データ・スプロールとは？

データ・スプロールとは、組織で生成されるデータの量が増大し、データの管理や監視が困難になることを指します。組織が社内やエンタープライズ・ソフトウェア・ツールを通じてデータを収集するにつれ、どのデータがどこに保存されているかを把握することが難しくなります。ストレージシステムやデータ形式の増加は、データ管理をさらに複雑にし、その結果、可視性と制御の欠如は、 データセキュリティリスク 、非効率なデータ運用、クラウドコストの増加につながります。

データ・スプロールの影響を軽減するために、自動 データ発見およびデータ分類ソリューションを 使用して、リポジトリをスキャンし、機密データを分類することができます。データアクセスコントロールに対応するポリシーを確立することも有益です。 データ損失防止（DLP） ツールは、組織の境界を離れる 機密データを 検出してブロックし、データ検出と対応（DDR）ツールは、パブリッククラウドのデプロイメントで同様の機能を提供します。

データ・スプロールの説明

データスプロールは、組織のデータ資産が急速に拡大し、複数のシステム、場所、ストレージソリューションに分散することで発生します。この現象は、データ量の増加、デジタルツールへの依存度の高まり、クラウドサービス、オンプレミスサーバー、リモートデバイスといった多様なストレージオプションの普及といった要因が重なった結果です。

データ・スプロールには重大な要因があります。ソーシャルメディア、IoTデバイス、その他のデジタル技術によってデータ生成量が急激に増加しているため、組織が管理しなければならないデータセットが増大しています。第二に、リモートワークやハイブリッドワークへの移行に伴い、コラボレーションツールの使用が必要となり、データがさまざまなプラットフォームに分散してしまうことです。第三に、パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウド環境など、複数のデータストレージソリューションを実装することで、多数の場所にまたがるデータ管理の複雑さが増します。

その結果、組織はデータの可視性、管理、セキュリティを維持する上で課題に直面しています。断片化されたデータは、 データ漏洩のリスクを高め、コンプライアンスを脅かし、データ分析を妨げます。データ・スプロールに対処するには、 データ・ガバナンス・ポリシー、データの一元管理、潜在的な脅威に対する厳格なセキュリティ対策を含む包括的な戦略が必要です。

データ・スプロールへの挑戦

データ資産の急速な拡大と分散がデータ管理を複雑にするため、データスプロールは組織に複雑な課題をもたらします。

規制コンプライアンス

GDPR、 CCPA、 HIPAAなど、進化するデータ保護規制を確実に遵守するには、 データの保存と プロセスを継続的に監視、アップデート、監査する要件があります。データの乱立は、異なるプラットフォームやストレージソリューションに散在する機密情報の特定、分類、管理を困難にし、これらのタスクを複雑にします。

セキュリティリスク

データが断片化されると、 データ漏えい、侵害、不正アクセスなどのリスクが高まります。さまざまな保管場所で統一されたセキュリティ対策の実装と維持が困難になるためです。データ資産の分散に伴い、継続的な監視、 暗号化、 アクセス制御の 管理はますます複雑になっています。

保管コストの増加

組織が複数のストレージソリューション、データ移行、統合ツールに投資しなければならないためです。さらに、メンテナンス、バックアップ、データ検索のためのリソース投資も増え、IT予算を圧迫します。

データガバナンス

データの乱立は、包括的なデータガバナンスポリシーとプロトコルの開発と実施を複雑にします。データへのアクセス、使用、共有、保持の一貫性を確保することがますます難しくなり、データの誤用、誤管理、社内外の基準への不適合が生じる可能性があります。

データの矛盾

分散したデータ資産には、重複した情報、古い情報、矛盾した情報が存在し、信頼性の低い一貫性のないデータセットになりがちです。データスプロールは、バージョン管理の問題を引き起こし、データ重複排除を複雑にし、データ正規化の取り組みを妨げ、データ品質と完全性に影響を与えます。

マネジメント

データの乱立は、データ資産の監督、調整、維持のためにITチームに大きな労力とリソースを要求します。複数のプラットフォームにまたがるデータの統合、同期、自動化はますます複雑化し、効率的なデータ管理の妨げとなり、ITリソースに負担をかけています。

非効率

断片化されたデータは検索や分析のプロセスを複雑にし、組織の効率を低下させます。データ主導の意思決定は、複数のソースからのデータを統合し、クリーニングし、検証する必要があるため、分析に時間がかかり、エラーが発生する可能性が高くなります。

データの質の低さ

データの乱立は、不正確さ、不完全さ、関連性のなさを助長し、データ資産の全体的な質と潜在的な価値を低下させます。分散したストレージソリューション全体でデータの品質と一貫性を確保するには、継続的な監視、検証、クレンジングプロセスが必要であり、データ品質管理の複雑さが増します。

管理されていないアクセス

分散したデータを集中管理することは困難であり、不正アクセスや不正利用のリスクが高まります。データのスプロール（拡散）により、組織はデータ侵害や漏えいのリスクを軽減するために、きめ細かなアクセス制御、継続的な監視、ユーザー活動の監査を実装する必要があります。

視認性の問題

データの乱立は、組織のデータ資産の包括的なビューを不明瞭にし、戦略的意思決定のためにデータを効果的に監視、分析、活用することを困難にしています。さまざまなプラットフォームやストレージソリューションにまたがるデータ資産の統合ビューを実現するには、複雑なデータ統合と統合作業が必要です。

データスプロールを克服するベストプラクティス

データのスプロールを効果的に管理するには、包括的な戦略を実装し、分散したデータ資産がもたらす課題に対処するために高度な技術を活用する必要があります。きっちりとした文章で、非常に詳細な説明をするための重要なステップをご紹介します：

データガバナンスフレームワークの構築

データへのアクセス、使用、共有、保持、廃棄に関するポリシー、プロトコル、および役割を概説する強固なデータガバナンスフレームワークを確立します。このフレームワークは、組織全体のデータの一貫性、品質、セキュリティを確保するために、規制コンプライアンス要件や業界のベストプラクティスと整合させる必要があります。

データの保存と管理の一元化

データストレージと管理ソリューションを統合し、データ資産の統合ビューを実現します。データレイク、データウェアハウス、またはハイブリッドソリューションを実装し、さまざまなソースからのデータの一元化と統合を促進すると同時に、組織のストレージと処理のニーズに対応します。

データ分類とカタログの実装

データ分類 およびカタログツールを使用して、機密性、重要性、および使用状況に基づいてデータ資産を識別し、ラベル付けし、分類します。データカタログプロセスは、データの組織化、アクセスコントロールの合理化、 データ保護規制のコンプライアンス確保を支援します。

データの重複排除と正規化の活用

データの重複排除と正規化技術を適用し、重複データ、古いデータ、競合データを排除することで、データの品質と一貫性を向上させます。これらの技術により、ストレージコストの削減、データ検索効率の向上、正確なデータ分析が可能になります。

データ検出と管理の自動化

データ発見、統合、管理のための自動化ツールの活用。これらのツールにより、組織は複数のプラットフォームにわたるデータ資産を監視・管理し、異常やポリシー違反を自動的に検出し、データ変換タスクをより効率的に実行することができます。

アクセス制御と監視の確立

ユーザーの役割、責任、データの機密性に基づくきめ細かなアクセス制御を実装します。ユーザーの行動を継続的に監視・監査し、不正アクセスや不正使用を検出することで、データセキュリティと規制コンプライアンスを確保します。

ストレージソリューションの最適化

コスト、パフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティなどの要素を考慮しながら、ストレージソリューションを定期的に評価し、最適化します。オンプレミス、パブリック、プライベート、またはハイブリッドクラウドストレージの最適な組み合わせを選択し、組織のデータストレージおよび処理要件を満たします。

データセキュリティと暗号化の強化

暗号化、安全なデータ転送プロトコル、高度な脅威検知メカニズムの採用によるデータセキュリティ対策の強化。新たな脅威や脆弱性に備えるため、セキュリティツールやソフトウェアを定期的にアップデートし、パッチを適用します。

データ保持・廃棄ポリシーの実装

規制要件および組織のニーズに沿ったデータ保持・廃棄ポリシーの定義と実施定期的に古いデータや不要なデータを見直し、廃棄することで、保管コストを削減し、セキュリティリスクを最小限に抑えます。

継続的なモニタリングと改善

進化するビジネス要件、技術の進歩、規制の変更に応じて、データ管理戦略を定期的に評価し、改良します。データ管理能力を強化し、データの乱立という継続的な課題に対処するため、従業員研修、先進技術、プロセス改善に投資します。

データ・スプロールに関するFAQ