メタデータで情報を関連付けて意思決定に活用

関連付けを実現

私はこのたびMarkLogicに参加することになり、とても興奮しています。EMCからVMwareそしてオラクルへと職場を変えてきた私を昔から知っている人であれば、こんな私を見て不思議に思うことでしょう。

MarkLogicは「多様なデータを関連付けることで、情報からの価値を高める」という極めて重要かつ根源的に困難な問題を解決してきています。

例としては、保険金の支払いやローンの設定などがあります。あるいは飛行機の設計やテストがあります。また迅速な不正検知があります。世界で活動する悪者の発見もあります。

リッチで多様なデータがあるところには、ポテンシャルがあります。探せば探すほど、こういった問題を発見できるでしょう。分析はもちろんですが、それだけではありません。

人間は、こういった多様なデータを関連付けて重要なパターンを発見することが得意です。個人的には、自分もそういったことが得意だと思っていますが、そこで支払っていただく金額はそう小さくありません。また私はミスも冒します。それでは、ソフトウェアに同じことをやってもらうにはどうしたら良いのでしょうか。

メタデータのマジック

メタデータは単なる「情報を説明する情報」です。メタデータは、イベントのような一塊の情報に対して、重要なコンテキストを提供するものだと言えます。

パターンを探す際には、コンテキストが重要です。例えばローカルニュースにおける不幸な出来事を考えてみましょう。この場合、すぐにコンテキスト（いつ/誰が/何を/なぜ）を知りたいと思うでしょう。一方、皆さんが重大な意思決定を下さなければならない場合、自分で周辺情報も収集するでしょう。

いずれの場合でも、できるだけリッチで活用可能なコンテキストが求められます。こういった理由のため、メタデータが重要なのです。意思決定に利用できる情報が得られるからです。

ここでIT業界を見てみましょう。

データプレーンの価値を高める

ITアーキテクトは、コントロールプレーンおよびデータプレーンという観点から状況を説明することがあります。ここで「データプレーン＝ビジネス（業務）」、「コントロールプレーン＝オペレーション（運用）」と考えることができます。

メタデータは、データプレーン（データファブリック）の価値を高めます。メタデータで情報を関連付けると、意思決定に活用できるからです。

当然のことながら、リッチなメタデータ層を構築・活用し、重要な決定のための情報提供を極めて熱心に行っている組織はすでに存在します。製薬、保険、航空機の設計以外にもたくさんあります。

実は、これこそがMarkLogicがやっていることなのです。MarkLogicは、重要な意思決定に活用できる情報を提供する、リッチかつアクティブなメタデータ層の構築・利用をお手伝いしているのです。他から羨ましがられるほどに、このテクノロジーで本当に素晴らしいシステムを実現して喜んでいる顧客企業は多数存在します。

MarkLogicの特殊性

私は前職のオラクルにおいて、オラクルの素晴らしいテクノロジーだけでなく、数多くの他社製品を綿密に検討する機会に恵まれました。

技術製品を比較する際には、1つの機能ごとに、他の製品でもこれができるかどうかを確認していきます。しかしこれだと「木を見て森を見ず」になってしまいます。

「リッチかつアクティブなメタデータ層」を実現したい場合、また「さまざまなデータソースやデータの将来の（未知の）利用方法に煩わされたくない」場合、MarkLogicが選ばれます。

ユーザー企業にとって、これは「旅」です。

メタデータを使って新しい関係性を探し、新しいインサイトを発見している企業があります。またインサイトを業務活用するスケーラブルなアプリケーションを構築したところもあります。そして予測的機械学習により時間を掛けて意思決定モデルを改善しているところもあります。

まだまだ話したいことがたくさんある

この話はかなり深くなっていきますし、以下のように興味深い疑問が次々と湧いてきます。それぞれの組織はこの旅のどの辺にいるのでしょうか。他の解決策（ソリューション）ではなく、このような解決策を必要とする/欲しているのはなぜでしょうか。組織としての「成功パターン」はどのようなものでしょうか。

また、おそらくもっと興味深い疑問として、「リッチで生産性の高いメタデータ層」を「組織全体を変革していくリソース」にシフトするための具体的なきっかけとは何なのでしょうか。未だにホワイトボードにスパゲッティ状のデータフロー図を描いているような組織は、大量に存在していますが…。

私は、今後の展開におおいに期待しております。