モダンデータスタック カテゴリ紹介 #20 『Business Reliability/Observability(ビジネスの信頼性/観察可能性)』 – Modern Data Stack Categories Overview Advent Calendar 2023

モダンデータスタック カテゴリ紹介 #20 『Business Reliability/Observability(ビジネスの信頼性/観察可能性)』 – Modern Data Stack Categories Overview Advent Calendar 2023

Clock Icon2023.12.20

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当エントリは『Modern Data Stack Categories Overview Advent Calendar 2023』 x日目のエントリです。

データ分析、データを扱う世界では昨今『モダンデータスタック(Modern Data Stack/MDS)』という考え方、サービス構成が大きな注目を浴びています。データの収集、処理、保存、分析に使用されるツールとクラウドデータサービスを集めたソリューションを指す言葉です。クラスメソッドとしてもこのモダンデータスタック(Modern Data Stack/MDS)を推しており、下記の内容でお客様にサービスとして提供しています。

このモダンデータスタックという考え方、現在では構成するサービス群のジャンルが非常に多岐に渡ってきています。このカテゴリ分けも正直企業や個人によって定義が分かれていたりするのですが、『Modern Data Stack - Everything that you need to know !』というサイトではこのカテゴリ分類がシンプルかつ分かりやすく展開されています。このアドベントカレンダー企画では、このサイトで展開されているカテゴリ毎について内容を理解することで見識を広め、今後のサービス展開・サービス選択を検討する足掛かりとして行きたいと思います。

当エントリでは、Modern Data Stack(MDS)におけるカテゴリ『Business Reliability/Observability(ビジネスの信頼性/観察可能性)』の内容について紹介します。

目次

 

モダンデータスタック(Modern Data Stack/MDS)における『ビジネスの信頼性/観察可能性』とは

アドベントカレンダー企画の趣旨については1日目のエントリ内『当アドベントカレンダー企画について』をご参照ください。

ビジネスの信頼性は、ビジネスのライフサイクルを通じて、障害や中断なしにさまざまなプロセスを遂行する能力です。事業運営において失敗や予期せぬ事態に直面することはないと考えるのは正しくないかもしれません。なぜか?環境は常に変化しているからです。ビジネス環境は、内部も外部も静的なものではなく、変化し続けています。そして、そのような変化が起これば、それがビジネスに影響を及ぼすのは当然のことである。ビジネスの規模や複雑さが増すと、そうした変化を追跡することはさらに難しくなる。あなたのビジネスが信頼できるとみなされるのは、不具合を自動的に検出し、直ちに是正措置を講じることができるほどプロセスが堅牢である場合です。

観察可能性は(オブザーバビリティ)とは、システムの出力を調査することによって内部の状態を測定する能力を指します。出力からの情報すなわちセンサーデータのみを使用して現在の状態を推定できるシステムは「オブザーバビリティがある」とみなされます。

観察可能性(オブザーバビリティ)に関しては下記エントリに詳しくまとめられていますので合わせてご参照ください。

 

MDSにおける主なビジネスの信頼性/観察可能性系サービス

ここではモダンデータスタックにおける『ビジネスの信頼性/観察可能性』のカテゴリで主だったサービスについて幾つか言及していきたいと思います。(ここでの評価はユーザーによるサイト内でのLIKEの数が多いものを中心に見ていきます)

 

Quantive Signals

Quantive Signalsは、既存のデータスタックにプラグインし、ビジネスパフォーマンスの問題を自動的に検出・診断するビジネス観測可能プラットフォームです。

Quantive Signalsは以下のような機能や特徴を兼ね備えています。

  • KPIを自律的に監視し、予期せぬことがいつ、何が、なぜ起きたのかをインテリジェントにアラート
  • ビジネスオペレーションを拡張し、混乱を可能な限り迅速に軽減することができる
  • あらゆるソースからのデータを統合プラットフォームに取り込み、データを自動的に監視して異常を特定し、予期せぬ変化を生み出す要因を特定し、リアルタイムアラートで問題に迅速に対応

その他Quantive Signalsに関する基本的な情報は以下の通り。

 

Anodot

Anodotは、ビッグデータのための特許取得済みの機械学習アルゴリズムにより、静的な性質を破壊するリアルタイムの異常検知ソリューションを提供します。

Anodotは以下のような機能や特徴を兼ね備えています。

  • ユーザーは、キャンペーン、クリック、入札、その他の重要な指標がどのように機能しているかを検出し、顧客のROIを高めることができる
  • マシンのデータを追跡して維持し、コストを抑える
  • コンバージョンを監視し、オンサイトでの行動を理解することで、エンゲージメントレベルを高く保ち、顧客維持率を高める

その他Anodotに関する基本的な情報は以下の通り。

 

Avora

Avoraは、エンド・ツー・エンドのデータ分析プラットフォームです。CRM ソフトウェア、ソーシャルメディア、Google AdWords など、300以上のコネクタを通して複数のアプリケーションと接続し、異常検知と根本原因分析により、ビジネスメトリクスの変化を発見するまでの時間を数秒に短縮します。Avoraは、セルフサービスによる可視化、異常検知、アラートを提供し、これらの逸脱をユーザーに報告します。

その他Avoraに関する基本的な情報は以下の通り。

 

まとめ

という訳で、『Modern Data Stack Categories Overview Advent Calendar 2023』20日目の記事、ビジネスの信頼性/観察可能性に関する紹介エントリでした。

明日21日目は『Data Quality Monitoring(データ品質監視)』に関する内容となります。お楽しみに!

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