ショーン・ナサニエル氏は、世界中の1100以上の組織から信頼を得ているインテリジェントデータ管理企業DryvIQのCEOである。
ほとんどの組織は、アーカイブをコスト削減や規制上の保存要件を満たすためのITの日常業務と捉えている。しかし、今日のデータ活用方法を考えると、そのような考え方には限界がある。ナレッジワーカーが生み出す情報量は急増しており、データストレージへの需要を加速させている。
世界のデータストレージ市場は、今年の2550億ドルから2032年には7740億ドルに成長すると予測されており、拡大するデータ量に対応するための投資増加を反映している。そしてストレージが拡大するにつれて、古いデータの量も増加する。このデータの大部分はすぐに休眠状態になるが、より強力な意思決定や結果につながる貴重な文脈や洞察を含んでいることが多い。
従来のアーカイブ手法では、重要な情報が埋もれ、それを活用して賢明な意思決定やAI開発に利用できる人々やテクノロジーから切り離されることが多い。成功する変革は、関連性があり、構造化され、安全で、すぐに利用できるデータに依存するため、アーカイブを最終的な保管場所として扱うことはもはや持続可能ではない。
アーカイブに対する考え方を見直し、データが効率的に保存されるだけでなく、アクセス可能で管理され、ビジネスの次のニーズに備えられるインテリジェントなアプローチを採用する時が来ている。
従来のアーカイブの隠れたコスト
従来のアーカイブ方法の戦術的目標（ストレージコスト削減、データ保持、コンプライアンス要件）にのみ焦点を当てると、組織はより広範な戦略的イニシアチブを損なう可能性のある隠れたリスクを見落とすことがある。
アーカイブデータが活用中のリポジトリやビジネスアプリケーションから切り離されると、変革の障壁となる可能性がある。例えば、AIプロジェクトやモダナイゼーションイニシアチブは、関連情報へのアクセスがなかったり、重要な文脈が欠けていたりすると停滞することが多い。データの作成、更新、放棄が非常に速いペースで行われるため、関連性の高い価値あるドキュメントが年齢ベースのアーカイブポリシーによって取り込まれる可能性が高い。
また、従業員がアーカイブされたファイルを検索するのに時間を費やすことによる機会損失（意思決定、プロジェクト、顧客対応の遅延）や、ファイル復元の実際のコストも存在する。
そして、多くのアーカイブ戦略がデータ保持要件に基づいているにもかかわらず、考慮すべきコンプライアンスリスクもある。過度の保持は訴訟や規制上の調査における露出を増加させ、保持不足は防御可能性のギャップやコンプライアンス違反の可能性を生み出す。
これらのリスクはデータ量の増加とともに拡大し、それらを無視すると企業が変革プロジェクトで求める効率性そのものを損なう可能性がある。
インテリジェントアーカイブ：現代的アプローチ
アーカイブを戦術的タスクから戦略的推進力に変えるには、組織は現代的なアプローチを必要としている。インテリジェントアーカイブは、測定可能なビジネス価値を生み出す高度な機能を持つ戦略、方法論、テクノロジーの組み合わせである：
• ポリシーベースの自動化とコスト最適化：（年齢だけでなく）アクセスパターン、ビジネス価値、リスクに基づいてファイルを移動することで、潜在的に価値のあるデータを削除することなく、プライマリストレージのコストを削減できる。
• 再水和可能なプレースホルダーとセルフサービスアクセス：アーカイブされたファイルを可視化し、ITの介入やストレージの混雑なしにユーザーが取得できるようにすることで、従業員は必要なときに必要なものへのアクセスを復元でき、生産性と効率性を直接向上させながらガバナンスを維持できる。
• 防御可能な削除とリスク削減：継続的なビジネス、法的、規制上の価値がないデータを確実に削除することで、コンプライアンスの露出を減らし、監査可能性を確保し、防御可能性を強化する。
• 一元化された監視と変革の実現：アーカイブ、アクティブなコンテンツリポジトリ、ビジネスアプリケーション全体の統一された可視性とガバナンスにより、コンテンツプラットフォームのモダナイゼーション、AIイニシアチブ、その他の変革の取り組みをサポートする。
• 競争優位性：効率的でアクセス可能、かつ適切に管理されたアーカイブを持つ組織は、アクセス不能または制御されていないデータに悩まされている組織よりも、より速く適応し、顧客により良いサービスを提供し、より俊敏に革新できる。
インテリジェントアーカイブが提供できるものについての明確な理解は不可欠だが、これらの成果を実現するには組織全体での効果的な実装が必要である。
インテリジェントアーカイブを実装するためのステップ
戦術的なアーカイブ手法をAI対応、効率性、将来の成長をサポートするインテリジェントモデルに進化させるための5つの実践的なステップを紹介する：
1. データ環境を分析する。すべてのリポジトリにわたる非アクティブ、重複、高リスク、またはビジネスクリティカルなデータを特定し、それに価値があるかどうか、またはアーカイブすべきかどうかを判断する。
2. 成果ベースの保持とアーカイブポリシーを定義する。年齢ベースのルールを超えて、ビジネス目的、リスク、将来の価値に基づくポリシーに移行する。
3. 再水和可能なアクセスを備えたインテリジェントな階層化を実装する。非アクティブなファイルが低コストのストレージにアーカイブされながらも、エンドユーザーが可視化でき、簡単に復元できるようにする。
4. ガバナンスを強化する。アーカイブを一元化されたポリシー管理、権限、防御可能な削除ワークフローと統合する。
5. アーカイブをより広範なデータ準備目標に合わせる。アーカイブがクラウドモダナイゼーション、AIイニシアチブ、コンプライアンス要求、運用の俊敏性をサポートすることを確認する。
これらのステップに従うことで、組織はアーカイブが従来の戦術的目標を達成しながら、より広範なビジネス目標もサポートすることを確保できる。
なぜアーカイブが変革戦略においてより高い優先順位に値するのか
データアーカイブは、他の戦略的優先事項とは別の、日常的なバックオフィス業務として扱われることが多すぎる。しかし、インテリジェントに行われれば、アーカイブはアクティブか休眠かを問わず、すべてのデータがアクセス可能で、管理され、使用可能な状態を維持することを保証する。プラットフォームのモダナイゼーションとAIの採用により効率性と成長を推進することを真剣に考えている組織にとって、インテリジェントアーカイブはデジタル変革とデータ準備戦略の中核的な部分であるべきだ。
