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It’s a given in this digital age that enterprise data—and unstructured file data in particular—continues to grow. It’s also clear that, for many, this data continues to be in more places—the modern organization is typically highly distributed. And if the organization is highly distributed, so is its data. |
このデジタル時代において、企業データ、特に非構造化ファイルデータが増え続けるのは当然のことです。また、多くの企業にとって、このデータはより多くの場所に保存され続けていることも明らかです。現代の組織は一般的に高度に分散しています。また、組織が高度に分散していれば、データも高度に分散されます。 |
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This ‘data entropy’ creates challenges around cost effectively and securely storing, protecting, and accessing this data, especially for unstructured data sets that might be highly collaborative in nature. Indeed, research from Enterprise Strategy Group found that locating the right data set and making it accessible in a timely fashion was the top file storage-related data challenge that organizations are facing.1 Number two on that list are challenges associated with the management, optimization, and placement of data across separate locations. |
この「データエントロピー」は、特に本質的に協調性が高い非構造化データセットの場合、このデータを費用対効果が高く安全に保管、保護、アクセスする際に課題が生じます。実際、Enterprise Strategy Groupの調査によると、適切なデータセットを見つけてタイムリーにアクセスできるようにすることが、組織が直面しているファイルストレージ関連のデータに関する最大の課題であることがわかりました。1 そのリストの2番目は、データの管理、最適化、および別々の場所への配置に関連する課題です。 |
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For many, these challenges are becoming more profound. Understanding and managing large unstructured data volumes across many locations and users is complex, and this complexity can drive up costs—both physical storage costs but also management overhead, such as service desk costs, as data volumes, locations, and users grow. There are also potentially significant risks associated with such data sets; files often contain highly sensitive data—customer data, personally identifiable information, financial information, or intellectual property—that could have major business impacts if it fell into the wrong hands—either by malicious or accidental means. |
多くの人にとって、これらの課題はますます深刻になっています。多くの場所やユーザーにまたがる大量の非構造化データを把握して管理することは複雑であり、この複雑さによってコストが上昇する可能性があります。データ量、場所、ユーザーの増加に伴い、物理的なストレージコストだけでなく、サービスデスクのコストなどの管理オーバーヘッドも増えます。また、このようなデータセットには潜在的に重大なリスクが伴います。ファイルには、顧客データ、個人を特定できる情報、財務情報、知的財産などの非常に機密性の高いデータが含まれていることが多く、悪意のある手段または偶発的な手段によって悪人の手に渡った場合、ビジネスに大きな影響を与える可能性があります。 |
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A key issue is that storage and data management tools have not kept pace with the realities of an accelerating file data environment. Enterprise Strategy Group’s research also identified a lack of automation in file data management as a major challenge in this respect. As organizations continue to adopt new and emerging technologies—particularly advanced AI use cases that are built on unstructured data sets—we can expect they will seek more powerful capabilities that let them not only manage their growing volumes of file data with more intelligence and at a granular level, but also by using automation to streamline the process. |
重要な問題は、ストレージとデータ管理ツールが、加速するファイルデータ環境の現実に追いついていないことです。Enterprise Strategy Groupの調査では、ファイルデータ管理における自動化の欠如が、この点に関する大きな課題であることもわかりました。組織が新しいテクノロジー、特に非構造化データセットに基づいて構築された高度なAIユースケースを採用し続けるにつれて、増え続けるファイルデータをよりインテリジェントできめ細かいレベルで管理できるだけでなく、自動化を利用してプロセスを合理化できる、より強力な機能を求めるようになることが予想されます。 |
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1. Source: Enterprise Strategy Group Research Report, Navigating the Cloud and AI Revolution: The State of Enterprise Storage and HCI, March 2024. |
1。出典:エンタープライズ戦略グループの調査レポート、「クラウドと AI 革命への対応:エンタープライズストレージと HCI の現状」、2024 年 3 月 |