの分野で3つの主要な製品があります。Dataproc、Dataflow、Dataprepは、さまざまなニーズに対応した大量のETLソリューションを顧客に提供しています。
ULは、独立した包括的なプレコンプライアンス試験および認証サービスを提供しています。これらのサービスは、性能や安全性、サイバーセキュリティや相互運用性など、スマートホーム製品をグローバルに販売するための様々な要件をカバーしています。発売前の
Return Material Authorization (RMA) ハードディスクは、保証の下、交換または返金を求めるため、メーカーに返却する必要があります。これらのハードディスクには社員や顧客の記録などの機密情報が含まれている可能性があります。多くの場合、異常または使用停止となったハードディスクはオンサイトで保存されるため、、リース契約の「Keep my disk (自己のディスク保存)」条項の罰金の対象となるだけでなく、保管費用も発生します。
COVID-19の危機が発生する以前から、企業とその従業員の働き方は大きく変化していました。例えば、人工知能や機械学習（AI/ML）、自動化の導入が急速に進み、リモートワークが増えつつありました 。
今年は、パンデミックによってもたらされた予測不可能な変化により、あらゆる種類と規模の組織にとって、紛れもなく困難な年でした。多くの企業が足がかりを見つけるのに苦労しましたが、混乱が続く中、リーダーたちが再考、再評価、再構築を行う機会も生じました。このインタビュー コレクションでは、CFO の皆さんがパンデミックにどのように対応したか、その皆さんの勤務先である組織がどのように回復しているか、その組織の未来がどのように再考されているかをご覧いただけます。