データクラウドとは、オープン性を提供し、企業データの可用性、統合、移植性、セキュリティをサポートするクラウドベースのインフラストラクチャです。データクラウドの主な特徴には、発見可能なデータ、俊敏なデータアーキテクチャ、イノベーションのための統合 AI/ML 機能が含まれます。この記事では、データクラウドの定義、例、動作原理について説明します。データクラウドとは何か？データクラウドとは、オープン性を提供し、企業データの可用性、統合、移植性、セキュリティをサポートするクラウドベースのインフラストラクチャです。これは包括的で実証済みのクラウドコンピューティングアプローチを提供し、オンデマンドでコンピューティング、ストレージ、配信、高度な分析機能を提供します。これにより、組織はデータを効果的に活用して変革を推進し、価値を創出できます。データ変革の課題は、保守と管理に多大な労力とリソースを必要とするサイロ化されたシステムによって悪化しています。多くの企業は、データインテリジェンスを実現するために必要なデータ取り込み速度を達成するのに苦労しています。さらに、新しい洞察を得たり、データを関連する利害関係者にアクセス可能で共有可能にするためのデータ統合は、一部の組織にとって複雑な場合があります。こちらもお読みください：クラウドデータ管理の考察 (btw.media) こちらもお読みください：AMD はデータ侵害の疑いのある危機を調査中 (btw.media)
データクラウドの例以下は、組織がデータクラウドを活用して顧客体験を向上させる方法を示す例です： 1.
F1 は、場所、コンテンツの好み、お気に入りのドライバーに基づいて体験をパーソナライズすることで、ファンの満足度を向上させました。ほぼリアルタイムのファンジャーニーを開発し、ユニークな体験や限定オファーを提供することで、新しいファンをロイヤルファンに変え、グローバルな成長を支援する有意義な交流を促進しました。その結果、ファン満足度 88%、初回解決率 86%、メール配信率 99.6%を達成しました。 2. Air India は、Data Cloud と Einstein を活用して、ケース処理を合理化し、ルーティングを最適化し、パーソナライズされた顧客体験を提供しました。AI による返信推奨と予測 AI により、エージェントは迅速なサポートとパーソナライズされた提案を提供しています。 3.
オアフ島の高級リゾート、Turtle Bay は、Data Cloud を導入して顧客をターゲットペルソナにセグメント化しました。Einstein Copilot はそれに応じて推奨事項をパーソナライズします。例えば、家族向けペルソナに分類された顧客に家族向けのアクティビティを提案します。データクラウドはどのように機能するのか？データクラウドは、店頭で購入できる製品ではありません。むしろ、適応性、拡張性、統合を備えたデータソリューションを提供するために設計されたさまざまなコンポーネントと機能で構成されています。データクラウドは、特定のニーズに合わせてカスタマイズし、ビジネス目標の達成を支援できます。一般的に、ほとんどのデータクラウドには以下の機能が組み込まれています： 1. 発見可能なデータ組織のデータがさまざまなユーザーグループによって容易にアクセス可能で解釈可能であることが重要です。データクラウドは、構造化、非構造化、または半構造化データを統合し、データ検出を簡素化して複雑さを軽減します。これには、オンプレミスやクラウドベースの複数のソースシステムからのデータの収集、取り込み、処理、および一元化が含まれます。 2.
俊敏なデータアーキテクチャデータクラウドは、ソースシステムから収集したデータを保存するために、データウェアハウスやデータレイクなどのアーキテクチャを活用します。データアーキテクチャの選択は特定のニーズに依存し、クラウドデータベースエンジン、公開データソースの証跡、API などの他のクラウドベースのデータサービスや統合を活用する可能性があります。 3. 統合された AI と機械学習セルフサービス分析、AI、機械学習などのインテリジェントな機能は、時間と労力を節約しながらイノベーションを促進します。データクラウドは、AI/ML とデータサイエンスをビジネスプロセスや意思決定の文脈に統合するための自動化ツールと高度なキットを提供します。