「リアルタイムデータ処理」「MLOps」が2021年のDXに必要な理由：2021年のDXトレンド予測【後編】

2021年はビジネスそのもののスピードを加速させる技術に注目が集まるだろう。リアルタイムのデータ処理を可能にする技術分野や、機械学習モデル開発の効率化、といったトレンドを探る。

[Isaac Sacolick，TechTarget]

　デジタルトランスフォーメーション（DX）に関して、2021年に動きが活発化すると考えられる5大トレンドを紹介する本連載。「アジャイル」を紹介した前編「アジャイルが『DX』に貢献する理由　もう単なるソフトウェア開発手法ではない？」、そして「ノーコード／ローコード開発」「マルチクラウド」を紹介した中編「DXの加速に『ノーコード／ローコード開発』と『マルチクラウド』が不可欠な理由」に続く本稿は、残る2つのトレンドを紹介する。取り上げるトレンドはデータの即時かつ高速な処理を可能にする「リアルタイムデータ処理」と、DevOps（開発と運用の融合）を機械学習モデルの開発に生かす「MLOps」だ。

併せて読みたいお薦め記事

コロナ禍でピンチの企業をAIとRPAが救う

• 新型コロナで「RPA」導入が加速する理由　逆境の旅行業界の“救世主”に
• コロナ禍で「AI」「RPA」による自動化は何を実現するのか
• コロナ禍で「AIをサプライチェーンに使う」企業が急増か？

新型コロナ以降のIT環境を考える

• コロナ終息後も「フルタイムで在宅勤務」は本当に常識になるか？
• 新型コロナウイルスのパンデミック対策で「BCP」を改善する3つのステップ

トレンド4．リアルタイムデータ処理：アプリ開発の主流に

　かつてリアルタイムデータ処理とは、金融サービスや広告技術など、データの遅延が数秒解消されるだけで大きな優位に立てる用途のための、実現困難な技術的目標だった。「毎晩」「週に1回」「月に1回」といった頻度で実施する不安定なデータ更新と、手作業によるデータ品質問題の解決、複雑なクエリの実行が日常業務だった。

　今の最高情報責任者（CIO）やIT部門長といったITリーダーには、リアルタイムデータ処理を可能にする次のような技術の選択肢がある。