Microsoft Fabricブログ：新機能と活用方法に関する高度なガイド

最終更新： 27 4月2026
著者： テクノデジタル
  • Microsoft Fabricは、OneLake上にデータ、ガバナンス、AI、リアルタイム分析を一元化し、統合された機能を提供します。
  • このプラットフォームは、Purview、OneLakeセキュリティ、DLP、DSPM、およびAzure Cost Managementとの統合を通じて、ガバナンス、セキュリティ、およびコストを強化します。
  • Data Factory、Dataflow Gen2、および移行ツールを使用することで、既存のワークロードの移行や複雑なパイプラインのオーケストレーションを容易に行うことができます。
  • コパイロット、データエージェント、MCP、そしてFabric IQやリアルタイムインテリジェンスといった新しいワークロードが、高度なAIと自動化のシナリオを推進します。

Microsoft Fabric の概要

Microsoftのエコシステムでデータを扱ってきた経験があれば、 Microsoft Fabricは、現代の分析の中核となるハブとなっている。Power BI、Azure Synapse、Data Factory、その他のサービスに分散していたすべての機能を単一のプラットフォームに統合します。この記事では、Fabricの最新機能、ロードマップ、そして分析、ガバナンス、AI、リアルタイムコンピューティングにおける実用的な意味合いについて、徹底的かつ詳細に解説します。

読み終えた時には、 Microsoft Fabricは現在どのような機能を提供しているのか、今後の展望はどのようなものか、そしてデータアーキテクチャにどのような影響を与えるのか？ 組織のニーズに合わせて、Purviewによるガバナンス機能、APIとGitによる自動化、新しいAI機能、リアルタイムインテリジェンス、OneLakeのセキュリティ、移行、パフォーマンスなど、さまざまな機能を提供します。

データベースのパフォーマンス
関連記事：
データベースのパフォーマンス：包括的な監視と最適化

Microsoft Fabricとクラウド導入フレームワーク：ガバナンス、コスト、および自動化

Microsoft Fabricにおけるガバナンスと自動化

クラウド導入フレームワーク（CAF）において、マイクロソフトは、 ランディングゾーンという設計の柱に基づいたMicrosoft Fabricのデザイン本シリーズの最終回では、ガバナンス、キャパシティ最適化、自動化／DevOpsという3つの主要分野を取り上げます。

ガバナンスのセクションでは、 Azure Cost Management を通じてファブリック容量コストが明らかになります。これにより、F容量（およびその他のSKU）の使用状況データをAzureのコストダッシュボード、アラート、支出分析にネイティブに統合できます。単に請求書を確認するだけでなく、この情報をタグ、サブスクリプション、リソースグループと相互参照することで、誰が何に、なぜ支出しているのかを把握できます。

Fabricの技術アーキテクチャとビジネスモデルは、顧客に 設備消費量を細かく制御して、運用コストを最適化する実際には、これはいくつかの手段に相当します。

  • 能力のスケーリング F販売キャンペーン、会計締め切り、大量のデータ負荷など、予測可能なピークに基づいて容量を増減する。
  • 一時停止および再開機能ファブリック管理者は、コンピューティングコストを削減するために、必要のない時（例えば、重要度の低い環境での夜間や週末など）にF容量を一時停止することができます。
  • サージ保護バックグラウンドジョブが環境を飽和させないように管理する方法を制御する容量レベルのパラメータは、バックグラウンド拒否しきい値とバックグラウンド回復しきい値の2つです。
  • キャパシティ予約予想される消費量を厳密に計画すれば、一定期間の容量を予約することで割引を受けることが可能です。

データガバナンスの分野では、Fabricは Microsoft Purviewは、カタログ作成、系譜管理、分類のための中心的なコンポーネントです。Purview を使用すると、機密ラベルの適用、発生元、変換、消費間の履歴の確認、データ資産の認証、データ品質キャンペーンの強化などが可能になり、同時に Fabric の要素 (Lakehouse、Warehouse、KQL、Power BI など) を統合できます。

「プラットフォーム自動化とDevOps」セクションは主に以下の内容で構成されています。 Git、デプロイメントパイプライン、およびREST APIとの統合FabricワークスペースはGitリポジトリにリンクできるため、複数の開発者が重複作業なしに、同じデータエンジニアリング、データサイエンス、またはリアルタイム分析プロジェクトで共同作業を行うことができます。

Gitとデプロイメントパイプラインにより 開発、テスト、および本番環境のライフサイクルを統制された方法で調整するコンテンツのプロモーション、変更履歴の追跡、成果物の同期、バージョン管理。2025年3月以降、これらのパイプラインは、トリガー、ダッシュボード、データフロー、データパイプライン、データマート、レイクハウス、ウェアハウス、KQL、ノートブック、ページ分割レポート、組織アプリケーションなど、幅広い要素タイプを（一般またはプレビューの状態で）サポートしています。

一方、ファブリックは暴露する 非常に幅広いREST API ワークスペースやフォルダの作成、アイテムの一括移行、接続やゲートウェイの管理、定義の抽出、パイプラインやノートブックのアクティブ化など、ほぼすべての管理タスクやデプロイメントタスクを自動化できます。

Microsoft Fabricにおける分析、AI、ガバナンスに関する主要なアップデート

Microsoft Fabricの新機能と今後のロードマップは？

Fabricの進化は、膨大な数のプレビュー機能と新しい機能によって特徴づけられ、 それらはプラットフォームのほぼすべての領域に及ぶそれらはその後、全体像を把握できるように、体系的にグループ分けされ、議論される。

データウェアハウスにおけるAI機能とマルチモーダル機能

リレーショナルデータの分野では、Fabric Data Warehouseは AIはT-SQLで直接機能します （プレビュー）これにより、以下のことが可能になります。

  • テキストを分類またはカテゴリ分けする。
  • 感情分析を行う。
  • 自由記述テキストから構造化された情報を抽出します。
  • 言語間でテキストを翻訳します。
  • 正しい文法。

目的はそれです AIを使ってデータを強化するために、SQLのコンテキストから離れる必要はありません。これらの機能は、FabricのAI機能におけるより一般的なマルチモーダルサポートと組み合わされており、画像（JPG/JPEG、PNG、GIF、WebP）、PDF、一般的なテキスト形式に加え、ファイルパス形式の入力も処理できるようになりました。

公共事業など フォルダをテーブルに取り込むための aifunc.load プロンプトとスキーマのオプションを使用すると、`aifunc.list_file_paths` でファイルパスを反復処理でき、`ai.infer_schema` で `ai.extract` と互換性のあるスキーマを推論できます。これらすべてにより、複雑なパイプラインをゼロから構築することなく、データを変換および強化できます。

  DropboxからGoogleドライブにファイルを損失なく移動する方法

OneLake、Delta、Apache Iceberg、およびマルチプラットフォームアクセス

ストレージ層では、OneLakeはFabricのすべてが存在する統合レイクとして機能します。主な改善点の1つは、 デルタ湖のテーブルをアパッチ氷山のテーブルとして公開する データを移動したり複製したりすることなく、Iceberg互換エンジンがOneLake上のデータを直接読み取れるようにします。

さらに、OneLakeは現在、 Snowflakeによって直接書き込まれたApache Icebergデータは、コピーフリーアクセスを介してFabricで利用されます。この戦略は相互運用性を強化するものです。Fabricは孤立したシステムではなく、他のエンジンがストレージを重複させることなく活用できるデータ「ハブ」となることを目指しています。

同様に、OneLakeは Azure Blob Storage へのショートカットOneDriveとSharePointに対応し、アクセスロール、フォルダー、行、列レベルのセキュリティ、および承認済みエンジンモデルの拡張によりサードパーティが尊重できるセキュリティモデルによってセキュリティを拡張します。

特に重要な点の1つは、Azure DatabricksにおけるOneLakeカタログのフェデレーションであり、これにより UnityカタログからOneLakeテーブルへのゼロコピーアクセスこのように、OneLakeは信頼できる情報源であり続けるが、Databricksはメタデータのみを同期することで、データを直接クエリできる。

Fabric上のSQLデータベース：パフォーマンス、セキュリティ、および仮想化

FabricのSQL​​データベースは、独自の機能を獲得しつつあります。 ALTER DATABASE SET オプションプレビューでの照合と全文インデックス作成のサポート。 データベースのパフォーマンス コスト面に関しては、いくつかの改善点があります。

  • 自動インデックス圧縮 メンテナンスジョブをスケジュールすることなく、ストレージとI/Oを削減し、クエリ時間を改善する。
  • 最大vCore制限 コンピューティングリソース（4または32のvCore）の使用を制御し、ワークロードが共有容量を過剰に消費することを防ぐように設計されています。
  • カスタムSQLプール これにより、ワークスペース管理者は、アプリケーション名に基づいてリソースの割り当てとクエリのルーティングをきめ細かく制御できるようになります。

また、有効になっています SQLデータベースにおけるデータ仮想化これにより、T-SQL を使用して OneLake に保存されている外部データを照会したり、一般的な形式のファイルを結合を使用してローカルのリレーショナル テーブルと結合したりすることが可能になり、データを物理的にインポートする必要がなくなります。

セキュリティ面では、SQLデータベースは テナントレベルのプライベートリンク（プレビュー）これにより、データトラフィックをプライベートかつ制御された方法で容易にルーティングできるようになり、Fabricの全体的なセキュアなネットワーク構成と統合されます。

リアルタイムインテリジェンス、Eventhouse、Eventstream、Activator

リアルタイムインテリジェンス（RTI）モジュールは、Fabricの主要な差別化要因の1つとなっています。EventhouseとEventstreamを組み合わせることで、 リアルタイムイベントを取り込み、処理し、トリガーする Activatorはあらゆる種類の情報源から情報を取得し、特定の条件下でトリガーされるアクションを調整します。

最も強力な新機能には、以下のようなものがあります。

  • コード不要の異常検知 自動モデル選択、シンプルなインターフェース、柔軟なアラート機能を備えています。
  • ビジネスイベントこれらは、ユーザーデータ関数とノートブックから生成された重要なビジネス上の瞬間を捉え、アラート、カスタムロジック、フロー、AIモデル、またはSparkジョブをアクティブ化できるようにします。
  • アクティベーターとユーザーのデータ機能の統合これにより、Fabricで作成された関数は、プラットフォーム自体やOneLakeからの内部イベントを含む、あらゆるソースからのイベントを処理できるようになります。
  • SQLを使用してイベントを処理する機能（EventstreamのSQL演算子）これにより、既知のSQL構文を用いてリアルタイムフローを変換することが可能になります。

関連するコネクタが追加されます。 クリブル （複数のソースからのログおよびテレメトリの取り込み用）、Solace PubSub+ とのコネクタ、および Azure Virtual Network、VPN、ExpressRoute、またはプライベートエンドポイントを介したプライベートネットワークでのストリーミングサポート。

データスキーマと契約に関しては、Eventstream は スキーマ レジストリ これは、より堅牢なパイプラインのためのイベントスキームを定義および検証し、既存の契約を尊重しながらConfluent CloudのKafkaに接続するためのConfluent Schema Registryをサポートします。

プラットフォーム全体にわたるコパイロット機能とAI機能

Fabric の Copilot が世界中で利用可能になりました。 Power BI、Data Factory、データサイエンス、データエンジニアリング、およびKQLクエリの作成さらに、以下の特定の機能が組み込まれています。

  • Copilot for Dataflow Gen2 (最新のデータ取得)これは、自然言語による指示に基づいてデータを取り込み、変換するのに役立ちます。
  • データウェアハウス用コパイロット（チャット）リボン上のボタンからアクセスでき、ダイアログを通じて倉庫管理タスクを迅速化します。
  • SQL分析エンドポイント用Copilotこれは、ビジネス記述からSQLクエリを生成および最適化します。
  • ノートパソコンの副操縦士 ワークスペースのコンテキスト、Lakehouse、ノートブックの構造、実行環境に関する知識を持ち、マルチステップコードの生成、リファクタリング、複雑なノートブックの要約、および「Fix with Copilot」オプションを使用したエラー診断を行うことができます。
  • インラインオートコンプリート（インラインコード補完）とノートブックコパイロットのインラインコード補完（プレビュー）Pythonをより速く、より少ないエラーで記述するために。

さらに、AI技術基盤は拡大しており、 事前に構築されたFoundry Toolsが統合されています （Azure OpenAI、Azure Language、Azure Translator）、Eventhouse 用の OpenAI プラグイン（ai_embed_text および ai_chat_completion）、および Copilot Studio を含む他のアプリケーションが Fabric データをオーケストレーションされた方法で操作できるようにする一連のエージェントとデータエージェント。

ファブリックデータエージェント、MCP、および開発者ツール

生地の紹介 データとツールへのアクセスを調整できるデータエージェント AIエージェント向けには、Python SDKとMicrosoft Copilot Studioとの直接統合が提供されます。これにより、Fabricで管理されるエンタープライズデータと連携する対話型アシスタントを簡単に構築できます。

並行して、 モデルコンテキストプロトコル (MCP) これは、AIエージェントとFabricサービスの統合における重要な構成要素となります。ActivatorとEventhouse専用のMCPサーバーがあり、開発者向けのFabric MCPには以下の機能があります。

  • これにより、AIアシスタントがFabricアイテム用のコードとコンテンツを生成できるようになります。
  • VS CodeやGitHub Codespacesなどの開発ツールと連携します。
  • Eventhouseにおけるリアルタイムデータの参照および活用を行うためのツールを紹介します。
  Googleドライブがファイルを同期しない：原因、解決策、Windows、Mac、Android向けのヒント

開発者の日々の業務において、注目すべき重要な点がいくつかあります。 開発環境: Fabric SQLデータベースをサポートするVS Code用MSSQL拡張機能Microsoft ADO.NET ドライバーと Fabric Data Engineering 用の ODBC ドライバー (Livy を介して Spark SQL に接続)、および Spark から Azure および Fabric の SQL データベースへの認証済みアクセスを簡素化する SQL データベース用 Spark コネクタ。

また、 ファブリックCLIAzure DevOps に統合されたタスクとして利用可能で、外部ツールを手動でインストールすることなく、ワークスペース、アイテム、およびデプロイメントの管理を自動化できます。

Fabricにおけるデータファクトリー、データ移行、およびオーケストレーション

Fabricのデータ統合レイヤーは、Data FactoryとDataflow Gen2に依存しており、これらは関数を受け取り、... オーケストレーションはよりスマートになり、自動化が進み、移行も簡素化されます。 既存のプラットフォームから。

Dataflow Gen2：パフォーマンス、公開API、および診断

Dataflow Gen2には、プレビュー版としていくつかの機能が搭載されています。

  • 対象クエリの高度な編集 作成環境自体から、宛先側のロジックを直接調整する。
  • パーティション化されたコンピューティングこれにより、データフローの一部を並列実行できるため、全体の評価時間を短縮できます。
  • 診断情報をダウンロード 実行レベルでは、パフォーマンス分析とインシデント解決のための構造化ログパッケージを使用します。
  • パブリックAPI データフローをプログラムによって作成、更新、削除、スケジュール設定、監視するためのツール。
  • CI/CDをサポートする公開パラメータパイプラインやその他のソースから値を渡すことで、データフローを更新できるようにする。
  • 最近のデータ Power Queryリボンおよびモダンデータの取得で、最近使用した項目にすばやくアクセスできます。

これらすべては、以下の機能によって補完されます。 REST経由でPower Queryをプログラム的に評価するこれにより、Power Queryコネクタを活用し、自動化プロセスの一部としてMスクリプトを実行したり、Spark、パイプライン、または外部ツールと統合したりすることが可能になります。

データファクトリー：適応型パフォーマンス、接続性、およびdbt

統合のより「古典的な」部分では、Fabric内のData Factoryが以下を導入します。

  • 適応型パフォーマンスチューニング コピー処理においては、構成や実行状況に応じてパフォーマンスパラメータをインテリジェントに調整します。
  • コピージョブにおける変更データキャプチャ（CDC）のサポート変更（挿入、更新、削除）のみを継続的に複製する。
  • 手動アップグレードオプションを備えたオンプレミスゲートウェイ Fabricポータル、API、またはスクリプトから管理できます。
  • 最近の接続これは、監査とライフサイクル管理を容易にするために、接続に最終使用プロパティを追加します。
  • ネイティブ dbt ジョブこれにより、オーケストレーション、テスト、ドキュメント作成、ガバナンスを統合した状態で、Fabric内でdbtプロジェクトを実行できるようになります。
  • SSISパッケージの呼び出しアクティビティ パイプラインでは、Fabric のオーケストレーション自体から SSIS パッケージを実行します。

ユーザーエクスペリエンスも向上しています SharePointサイトセレクター （SharePointサイトピッカー）はURLを手動で入力する手間を省き、データファクトリーのMCPサポートにより、AIアシスタントが自然言語の指示だけでDataflow Gen2を簡単に作成および展開できるようにします。

データ移行および複製ツール

マイクロソフトは、いくつかの具体的なツールを通じて、Fabricへの移行を積極的に推進しています。

  • データファクトリー向けファブリック移行評価これは、ADFパイプラインの準備状況を分析し、サポートされているパイプラインを接続マッピング付きのFabricワークスペースに移行します。
  • データウェアハウスの移行アシスタントこれにより、ソースデータウェアハウスに直接接続して、データをFabric Data Warehouseに移動できるようになりました。
  • SQLデータベース用移行アシスタントオンプレミスの SQL Server ワークロードの移行を目的としており、DACPAC を介したスキーマのインポート、非互換性の検出、および推奨事項を提供します。

レプリケーションに関しては、以下のサポートが提供されています。 複数の運用ソースのミラーリング (Azure Database for MySQL、Google BigQuery、SQL Serverなど) を Fabric に連携させ、どのテーブルをレプリケートするかを制御したり、REST を介してミラーリング プロセスを再起動したり、Databricks の場合は Unity Catalog ポリシーを OneLake セキュリティにマッピングしたりする機能を提供します。

また、Lakehouseのレプリケーションコネクタも含まれています。 デルタ変化データフィードこれにより、CDC独自のソリューションで一から開発する必要なく、レイクハウスデルタボードの変更を互換性のある目的地に向けて公開できます。

Fabricにおけるセキュリティ、高度なガバナンス、およびモニタリング

あらゆる分析プラットフォームにおける最大の懸念事項の1つは、 データの保護、使用状況の管理、リソース消費量の監視生地はこれらの面で急速に成熟しつつある。

OneLakeにおけるセキュリティとデータ保護

OneLakeは完全なモデルを追加します データアクセスセキュリティ と：

  • Lakehouseのデータアクセスロールは、フォルダベースのセキュリティインターフェースから権限を構成できます。
  • 第三者が定義されたポリシーを遵守できるように、ショートカットに対するセキュリティサポートを提供します。
  • OneLakeのデータアクセスセキュリティAPIは、権限管理の自動化を可能にします。
  • 外部エンジンへのモデルの拡張（OneLakeのサードパーティ向けセキュリティ認証）。

並行して、保護は拡大され、 DLPはアクセスを制限する OneLake内のすべての構造化データ（SQL、KQL、データウェアハウス）に適用され、導入されます。 ファブリックコパイロットとデータエージェントのためのAI向けDSPMこれは、Purview AuditおよびeDiscoveryと統合され、AIのインタラクションにおける機密情報や危険な行動を監視します。

アイデンティティという観点から見ると、以下のような特徴が見られる。 アイテムに関連付けられたID （例えば、LakehouseやEventstreamなど）REST APIを介して、特定の操作における所有者への依存を排除​​し、ワークスペースIDまたはサービスプリンシパルを使用してOneDriveおよびSharePointショートカットを認証します。

中央集権的なガバナンスとOneLakeカタログ

データガバナンスの経験は、 OneLakeカタログに新しい集中管理パネルが追加されましたデータ所有者は、自分が作成したアイテムの集計ビューを確認したり、ガバナンスに関する推奨事項を受け取ったり、セキュリティとコンプライアンスを向上させるために利用可能なすべてのツールにアクセスしたりすることができます。

  ビッグデータの例と定義

さらに、 OneLakeカタログ検索API MCPツールも付属しており、カタログの権限やメタデータを尊重しながら、コードやAIエージェントからFabric環境全体にわたってアイテムを単一の呼び出しで検出できます。

能力、消費量、作業量のモニタリング

Fabricは、複数のレベルの可視性を提供します。

  • ワークスペースの監視これは、Fabric 内にデータベースを作成し、複数のアイテムからのログとメトリックを統合します (詳細な監視機能を備えたコピー ジョブを含む)。
  • コピージョブのワークスペース監視スループット、データ量、エラーコード、時間などの指標はすべて、一元的な分析を目的としています。
  • 容量指標の適用におけるアイテム履歴各アイテムのCU消費量を30日間表示し、ワークスペースとタイプでフィルタリングできます。
  • 作業スペースレベルのサージ保護これにより、ワークスペースごとに24時間ローリングウィンドウで消費量のしきい値を設定し、それを超えたワークスペースを自動的にブロックしたり、ワークスペースを「ミッションクリティカル」としてマークして制限から除外したりすることが可能になります。

これに加えて、最初のセットは Fabric Admin API ワークスペース、アイテム、ユーザーアクセスの詳細の検出に重点を置き、動的な在庫管理と定期的なアクセス制御を容易にします。

ビジネスモデリング、プランニング、および新しいワークロード

技術的な層を超えて、マイクロソフトは 新しいビジネス指向のワークロード Fabricについて。最も注目すべきものの1つがFabric IQです。これは、組織全体を包括的に捉えた上で意思決定を行うインテリジェントエージェントのために、ビジネスセマンティクス、データ、モデルを統合することを目指しています。

Fabric IQ内には、以下の項目が表示されます。

  • オントロジー（プレビュー）これは、エンティティ、関係、プロパティ、制約が企業のビジネス言語に従って定義されるタイプのアイテムです。
  • プラン（プレビュー）計画、レポート作成、分析、統合、および共同管理のためのノーコードプラットフォーム。

リアルタイムインテリジェンスも登場する デジタルツインビルダーリアルタイムデータに基づいてデジタルツインをモデリングすることに特化したアイテムで、物理的な操作の最適化、状態の監視、シナリオのシミュレーションを目的としています。

一方、導入される Fabric IQのワークロード 独立したワークロードとして扱われるようになり、ガバナンスとセマンティックアライメントのためのサポートツールも拡大を続け、データモデル、ビジネスロジック、AI/分析アプリケーション間の連携が強化されている。

パフォーマンス、ユーザーエクスペリエンス、生産性の向上

このレビューを締めくくるにあたり、いくつかの横断的な改善点を強調しておく価値がある。 それらは必ずしもニュースの見出しになるわけではないが、人々の日常生活に大きな影響を与えている。 チームの。

Sparkと分散コンピューティングのセクションでは、Fabricは以下を紹介します。

  • Fabric Runtime 2.0（プレビュー版） Azure Linux 3.0 上で、Apache Spark 4.0、Delta Lake 4.0、Java 21、Scala 2.13、Python 3.12 を使用。
  • Sparkアプリ比較ツールこれにより、最大4つのSpark実行を並行して選択および比較できます。
  • スパーク診断エミッターこれは、Sparkアプリケーションからログ、メトリクス、イベントを収集し、Event Hubs、ストレージ、Log Analyticsなどの宛先に送信します。
  • JobInsight診断ライブラリ完了した Spark 実行を API (クエリ、ジョブ、ステージ、タスク、エグゼキュータ、イベントログ) を介して分析するためのライブラリ。

倉庫レイヤーには、以下が追加されます。 データクラスタリング パフォーマンスの向上とアクセスコストの削減のため、サロゲートキー用のIDENTITY列、およびVS CodeのSQLデータベースプロジェクト（ウェアハウスソース管理）を通じたバージョン管理とCI/CDサポートを提供します。

Fabricポータルのユーザーエクスペリエンスも進化しています タブブラウジングとオブジェクトエクスプローラーこれにより、複数のアイテムを同時に開き、それらを素早く切り替えることができます。これは、GitにおけるLakehouseの自動バインディングや、Lakehouseのメンテナンス用ユーティリティ群（メンテナンス作業やSQLエンドポイントの更新など）といった改善点と相まって、よりユーザーフレンドリーで俊敏なプラットフォームの実現に貢献します。

最後に、次のような機能があります。 品目定義の一括インポート/エクスポート （移行、テンプレート、メタデータのバックアップ用）、フォルダ用のREST、Activatorからのアイテム有効化におけるパラメータサポート、統合カタログを備えたExcelへのOneLakeデータロードなどにより、現代のデータチームの一般的なニーズをほぼすべて網羅するエコシステムが完成します。

集中型ガバナンス、きめ細かなセキュリティ、インテリジェントなオーケストレーションから、SQL に組み込まれた AI、リアルタイム分析、デジタル ツイン、MCP エージェントに至るまで、この一連の機能により、Microsoft Fabric は完全なデータ プラットフォームとしての地位を確固たるものにしています。 重要なのは、単にデータを保存して視覚化するだけでなく、データライフサイクルのあらゆる部分を制御するために、ガバナンス、自動化、そしてAIの活用を行うことである。これにより、組織はアーキテクチャを段階的に進化させ、既存のシステムを移行し、従来のアプローチよりもはるかに迅速に新しいソリューションを導入することが可能になります。