データ仮想化とは

データ仮想化（Data Virtualization）は、異なるデータソースや形式のデータを一つの仮想データレイヤーを提供してその中で統合し、データを連携して扱えるようにする技術です。物理的なデータの場所や形式に関わらず、仮想的に一つのデータソースとして扱うことを可能にします。

従来はさまざまな場所に散在していたデータが仮想データレイヤーを通じてまとめて提供されるため、ユーザーは複数のデータソースから簡単にデータを検索、アクセス、統合でき、分析等に活用することができます。

データ利活用を考える場合、近年は活用する「データ」が社内外に広がっており、フォーマットも異なるという課題があります。よって、従来の物理的なデータ統合はこの異なる形式のデータを「使える」状態にする必要があり、人的リソースや時間的・金銭的・ストレージ的なコストがかかります。

従来のデータ統合の問題点は以下のとおりです。

• 物理的にすべてのデータを統合するため、手間がかかる
• ユーザーが利用したいと思った時、即座にデータをそろえること（利活用のためのデータの「準備」）が難しい
• 分析の前にデータをそろえてモデルを作成しなければならない。例えば社内で複数のツールを使っている場合、それぞれのデータごとにセキュリティやガバナンスの設定を行い、データの整合性を取る必要がある
• 統合のたびにデータを複製するため、大量の複製データが発生する。複製データも適切なセキュリティで保護する必要があり、ストレージコスト増につながる。

データ仮想化の主なメリットは以下のとおりです。

リアルタイムアクセスが可能・タイムラグが起きにくい

データ仮想化は、異なるデータソースからリアルタイムにデータを取得し統合します。これにより、常に最新の情報を利用できます。

データの形式が統一される

異なるデータソースや形式のデータを、一つの統一的なビューで提供します。これにより、データの形式を統一する手間がかからず、データの検索や分析がよりスムーズに行えます。

コストと時間の節約

データ仮想化は、データの物理的な移動や変換を必要としないため、大規模なデータ集約システムを構築・運用するコストと時間を節約できます。

一方で、データ仮想化には課題も存在します。大量のデータソースをリアルタイムに統合するため、パフォーマンスの問題が生じる可能性があります。また、データソースが増えるほど、データの品質や整合性の管理が難しくなることもあります。

データ仮想化のメリットを最大限に発揮できる導入・運用を行うには、実績ある外部ベンダーへの依頼も検討事項といえるでしょう。

【データ仮想化の一例（イメージ）】