データコンサルタント視点から見るクラウドデータマネジメントにおける成功と回避すべきミス
データコンサルタントの視点から見ると、オンプレミスのデータウェアハウス/データレイクからクラウドデータウェアハウス、データレイク、レイクハウスといった最新のデータ基盤へ分析環境を移行・モダナイズする際に、迅速に価値（データ分析によるインサイト、ビジネス成果データ）を引き出し、最大のROI（投資対効果データ）を達成するには、多くの組織が課題に直面しています。これらの課題を回避し、クラウドデータマネジメントを成功させるためには、以下の3つの陥りがちなデータマネジメント上のミスを避けることが極めて重要です。
1. データハイドレーションと処理における手作業コーディングの限界
クラウドデータウェアハウス、データレイク、レイクハウスといったターゲットデータ基盤へのデータのハイドレーション（データロード）とデータ処理（データ変換、データクレンジングなど）を手作業でコーディングするアプローチは、プロトタイプ作成時には有効な場合もあるかもしれませんが、長期的に見ると大きな限界があります。手作業コーディングでは、データ量増加や複雑化するデータ処理要件に対する拡張性データや保守性データといったエンタープライズ要件に十分対応できません。また、高パフォーマンスのデータパイプライン（データ処理速度、スループット）を構築して、データの取り込み、準備、分析を効率的に実行するには不十分です。基盤となるテクノロジー（クラウドプロバイダー、処理エンジンなど）を変更した際にコードをデータ再利用できないため、テクノロジー、プラットフォーム、処理エンジンを変更するたびに再エンジニアリングと再コーディングが必要になり、運用コストデータと開発期間データが増加するリスクを伴います。
さらに、手作業のコーディングでは、データ品質ルールの一貫した適用が難しく、データ品質を確保できません。メタデータマネジメント（データに関するデータの管理）にも対応していないため、企業内でのデータ移動（データリネージ）をデータ検出、データカタログ化、データ把握することが困難になり、データガバナンス上の課題を引き起こします。長期的に見ると、手作業でのコーディングは、コーディング不要またはローコードのインテリジェントな自動ソリューション（データ処理自動化ツール）を使用した場合と比べて、データパイプライン構築にかかる時間コストデータが高く、運用コストデータも高額になり、データ管理上のリスクデータが高いアプローチです。
2. 連携に乏しいポイントソリューションによるエンドツーエンドデータ管理
エンドツーエンドのデータ管理（データ収集からデータ活用までの一連のプロセス）を実行するために、データ統合機能が限定的で連携に乏しいポイント的な製品（特定の機能のみを提供する単一ツール）を複数使用するアプローチは、データ管理の複雑性データとコストデータ増大を招きます。最新のクラウドデータ管理では、データ収集、データ統合、データ品質、データガバナンス、データ分析といったエンドツーエンドのデータ管理のために、場合によっては10もの製品が必要になることもあり、これらの連携に乏しい製品を使用すると、ロードマップの変更、コストの超過（総所有コストデータ増加）、スケジュールの遅延といったプロジェクト管理上のリスクデータに直面するだけでなく、整合性のないデータガバナンスポリシーやデータ品質基準の適用といったデータガバナンス上の課題も発生します。
3. クラウドベンダー提供の限定ソリューションの使用
限られた機能（基本的なデータ統合機能やデータ取り込み機能など）しか備えておらず、特定のクラウドベンダー固有のプラットフォームに強く依存しており、他のクラウドでは使用できないクラウドベンダー提供の限定ソリューションを使用するアプローチも注意が必要です。PaaS（Platform as a Service）ベンダーやIaaS（Infrastructure as a Service）ベンダーが提供するクラウド対応ソリューションの多くは、上記のような欠点を抱えています。一般的にこれらのソリューションは基本的なデータ統合機能やデータ取り込み機能しか備えておらず、データ変換やデータ準備に手作業でのコーディングを必要とし、機能を拡張したくてもベンダー固有のプラットフォームに制約されることになるため、現在のマルチクラウド環境には不向きであるとデータコンサルタントは評価します。今日の企業は、単一のPaaSに依存するのではなく、マルチクラウド戦略と導入モデルを通じて、多様なクラウド環境に跨るクラウドデータマネジメントの要件（データ統合、データ品質、データガバナンスなど）に対応しなければなりません。
データコンサルタントとして、これらのミスを回避し、データ駆動型クラウドデータマネジメントを成功させるためには、エンドツーエンドのデータ管理を包括的にサポートし、自動化、柔軟性、およびマルチクラウド対応能力を備えた統合的なデータ管理ソリューションの導入をデータ分析に基づき推奨します。