何度調べてもデータファブリックとデータメッシュの違いがイマイチ理解できなかったのでGPTに手伝ってもらった

GPTに出力してもらった各情報に、文章的な手直しをちょっと入れました。

データファブリックの導入前後の小話

導入前の課題

大手製造企業A社マーケティング部門の田中さんは、製品の市場動向を分析するためデータを必要としていました。
しかしマーケティング部門のデータは各部門に分散されており、営業部門や製造部門、サプライチェーン部門がそれぞれ異なるシステムでデータを管理していたため、必要なデータを集めるのに毎回数週間を要していたのです。

さらに営業部門の山田さん、顧客の購買履歴データを分析して売上予測を立てるためにマーケティング部門のデータが必要でしたが、データの形式が違い過ぎてスムーズに統合できませんでした。
その結果売上予測の精度が低くなり、意思決定の遅れが頻繁しています。

セキュリティの問題も深刻。
各部門が独自のセキュリティ対策を行っていて全社的なセキュリティポリシーが一貫しておらず、データ漏洩のリスクが常に存在していました。
ある日製造部門のサーバーが不正アクセスを受けて重要な製造データが流出する事件が起こり、会社全体に大きな衝撃を与えてしまいます。

導入後の改善