ガートナーのクラウドDBMSレポートにおいてMarkLogicがビジョナリーに
| 2020年10月2日

8月上旬、MarkLogic Worldにご参加いただいたカスタマーやパートナーをフィーチャリングして、業界別ブレイクアウトセッションをいくつか行いました。またその際に新登場のMLTVデジタルコンテンツハブもご紹介させていただきました。これらのブレイクアウトには、出版、金融/保険、ヘルスケア/ライフサイエンス、製造業といった業界から、最近MarkLogicを使い始めたお客様ならびに長年ご利用いただいているお客様に参加していただきました。

発表いただいた方々は、自らのプレゼンテーションビデオに関する質問に答えただけでなく、今後みなさんのプロジェクトの成功に役立つような実践的なアドバイスをいくつもしてくださいました。以下をお読みいただき、データ主導のプロジェクトですでにさまざまな実体験がある人々の知見を、今後のみなさんの活動に活かしていただければと思います。

始め方

データプロジェクトを始めるにあたって、「どこから/どのように始めたら良いのか」が、一番わかりにくいかもしれません。あるいは、そもそもどのプロジェクトから始めるべきかすらわからない場合もあるでしょう。

  • 67 BricksのInigo Surguy氏は、デジタルトランスフォーメーションプロジェクトが始まると「これまで存在していたありとあらゆる問題が露呈してくる」としています。そして組織は単にテクノロジーを変えるだけではなく、社内を確実に変革しなければならないとのことです。これまでの考え方を変え、問題への取り組み方法を変え、「これが顧客/エンドユーザーにとって役立つものであるかどうか」を常に問い続けなくてはならない、としています。
  • Epimoni SolutionsのRajiv Iyengar氏とSyum TechnologyのSushant Panda氏は、「データを改善することで解決するビジネス課題」をまず探すべきだと言っています。そこから「APIファースト」アプローチでこれらの問題に取り組みます。このやり方は最初にデータ全てをモデリングしようとするアプローチとは対照的です。
  • 米空軍研究所(AFRL)のMatt Jacobsen氏によると、データが「FAIRの原則」(Findable:発見可能、Accessible:アクセス可能、Interoperable:相互運用/共有可能、Reusable:再利用可能)を満たすようにするには、データモデリング担当者およびナレッジモデリング担当者と早い段階からやり取りをしておくことが重要です。
  • イートンのAllen Muller氏は、「データに関して、現在組織が困っている部分を特定するように」と視聴者に伝えています。それこそが通常MarkLogicが適している場所なのです。

適切な技術を選択する

多くの選択肢が溢れるなか、自分のニーズに最適なテクノロジーをどうやって選べばよいのでしょうか。

  • アッヴィのチーム(Christian Brell氏、Jon Stevens氏、TJ Tang氏)は、「テクノロジーの方ではなくて、自分が解決しようとしている問題と恋に落ちるべき」と視聴者に注意を促しています。データ統合およびデータ管理においては、決まりきった考え方から脱却すべきであり、今よりも良い方法が必ず存在するので、「リスクを取って」「常にいろいろ試し続ける」ことを勧めています。
  • Great American Insurance GroupのKasey Robinson氏は、テクノロジーの方針を決める前に、自分たちのユースケースをちゃんと理解しておく必要があると言っています。彼女曰く、複数のアプローチを徹底的にテストし、それが自分たちの問題解決に有効であることを確認しておくべきです。
  • Republic ServicesのSreeram Potukuchi氏も、どのテクノロジーが最適かを決断する際には、自分たちの業務問題を注意深く把握しておくことを勧めています。
  • MuleSoftのJoey Khalid氏は、「車輪の再発明」ではなく、既存のアセットを活用することを推奨しています。これによって時間とお金が削減できます。

失敗の罠を避ける

プロジェクトを行う場合、いろいろなところで間違いを犯してしまう可能性があります。それでは、成功の確率を最大限高めるにはどうしたら良いのでしょうか。

  • Copyright Clearance CenterのRenee Swank氏とCarl Robinson氏は、テクノロジーだけを考慮することで「ウサギの穴」に陥らないように警告しています。 テクノロジーはすぐに成功をもたらしてくれるかもしれませんが、最悪の罠となってしまう可能性もあります。彼らによると、デジタルトランスフォーメーションの失敗原因としてよくあるのは、それに関わっている人間がいるということを忘れてしまっていることだそうです。
  • Tax AnalystsのMichael Berkeley氏は、データトランスフォーメーションはあらゆるプロジェクトにおいて「取っ掛かり」となると言っています。組織は包括的なプロセスやプラットフォーム構築のプランに加えて、データトランスフォーメーションのプランを別途持つべきだとしています。
  • ブロードリッジのAndy Godsberg氏は、データが整理・制御不能にならないためにはオントロジー専門家のチームを作ることが適切だとしています。
  • WealthCounselのStewart Shelline氏は、新しいユーザー世代や法律といったディスラプションが今後起こるだろうとしています。彼はこういった変化に対応するためのアジリティ、そして自分たちのデータへの深い理解が重要になると指摘しています。

プロジェクトへの賛同を得る

何か素晴らしいアイディアがあったとしても、それに予算が付かなければどうしようもありません。それでは成功の確率を高めるにはどうしたらよいでしょうか。

  • IEEEのGerry Grenier氏は、技術系の人々が自分たちのソリューションを社内で説明する際、言葉の選び方に注意するように警告しています。例えば、「セマンティック」のような言葉は誤解を招きやすく、賛同が得られにくいとしています。その代わり、「何をやっているのか」「何のためにやっているのか」を具体的に説明すべきだとしています。

MarkLogicに固有のアドバイス

  • シェブロンのBlake Milam氏およびEric Ladner氏は、データをMarkLogicに読み込む際にApache NiFiを使用することを推奨しています。NiFiによりデプロイメントが楽にかつ短期間でできるので、プロジェクトのプロトタイピングが加速するとのことです。
  • デュポンのFan Li氏をはじめ多くの人々が、MarkLogic UniversityトレーニングのようなMarkLogicの無料リソースの活用を推奨しています。これにより、習得期間が短縮できるとしています。また何人かの発表者が、トレーニングおよびプロジェクトの加速に関して、MarkLogicコンサルティングサービスを活用することを推奨しています。 Republic ServicesのSreeram Potukuchi氏は、MarkLogic開発の経験が豊かな人を探すことは困難だけれども、ちゃんとした開発者であればトレーニングによってMarkLogicを上手く使いこなせるようになるとしています。

今回のブレイクアウトに参加いただいた皆さんには感謝しております。多岐にわたるテクノロジーや業界固有のトピックについて素晴らしい議論ができました。今後業界別ブレイクアウトについて通知をお望みの方は、お問い合わせページから、その旨お伝えください。


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