データの急激な拡散やデータにアクセスできなくなることに対処しきれない中で、人工知能（AI）機能への期待事項を管理することは、データ・リーダーシップの喫緊の課題です。データ・チームは、データのサイロ化、リアルタイムのデータ処理、データの品質という問題に苦慮しています。ジョブの失敗やパフォーマンスのボトルネックがあると、データ統合のコスト上昇に拍車がかかります。統合ツールの目的が1つだけだと、サービス・レベル契約（SLA）のパフォーマンス、コスト、レイテンシー、可用性、品質に関する要件を満たすデータ・パイプラインを設計し実行する能力が限定されます。
データ統合では、データの統合と管理へのアプローチをモジュール化し、Extract/Transform/Load（ETL）またはExtract/Load/Transform（ELT）のデータ・パイプラインを十分に設計し構築した上で、固有のユースケースそれぞれに合わせていくことが、シンプルなグラフィカル・ユーザー・インターフェース（GUI）で実現されます。データ処理がバッチでもリアルタイムでも、クラウドでもオンプレミスでもサポートします。データ・オブザーバビリティー機能が途切れないので、データの監視、アラート、品質の問題をプロアクティブに、プラットフォーム1つで管理できます。
データ・パイプラインの構築、管理、監視を目的とした設計のデータ統合により、信頼性が高く一貫性のあるデータに大規模かつ迅速にアクセスできるようになります。
1つのスタイルですべて対応できるわけではありません。データ統合ならデータの価値が最大化します。
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多様なデータ・ソースを統一し、モデル・トレーニングを推進し、AIの文脈理解と機能を強化します。
SLAのパフォーマンス、コスト、レイテンシー、可用性、品質、セキュリティーに関する要件を満たせるよう、統合スタイルを適合させます。
データが存在するデータ・ファブリックがオンプレミスでも、クラウドでも、ハイブリッド環境でも、データはアプリケーションから取り込まれます。
IBM StreamSetsを利用することで、ストリーミング・データ・パイプラインが直感的なグラフィカル・インターフェースから可能になるので、データ統合がハイブリッド環境やマルチクラウド環境の全体にわたってシームレスに進めることができます。
データの移動や変換のジョブを設計、開発、実行するのを支援するIBM DataStageは、業界トップレベルのデータ統合ツールです。
データ・パイプラインやデータ・ウェアハウスのオブザーバビリティー・ソフトウェアIBM Databandでは、メタデータを自動収集して、履歴ベースラインを作成し、異常を検知し、アラートをトリアージすることで、データ品質の問題を解決へ持っていきます。
データ・パイプラインを十分に設計して構築すると、ETLかELTか、一括インジェストか変更データ・キャプチャー（CDC）か、バッチかリアルタイムのなかで、最適な統合スタイルを採用できます。
既存のハイブリッド・マルチクラウド・インフラストラクチャーのどこにデータ統合機能を組み込んでも、すべてをコントロール・プレーン1つで管理できます。
モジュール化による反復可能なテンプレートと、DataOpsなどの標準化されたプラクティスで、スケーラブルかつレジリエントなデータ・パイプラインを設計すれば、大規模な本番環境へとプッシュできます。
途切れることのないデータ・オブザーバビリティーにより、データ・インシデントを早期に検知し、迅速に解決し、企業のデータの品質を高めます。
すべてのデータ・タイプ（構造化、半構造化、非構造化）をプラットフォーム1つで管理します。
ユースケース
生成AIイニシアチブ、リアルタイム分析、ウェアハウス・モダナイゼーション、運用ニーズに合わせて、レジリエントで高パフォーマンスでコスト最適化をしたデータ・パイプラインを構築します。
