この記事は、2026/2/9に公開された「The Next Evolution of Enterprise Analytics – The Data Intelligence Platform」の翻訳です。
データストレージを統合して簡素化するレイクハウスによって、企業の多くの問題が解決されました。しかし、エンタープライズレベルの運営環境は変化しています。今日、組織はより多くのツールを連携させ、より多くのデータを管理し、AI を運用化し、増加する規制の精査に対応しています。
その結果、データは臨時あるいは個別にクエリするものとして扱うことができなくなりました。現在、データは運用可能である必要があります。つまり、組織全体で、リアルタイムに使用でき、意思決定を自動化し、AI 主導のワークフローに対応できる状態が必要です。この変化により、アーキテクチャはレイクハウスを超えて、より動的なデータインテリジェンスプラットフォームへと推移しています。
何が変化したのか？ 分析がマルチプラットフォームに
現代の企業は、ビジネスインテリジェンスやレポート作成、リアルタイム分析、観測可能性、機械学習、AI を含む幅広いワークロードに対応するために、複数の分析プラットフォームに依存しています。
同じデータでも、各チームに独自のニーズがあります。実際には、プラットフォームの選択は、アーキテクチャの純粋性よりも、生産性とスピードによって決まります。そのデータの多くは、オンプレミスまたは規制された環境に残っているため、クラウドへの移動は実務的ではなく、許可されてもいません。
元のレイクハウスモデルでは、少数の分析プラットフォームへの収束が想定されていました。それに反し、現実ではツール、ユーザー、ワークロードが収束しませんでした。そのため今の課題は、一貫性やコントロールを犠牲にせずにその多様性を支援することです。
データをプラットフォーム所有として扱うコスト
レイクハウスの実装にもかかわらず、エンタープライズデータは、それを管理するプラットフォームに密接に結合されたままになることがよくあります。別のプラットフォームからデータにアクセスする必要がある場合、その環境に合わせてデータはコピー、変換、またはエクスポートされることがよくあります。
時間とともに、これらのさまざまなプラットフォームでデータの一貫性を保ち、アクセスできるようにすることが課題になります。データセットの重複、脆弱なパイプライン、洞察の遅れ、一貫性のないガバナンスによって、運用上のリスクがもたらされ、コストを押し上げます。
その結果、支出の増加、複雑さの増大、データとその出力に対する信頼の低下という、よくあるパターンが生まれます。
レイクハウスからインテリジェンスインフラストラクチャへ
レイクハウスによって、断片化された分析環境が構造化され、データシステムの連携が容易になりました。企業が本格的なデータインテリジェンスプラットフォームの時代に突入すると、焦点は変わります。
個々のツールでデータが形成されて所有されるのではなく、データが物理的に存在するあらゆる場所、つまりアーキテクチャの基盤となるのです。すべてのツールは、データを分離された環境に引き込み、サイロ化された出力を生成するのではなく、共有データレイヤーの上に配置されます。
この変化により、チームは各ワークロードに適したコンピューティングエンジンを選択できるようになります。SQL 分析、大規模処理、または AI であっても、同じ管理された信頼できるデータ基盤上で運用しているという確信を持てます。
データインテリジェンスプラットフォームとは？
データインテリジェンスプラットフォームとは、データの共有インフラストラクチャです。都市のインフラストラクチャをご想像ください。道路や電力、水道設備など、あらゆる建物が利用し、依存している構造です。
同様に、データインテリジェンスプラットフォームは、さまざまなツール、コンピューティングエンジン、アプリケーションを強化する集中型の基盤を提供し、ガバナンスとコンテキストは後から追加されるのではなく、設計段階で組み込まれています。
次のような特徴があります。
オープンデータ形式に基づいて構築された共有データレイヤー
構造、意味、履歴を捉えた豊富なメタデータの系譜
データとともに移動する組み込みガバナンス
複数の分析エンジンおよび AI エンジンをサポート
ゼロから再構築することなく進化する能力
オープンな基盤によってデータインテリジェンスを実現
このようなプラットフォームは、オンプレミス、クラウド、エッジ、またはそれらの組み合わせであっても、あらゆるツールと環境との間でデータを安全に共有できる場合にのみ機能します。オープンテーブル形式は、異なるエンジン間の相互運用性を可能にする共通の基盤です（都市の比喩表現を引き続き利用するならば、誰もが移動しやすい都市を実現する建築基準法や道路基準に例えられます）。
これらがなければ、ツールを接続するということは、多くの場合、形式の不一致、レイテンシーの矛盾、独自のロックイン、または地理的境界を越えて管理する必要があるデータに対処することになり、監査可能性の低下、データの表示の一貫性のなさ、信頼に関する課題の増大など、よくある問題点が発生する可能性があります。
対照的に、オープンフォーマットであれば、ロックインが減り、拡大するツールのエコシステムに対応できます（つまり、一度設定するだけで、技術スタックに合わせて徐々に拡張できます）。そのためどのエンジンがアクセスを必要とするかに関係なく、ガバナンスポリシーを一度定義して、あらゆる場所（データを簡単に移動できない場所を含む）に適用することが容易になります。また、AI 主導のシステムに一貫した「メモリレイヤー」が作られ、組み込みのトレーサビリティと履歴コンテキストにより、信頼性、監査性、適応性が向上します。
オープンフォーマットと組み込みガバナンスがなければ、インテリジェンスはすぐにサイロ化され、データインテリジェンスプラットフォームが提供するように設計された利点そのものが損なわれます。
実際のデータインテリジェンスプラットフォームがどのようなものか、ご興味がおありですか？
データをコピーしたりガバナンスを損なったりすることなく、Cloudera が管理する Iceberg テーブルを Snowflake と Databricks でクエリする方法をご覧ください。
インテリジェンス第一のプラットフォームへの移行方法
インテリジェンスプラットフォームを採用するということは、インフラストラクチャだけでなく、組織がデータについて考え、信頼する方法においても根本的な変化を意味します。移行期間は、チーム全体の信頼性、統合、採用に対する期待を設定するため、特に重要です。初期段階で失敗があると、長期間の採用過程で長引く課題や、抵抗が生じる可能性があります。
この移行がうまくいけば、安定性と進歩のバランスが取れ、極めて重要なプロセスの実行を続けながら、自信と勢いを築く早期の成果が得られます。
Cloudera のプロフェッショナルサービス & トランスフォーメーション（PS&T）チームは、組織がこのシフトを慎重に進め、一般的なアーキテクチャの落とし穴を回避し、将来の分析と AI のユースケースをサポートする耐久性のある基盤を構築できるよう支援します。
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