「DataOps」「MLOps」とは？DX時代、「DevOps」だけでは変化に対応し切れない理由
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企業をとりまく事業環境が従来以上にめまぐるしく移りゆく中、求められているのは変化へのすばやい対応を可能とするITシステムです。開発・運用手法として「DevOps」の考え方は世に広まってきましたが、もはやそれだけでは不十分です。データとAIの活用が当然視される現在、「DataOps」「MLOps」も同様に重要になってきているのです。「DataOps」「MLOps」とは何か、そしてどのようにその仕組みを実現できるか、見ていきましょう。
（Photo/Getty Images）
変化の速い事業環境で、迅速かつ適切な判断のもとビジネスを進めるには
企業をとりまく事業環境は、以前にも増してスピーディーに変化しています。コロナ禍はFace-to-Faceからデジタル化へのビジネスシフト、コミュニケーションシフトも一気に進めました。従来型の企業は、変化への迅速なキャッチアップやデジタル企業との差別化という課題に直面しています。
積年のテーマであるデジタルトランスフォーメーション（DX）も待ったなしの状態です。企業経営が自動車なら、テクノロジーはエンジン、そしてデータは燃料です。データと先鋭テクノロジーを徹底活用してどんどん生産性を上げていかなければ、大半の日本企業にとっては「2025年の崖」を越えることは困難です。
今、企業に求められているのは、変化へのすばやい対応を可能にするITシステムです。そのITシステムには、データに基づき迅速かつ適切な判断のもとビジネスを進めるために、業務自動化や最適化のためのAI（人工知能）の活用も必須となるでしょう。
変化へのすばやい対応を可能にするITシステムとはどのようなものでしょうか。たとえば、開発と運用を連携させる「DevOps」（開発×運用）は、システムを変化に柔軟かつ迅速に対応させるための手法としてよく知られています。しかし、この先データとAIを徹底活用していくことを考えるのであれば、それだけではまだ足りません。
業務アプリケーションが生成するデータをすばやく収集し分析に使えるようにする「DataOps」（データ×運用）、分析で得られた洞察を元に開発した機械学習モデルを業務アプリケーションに適用し、さらに継続的に再トレーニングして精度を高めたモデルを再適用し運用していく「MLOps」（機械学習×運用）も、同様に重要になってくるのです。
従来のデータウェアハウス （DWH）のようなソリューションだけでは、DataOpsとMLOpsを実現したAI時代にふさわしいシステムの構築は難しいと言わざるを得ません。従来のソリューションが抱える課題を洗い出し、データとAIを活用した、変化への迅速な対応を可能にするためのシステムがどのようなものかについて、解説します。
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・変化にすばやく対応するためにDevOps＋DataOps＋MLOpsが必要
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