## Notionで使えるデータベースとはどのようなもの？

Notionは、ビジネスでもプライベートでも活用できるクラウド情報管理ツールです。プロジェクト管理やメンバー同士の情報共有など、様々なワークフローに応じたテンプレートが用意され、目的に応じて様々な使い方ができます。

Notionが持つ特徴的な機能の1つとして、「データベース機能」があります。**データベース機能を使うことで、スケジュール管理やタスク管理だけでなく、蓄積したデータを活用してできることがさらに広がります。**

この記事では、Notionのデータベースの概要と基本的な使い方を解説していきます。

Notionとは？基本的な使い方やEvernoteとの違いを解説

### Notionにおけるデータベースとは

*Notionのデータベースでは、データが「Notionページの集合体」として管理されます。*そのため、データベースに入力された1つのデータセット（アイテム）は、それぞれ独自のNotionページとして開くことができます。

## 「プロパティ」と「ビュー」の基礎知識

Notionのデータベースを使う上で知っておきたいこととして、「プロパティ」と「ビュー」があります。「プロパティ」と「ビュー」を理解することで、データベースから必要なデータを自在に抽出して活用することができます。

### プロパティはデータベース整理のためのタグの役割

**プロパティは、情報の集まりであるデータベースの中から、どのような情報を抽出するかを決めるタグの役割を果たします。**

例えば、物品販売イベントを管理するためのデータベースを作ることを想定すると、「企画責任者」「取扱商品」「開催日」などのプロパティが必要だと考えられます。このプロパティをデータに付与することで、特定の取扱商品を含むデータだけを表示したり、開催日の順に並べたりすることができます。

プロパティの種類には以下のようなものがあります。

■テキスト
データベースに関するメモや説明などをテキストで設定できます。

■数値
通貨やパーセンテージの数値形式を入力できます。価格や数量などの様々な数値に使用できます。

■セレクト
ドロップダウンメニューで、タグを1つ設定できます。

■マルチセレクト
ドロップダウンメニューで、タグを複数設定できます。

■ステータス
進捗状況を表す項目です。「未着手（To Do）」「進行中（In Progress）」「完了（Complete）」のステータスごとにグループ化されたタグを設定できます。

■日付
日付や期間を入力することができます。

これら以外の種類もありますので、プロパティに入る情報の特性に合った種類を使用しましょう。

【参考】：[データベースプロパティを使ってチームの情報を整理する方法](https://www.notion.so/ja-jp/help/guides/database-properties-help-organize-your-teams-information)

物品販売イベントのケースを例に取ると、「企画責任者」は「社員A」「社員B」「社員C」のうちから1人だけを選択するために「セレクト」にし、「取扱商品」は「雑貨」「食品」「衣類」「酒類」のうちから複数選択可にするために「マルチセレクト」にする、という使い方がイメージできるでしょう。

### ビューを切り替えてデータベースを様々な形式で見られる

*ビューを切り替えると、データベースを様々な表示方法で見ることができます。*

それぞれのビューについては後で詳しく説明しますが、すべてのデータを一覧で表示する「テーブル」、カレンダー形式でスケジュールを表示する「カレンダー」、指定したプロパティを軸にデータを分類して表示する「ボード」などがあります。

## Notionでデータベースを作成する方法

ここからは、Notionのデータベースの作り方を実際の手順に沿って解説していきます。今回は、全国各地で行う物品販売イベントを管理するためのデータベースを想定して作っていきます。

### 新規データベースを作成する

まずは、データベースの基本的な形式である「テーブル」ビューでデータベースを作成します。

新規ドキュメントの「データベース」にある「テーブル」をクリックします。または、ブロックエディタで「/database」と入力して、「テーブルビュー」をクリックします。 

「＋新規データベース」をクリックします。

「テーブルビュー」が表示されますので、データベースの名前を入力します。このデータベースは、「イベント開催リスト」としておきましょう。

テーブル作成時に最初からある「名前」と書いてある項目は、データの「タイトル」プロパティです。作成するデータベースに適した項目名に変更しましょう。「名前」の部分をクリックして、表示される入力フォームに「開催場所」と入力します。

これで、「イベント開催リスト」データベースの大枠ができました。

次に、データを追加していきます。

「開催場所」列の空白行をクリックするとテキスト入力できますので、1つめのデータとして、イベント開催場所の「東京都千代田区」を入力しました。

ここから、このデータに付与する情報を「プロパティ」として追加していきます。

まずは、イベントの責任者を1人設定するための、「企画責任者」プロパティを作成します。未入力の列の「＋」をクリックすると、「〇〇（データベース名）の新規プロパティ」が現れます。ここで、この項目で使用するプロパティの種類を選択します。

ここでは、責任者1人を選択できるようにするために、「セレクト」を使用します。

「セレクト」を選択すると、「プロパティを編集」が現れます。入力フォームにプロパティ名「企画責任者」を入力します。

### プロパティのオプションを設定する

次に、「セレクト」で選択肢として選ぶことができる、「オプション」を設定します。「＋オプションを追加」をクリックして、新規追加するオプション名を入力します。

今回の例では、オプションの追加を繰り返して、「社員A」「社員B」「社員C」を選択できるようにします。オプションには色をつけることもできます。

オプションの追加が終わったら、「東京都千代田区」でのイベントの責任者として「社員A」を選択します。

「企画責任者」プロパティに、「社員A」が設定されました。

最初からあった「タグ」は今回不要なので、削除します。プロパティの項目名をクリックすると出てくる「プロパティを削除」で削除することができます。

 同じようにして、イベント開催情報として必要な他のプロパティを洗い出して作成し、その内容を設定しました。*これで、1つのデータセット（アイテム）の情報が揃いました。*

### 登録したデータが1つのページであることを確認する

前にも述べましたが、Notionのデータベースは「ページの集合体」です。*今追加したデータは、Notionの1つのページとして作成されています。*これはどういうことか詳しく確認してみましょう。

タイトルが入力されている部分にマウスカーソルを当てると出てくる「開く」をクリックすると、選択されたデータの内容が、別ページで表示されます。

このページは、テーブルビューで設定したプロパティを情報として持っています。また、この画面からプロパティを追加することもできます。さらに、コメントを追加することや、他のページと同様にページの内容を作り込んでいくこともできます。

Notionのデータベースがページの集まりであることが、これでよく分かると思います。

なお、このページの表示方法には、サイドでページを開く「サイドピーク」、画面中央に表示される「ポップアップ」、ページをフルページで開く「フルページ」の3種類があります。上図は、「サイドピーク」で開いた状態です。

テーブルの行が足りなくなって新規追加したいときは、テーブル左下の「＋新規」をクリックすると、1行追加されます。または、テーブル右上の「新規」ボタンをクリックすると、新しく入力するデータのページが表示され、ここから追加することもできます。

以上の手順を繰り返してデータを追加し、開催場所ごとの責任者、取扱商品、ステータスなどが一覧で確認できるようになりました。

*これがNotionにおけるデータベースの基本的な形です。*

データベースの形が整いましたので、次にデータベースを様々な角度から見ることができる「ビュー」の種類について1つずつ説明していきます。「ビュー」を切り替えると、同じデータベースでも異なる表示形式に簡単に変えることができます。

ビューの表示形式を変えるには、テーブル左上の「＋」をクリックして、表示したいビューを選び、「完了」をクリックします。必要に応じて、「ビュー名」を設定することもできます。

【参考】：[ビュー、フィルター、並べ替え – Notion (ノーション)ヘルプセンター](https://www.notion.so/ja-jp/help/views-filters-and-sorts#%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%82%A2%E3%82%A6%E3%83%88)

テーブルビューは一般的なデータベースの表示方法です。1つのデータセットが行で、Notionの1つのページに当たります。そして、プロパティが列で表されます。

*テーブルビューは一覧表示でデータベースのデータを確認したり、プロパティの修正を行ったりするのに便利なビューです。*

プロパティの値によりグループ化されたデータを表示できます。「ステータス」タイプのプロパティの項目でグループ化すると、*いわゆる「カンバン方式（カンバンボード形式）」の、一目で進捗がわかるタスク管理表示ができます。*

タイムラインビューでは、データが持つ日付形式のプロパティの値に応じて、期間を横長のバーで表示します。いわゆるガントチャートと呼ばれる表示方法に近いものです。*「開催期間」や「有効期間」などを容易に確認することができます。*

データをカレンダー形式で表示します。データを表示している当日は赤く印が付きます。*見慣れたカレンダー内にデータが表示されるので、一目ですぐに予定を確認できるでしょう。*

シンプルなリスト表示ができるビューです。プロパティでグループ化したり、関連するプロパティの表示・非表示を切り替えたりして、必要な情報を簡潔に確認することができます。 

オールインワン情報管理ツールとして注目されているNotionには、便利なデータベース機能があります。データベースを使うと、Notionで管理できることがさらに広がります。この記事では、Notionのデータベースの作り方や、プロパティ、ビューなどの基礎知識について解説します。

Notionのデータベースを作る方法が図入りでわかる

「プロパティ」はデータに付与されるタグのような情報で、データを整理するのに使う

「ビュー」で表示方法を切り替えて、データベースを様々な視点で見ることができる

Notionのデータベースとは？作り方・プロパティやビューについて解説！

## データベースエンジニアはきついって本当？その理由とは

データベースエンジニアは、ITエンジニアの中でもITインフラの根幹を担う、専門性の高い職種です。SEやインフラエンジニアなど他のエンジニアから、データベースエンジニアへの転職を考える方もいるのではないでしょうか。

しかし、データベースエンジニアはきついという意見も見受けられます。*他の職種のエンジニアでも、職種の内容や特徴によってきついと感じることがあるものですが、データベースエンジニアは一体どのような点がきついのでしょうか。*

## データベースエンジニアにはきついこともあるが、やりがいもある

データベースエンジニアは、開発プロジェクトの中でも重要なデータベースを扱うという責任を持ち、高度なデータベースのスキルも必要とされる難しい仕事であることは確かで、それがきついというのも頷けます。

**しかし、その一方でやりがいも十分あり、専門性が高くなれば年収のアップも見込める職種です。**この記事では、データベースエンジニアの仕事内容や年収を説明し、具体的にきついと言われる理由について解説します。

そして、データベースエンジニアとして働くやりがいや、どのような人がデータベースエンジニアとして活躍できるのかについても説明していきます。

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center><br/>

## そもそもデータベースエンジニアとは？

データベースエンジニアは、あらゆるシステムやソフトウェアにとってなくてはならないデータベースを扱うエンジニアです。ここでは、その仕事内容や将来性、年収などについて説明します。

### データベースエンジニアの仕事内容

データベースエンジニアは、データベースの専門家です。Microsoft SQL ServerやOracle Databaseなどのデータベースソフトウェアを使用してデータベースの設計・開発や、運用・管理を行います。

*1.データベースを設計・開発する*
開発するシステムが要求するデータベースの設計や開発を行います。データベースは顧客の業務内容や環境に即したデータを扱うため、顧客企業の詳しい業務フローを確認し、時には業界の専門用語や専門知識についても理解を深めながら、必要なテーブルや項目（カラム）などを洗い出して行きます。

システムに必要なデータ要件が揃ったら、データの定義表を作成して重複チェックなどデータベースの正規化を行い、ER図（エンティティ・リレーションシップ図）を作成して、データベースを構築します。 

*2.データベースを運用・管理する*
開発したデータベースが正しく動くように運用・管理します。データベースのアクセス権限の管理や、定期的なデータのバックアップ、データベースの最適化や効率化などが主な仕事です。

データベースへの不正侵入やデータ窃取を防ぐためのセキュリティ対策もデータベースエンジニアの重要な役割です。

SQL Serverとは？基礎情報から構築までの手順を解説！

### データベースエンジニアの将来性

インターネットサービスの普及や、AI・IoTなどのIT技術の発展が進む中で、ビッグデータの活用が盛んになり、そのデータを格納するためのデータベースは、今後ますます重要性を増すと考えられます。

**社会全体としてデジタル人材の不足が懸念されている背景もあり、データベースエンジニアは将来性のある職種であると言えます。**

これからのデータベースエンジニアは、従来のデータベーススキルに加えて、クラウドやビッグデータ、ディープラーニングなどの技術に対応できるように幅を広げることで、さらに重宝されるでしょう。

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

### データベースエンジニアの年収

データベースエンジニアの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」での平均年収は424万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の民間給与実態統計調査における民間企業平均年収は433万円なのでデータベースエンジニアは一般平均年収と同等か、やや高めであることが分かります。

*データベースエンジニアは、他のデータベースエンジニアよりも多くのデータベース製品を扱えたり、AI開発などデータベース以外の幅広いスキルや知識も身につけることで、より高収入となる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## データベースエンジニアがきついと言われる理由

データベースエンジニアがきついと言われるのは一体何故なのでしょうか。ここでは、その理由を具体的に見ていきましょう。

データベースは企業の貴重な財産とも言える顧客情報や企業機密などのデータを格納するものです。データベース設計の不備のためにシステムがダウンしたり、データの不整合や損失が発生すると、企業は大きな損失を被ります。また、個人情報の流出などがあれば、企業にとって重大なインシデントとなります。

*そのため、データベースエンジニアはデータベースの設計から運用まで常に慎重さと正確さが必要であり、セキュリティ対策も考慮しなければならない責任の重い仕事です。*これが人によっては大きなプレッシャーになり、きついと感じられる理由でしょう。

### 大切な仕事なのに注目を浴びにくい

データベースエンジニアは問題なく稼働することが前提と考えられがちで、その正常稼働を担うデータベースエンジニアの仕事は、システム開発担当エンジニアに比べると成果が見えにくく、縁の下の力持ちといったようなポジションです。

*地道にデータベースを設計・構築し、稼働が始まれば正常な稼働のためにログ監視業務やメンテナンスを行うなど、周囲に気づかれにくい大切な仕事を行います。*そのため、いわゆる裏方の仕事に魅力を感じない人にとってはきつい仕事と言えるかもしれません。

### データベースエンジニアはチームに1人であることが多い

*データベースエンジニアは、プロジェクトの中でデータベースの専門家として1人でデータベース関連の業務に携わることがほとんどです。*そのため、データベースに関連するタスクが重なると激務となり、残業が多くなる場合もあります。

また、周りがシステム開発メンバーばかりで、データベース担当が1人という環境では孤独に感じることもあるでしょうし、リーダーもデータベースに詳しくなく、データベースに関して相談できる相手がいないというケースもあることから、データベースエンジニアはきついと言われることがあるようです。

## データベースエンジニアとして働くやりがい

データベースエンジニアとして働く中には、きついことばかりではなく、それらを上回るようなデータベースエンジニアならではのやりがいもあります。

### チームの主要メンバーとして活躍できる

データベースエンジニアは、システムの根幹を担うデータベースの設計・開発を行うため、プロジェクトの当初からシステムの設計に深い関わりを持つことになります。そのため、開発のメンバーとのやりとりも多く、場合によっては必要なデータの洗い出しのため顧客へのヒアリングも行うこともあります。

**このように、データベースエンジニアはチームの主要メンバーとして動くやりがいを感じられるでしょう。**

### 重要な仕事や規模の大きな仕事に関わりやすい

データベースエンジニアは規模の大きい案件に関わることもあります。時には、政府関連団体の機密情報を扱う案件や、銀行や証券会社のように重要かつ膨大なデータ処理を行うデータベースを担当する案件もあるでしょう。

*責任は重大ですが、その分やりがいも大きく、仕事を通して社会的な貢献を果たす達成感を得ることもできます。*

### 良いデータベースを作れば効率化や企業の業績アップに繋がりやすい

データベースには、顧客情報や、企業の運用に伴って蓄積される営業データなど、活用することにより企業の業務改善に役立ったり、企業の利益に繋がったりするデータが格納されます。

*そのため、自分が行うデータベースの運用管理が、企業にとって貴重な財産であるデータを積み上げていると感じられることが、大きなやりがいの1つでもあります。*

### 業務の幅が広く新しいIT技術にもアプローチできる

データベースエンジニアは、常に進歩する最新のデータベース製品や、新しい運用方法を身につけていくことができます。

また、データベースに関連するIT技術として、ビッグデータを活用したデータサイエンスや、あらゆるモノがインターネットにつながるIoTなどが発展を続けています。

*最新IT技術に興味があり、向上心に溢れる人であれば、このような最新のIT技術に触れやすいデータベースエンジニアにやりがいを感じることでしょう。*

## データベースエンジニアとして活躍できる人とは

どのような人がデータベースエンジニアに向いているのでしょうか。データベースエンジニアに興味があるけれど、自分に合う職種かどうかの判断に迷う人のために、データベースエンジニアとして活躍できる人の特徴について解説します。

### 長期的計画を立てて将来を見据えた仕事ができる人

データベースエンジニアには、システムが正常に運用するよう、正確で緻密なデータベース設計が求められます。

また、データベース構築の際に、システムが稼働を開始した後でデータの不整合を起こすリスクがないかをあらかじめ想定する先見性も必要とされます。

**そのため、綿密で長期的な計画を立ててプロジェクトを進めることができ、先々に考えられるトラブルを予見したり、将来を見据えた仕事ができる人は、データベースエンジニアに向いていると言えます。**

データベースエンジニアの業務は、日々、問題解決を求められる仕事でもあります。システムとデータベースの連携がうまくいかなかったり、データ処理が遅いなど、多くの課題と向き合うことが必要になります。

その問題解決には、データの流れを追ったりデータベースの設計を再確認したりするなど、地道で根気がいる調査が必要な場合も多いです。*そのため、問題解決能力が高い人や、問題解決に楽しさを感じられる人はデータベースエンジニアに向いているでしょう。*

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

### 勉強が好きで向上心がある人

IT技術は日々進歩を続けており、データベースが管理・蓄積するデータは、IT技術とは切り離せない関係を持っています。*データベースだけでなく、IT技術の進歩に興味があり、知識をインプットすることを楽しめる向上心がある人は、データベースエンジニアに向いています。*

データベースエンジニアとしてスキルアップを目指すため、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）主催の「データベーススペシャリスト試験」や、日本オラクル社主催の「オラクルマスター（ORACLE MASTER）」などの資格試験も多数あり、やる気次第でどこまでも高みを目指していける職種でもあります。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：データベーススペシャリスト試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)
【参考】：[ORACLE MASTER Portal - be an ORACLE MASTER - | オラクル認定資格制度 | Oracle University](https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html)

オラクルマスターシルバー取得のメリットは？転職で年収アップを狙える！

## データベースエンジニアとしてプロフェッショナルな仕事を目指そう

ここまで、データベースエンジニアの仕事内容や、きついと言われる、データベースエンジニアとして働くやりがいや向いている人の特徴について説明してきました。**データベースエンジニアは高い技術力で社会的にも責任ある役割を担い、大きなやりがいを感じられる仕事であることがお分かりいただけたと思います。**

しかし、データベースエンジニアに転職することを考える場合、1人での転職活動は難しいケースも多いです。希望する働き方ができるデータベースエンジニアの求人を探して、自分のエンジニアとしてのスキルを面談で上手にアピールする必要があります。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案致します。

アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
・スキルアップをして市場価値を上げていける企業の選び方を知りたい
・数多くあるITエンジニアの職種の中で、自分に向いている仕事は何か知りたい

こうした悩みを抱えていらっしゃる方は、まずは無料登録でキャリアカウンセリングをおすすめ致します。

データベースエンジニアはきついと言われますが、本当なのでしょうか。データベースエンジニアは、負う責任が大きく大変な仕事ですが、一方で十分なやりがいもあります。この記事では、データベースエンジニアの仕事内容やきついと言われる理由、そしてやりがいや向いている人について解説します。

データベースエンジニアの仕事は専門性が高く、今後ますます重要視されると考えられる

データベースエンジニアがきついと言われる大きな理由は、責任が重いのに目立ちにくい職種だから

データベースエンジニアはシステム開発に欠かせない役割を果たし、大きなやりがいもある

データベースエンジニアはきついって本当？理由とやりがいについて解説

Google Cloudは2022年4月6日、新しいアライアンスであるData Cloud Allianceの発足アナウンスを行いました。創設メンバーはGoogle Cloud含めて12の企業からなります。翌日開催されたGoogle Data Cloud Summitで詳細説明がされました。
【参考】：[Google Cloud 2022年4月6日プレスリリース](https://www.googlecloudpresscorner.com/2022-04-06-Fast-Growing-Data-and-Analytics-Providers-Launch-Data-Cloud-Alliance-to-Solve-Modern-Digital-Transformation-Challenges)
【参考】：[Top 5 Takeaways from Data Cloud Summit ‘22](https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/top-5-things-to-catch-up-on-from-data-cloud-summit-2022)

このイニシアティブは、グローバル企業がDX（デジタル・トランスフォーメーション）に必要なデータへのアクセスと洞察をよりシームレスに行うための新しい協調スキームです。データアクセスが、**異種のビジネスシステム・プラットフォーム・環境間で、よりポータブルでアクセスしやすくすることを目的とします**。

Google Cloudとは、Googleの提供するクラウドサービスで、コンピューティング・ストレージ・データベース・データ分析・AIと機械学習等150以上の製品をサービス提供しています。
【参考】：[Google Cloud](https://cloud.google.com/?hl=ja)

今回のGoogle Cloudによる発表では、「データはすべてのDXのための共通の基盤です」と述べています。*オープンなデータ標準・アクセスを、最も普及しているデータプラットフォームとアプリケーション間の統合に取り組むことで、DXを加速していくと表明しています*。

まず発足の背景について考えてみます。企業は新しい方法で消費者に訴求し、まったく新しいデジタルビジネスを立ち上げ、複雑化するガバナンスとコンプライアンスの要件を満たすべく、デジタル変革への道を進んでいます。

取り扱うデータはDXに不可欠です。検索・Eコマース取引・オンライン評価などで、多くのデータが生成されています。データの急増と、それを分析・管理するための多くのソフトウェアやクラウドベースのアプリケーションは、企業がデータを効果的に活用するために一層重要となると考えています。その考えのもとに新アライアンスの発足を表明しました。

このアライアンスは、*業界共通のデータモデル・オープンスタンダード・統合プロセスを通じて、業界を超えたデータ分析・人工知能・機械学習のベストプラクティスの採用を推進していきます*。
【参考】：[Data Cloud Alliance](https://cloud.google.com/solutions/data-cloud-alliance)

このアライアンスのベースは、Google Cloudです。Googleのエンタープライズ・ソリューションは、200以上の国と地域のお客様が利用しています。設立メンバーのソリューションとともに、重要なビジネス上の課題に対処することを目標とします。

### 新アライアンスのミッション

設立したアライアンスのミッションとしては、発足の背景である企業の課題に対処することです。具体的には、*消費者への新しいアプローチ・全く新しいデジタルビジネスの立ち上げ・複雑化するガバナンスとコンプライアンス要件への対応など、DXを加速することです*。

活動の考え方ですが、業界共通のデータモデル・オープンスタンダード・プロセス・エンドツーエンドの統合製品およびソリューションを通じて、業界全体での採用を加速させることです。

同様に、データガバナンス・データプライバシー・データ損失防止・グローバルコンプライアンスに関する課題と複雑性を軽減します。最新のデータおよびアナリティクス技術におけるスキル開発を推進するとしています。

## 新アライアンス設立の意味は？

後に紹介しますが、Data Cloud Allianceの創設メンバーは、Google Cloud含めて12の企業です。各社の特徴を理解すると設立趣旨が分かってきます。*企業が所有するデータは専有するものではなく、共有するものですので設立メンバーからの賛同が得られたと考えられます*。

発表内容から読み取れる設立の趣旨は、以下のものがあると考えられます。

AWSはクラウド事業者のトップ事業者ですが、寡占化が進む中でも優位性を確保しています。AWSの事業が進むと事業独占や抱え込みのリスクが高まります。Google Cloudでは、*AWSと同等サービスを提供するとともに、1社抱え込みからの開放が訴求できます*。

### 顧客のニーズの複雑化・多様化

データ活用が進むにつれて、*DXでの活用方法はビジネスニーズをより複雑で多様な問題解決への期待が高まっています*。このビジネスの複雑性に対処するデータ分析は、クラウド事業者1社で提供できるものではなく、ソリューション経験の知見に基づく評価が必要となります。

DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

### エンタープライズ・ソリューションの体制強化

*企業向けとなるエンタープライズ・ソリューションでは、より高いセキュリティと堅牢性が求められます*。この観点からも実績を有するパートナー協業のベストプラクティスを活用しやすく、導入リスク低減につながると考えられます。

### パートナー連携の要求の高まり

データ活用が進む中、*クラウドサービスを超えた活用や多数のソリューションからの最適な仕組みづくりも重要です*。要件定義・提供ビルディングブロックの選定・評価など、それぞれの特徴を持つパートナーの知見の活用を求める声も高まっているため、自社提供よりもアライアンスでの協業スキームを優先したと想像します。

## Data Cloud Allianceの創設メンバー

*Data Cloud Allianceの創設メンバーは、Google Cloud含めて12の企業となります*。ここでは、Google Cloud以外の賛同メッセージを寄せている11企業の事業特徴から、その発表のポイントを整理しています。

Accentureは、統合コンサルティング会社で、IT系に強みを持ちます。システムインテグレーションやアウトソーシングに多くの実績を持ちます。本アライアンスでは、*クラウドの連続性を通じたデータ交換のためのオープンスタンダードにこだわり、クラウド導入を推進することを表明しています*。
【参考】：[Accenture Home](https://www.accenture.com/jp-ja)

Confluentは、データ活用のプラットフォームを提供します。Apache Kafkaによる分散データストリーミングを得意としています。データストリーミングの専門知識を提供し、データアクセスを円滑に行います。本アライアンスでは、*データ分析のスキル・テクノロジー選択、そしてデータの可搬性を保証できるよう活動を予定しています*。
【参考】：[Confluent](https://www.confluent.io/ja-jp/)

Databricksは、統合データ分析基盤となるデータレイクハウスをApache Spark・Delta Lake・MLflowを組み合わせ実装します。「レイクハウス」プラットフォームは、*自社ソフトのDelta Lakeをベースに、データの取り込み・管理・データ共有を促進し、オープンな基盤とマルチクラウドを実現します*。
【参考】：[Databricks](https://databricks.com/jp/)

Dataikuは、人工知能（AI）や機械学習で用いる、データの準備・分析・視覚化・モデリングに関する統合仮想環境を提供します。*データ分析やAIプロジェクトをシームレスに拡張し、企業の意思決定に利用していくことを想定しています*。
【参考】：[Dataiku](https://www.dataiku.com/ja/)

Deloitte（Deloitte Touche Tohmatsu：DTT）は、世界最大の会計事務所です。*DXを推進しており、テクノロジーコンサルティングを通じて業界標準のデータモデル・プロセス・プラットフォーム統合の提案・評価を行います*。
【参考】：[Deloitte](https://www2.deloitte.com/jp/ja.html)

Elasticは、クロス環境でシステム・プラットフォーム・環境をこえてデータアクセスを可能にします。Elastic Cloudでクラウドプラットフォームの、オープンなデータアクセス・共有・統合をシームレスに行います。Google Cloudにおいても、*お客様が強固なデータ基盤を構築できるメリットを提供します*。
【参考】：[Elastic](https://www.elastic.co/jp/)

Fivetranは、SaaSデータ統合サービスによりデータの抽出・変換・ロードを行い、データウェアハウスの効率性を高めます。*SaaSやデータベースのソースからのデータ統合という分析フェーズをスピーディーに自動化し、データ主導の意思決定を行うために、豊富な洞察をより迅速に提供します*。
【参考】：[Fivetran](https://jp.fivetran.com/)

MongoDBは、ドキュメント指向のNoSQLデータベースです。マルチクラウドにより、クラウドやアプリケーション環境全体におけるデータへのアクセスを統一し、DXを推進します。*より多くの組織がデータを扱う需要に対応し、スマートなデータ駆動型アプリケーションを構築することができます*。
【参考】：[MongoDB](https://www.mongodb.com/ja-jp)

Neo4jは、Javaベースのグラフデータベースです。人気が高く高信頼・安全性の高い企業向けでも利用が進んでいます。AI/MLのパイプラインやペタバイトレベルのスケーリングに活用できます。*オープンスタンダードでベストプラクティスを進化させ、Google Cloud活用を推進します*。
【参考】：[Neo4j](https://neo4j.com/)

Redisは、NoSQLデータベースの1つとなるインメモリデータベースです。キャッシュ・ストリーミング・メッセージブローカとしても利用できます。本アライアンスが対象とする、*データとAIにRedisを用い、お客様のモダンアプリケーションの課題を解決します*。
【参考】：[Redis](https://redis.io/)

Starburstは、データアナリティクスのエンジンで、データレイクやデータウェアハウスのシングルポイントアクセスを実現します。データソースに依存しないTrino（旧PrestoSQL）により、データアクセスを迅速に行うことができます。*企業のデータ駆動型アプローチに対応し、DXを推進します*。
【参考】：[Starburst](https://www.starburst.io/)

## 今後もデータ活用に関する発表に注目しましょう

現在、クラウドサービスの利用は拡大し、一般消費者から企業向けまで利用の幅が広がっています。収集データも大幅に増加しており、データの収集から分析の重要度が固まっています。

今回の発表に限らず、**データ駆動型（Data Driven）によるビジネスの意思決定や課題解決は、次の利用ステップとして拡大の傾向が見られます**。データの収集・蓄積・分析・可視化、そして利用に関する発表は今後も続くと考えられます。次のビジネスの波に乗れるよう、今後の発表にも耳を傾けることをおすすめします。

PaaSとは？エンジニアに求められるクラウドの基本を知っておこう！

AWS のクラウドストレージ6選！容量やメリットも解説

クラウドエンジニアにおすすめな資格や将来性、必要なスキルを紹介

2022年4月6日、Data Cloud Alliance発足のアナウンスがあり、Data Cloud Summitにおいて説明されました。創設メンバーはGoogle Cloud含めて12の企業からなります。ここでは、発表内容と設立メンバーの特徴から、設立の背景と押さえておくべきポイントを整理していきます。

Google Cloudは2022年4月6日、Data Cloud Allianceの発足アナウンスを行いました

異種のプラットフォーム・環境間での、データアクセスの容易性を高めることが目的です

Google Cloud含めて12の企業が賛同し、Google Data Cloud Summitで詳細説明がされました

Data Cloud Allianceが発足！設立背景と重要なポイントを解説！

Azure Cosmos DBとは、マイクロソフト社が提供するAzureクラウドコンピューティングサービスのプラットフォーム製品（PaaS）の1つです。**フルマネージドのNoSQLデータベースを、サーバーレスでサービス提供します。**

【参考】：[Azure Cosmos DB](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/cosmos-db/)
【参考】：[Azure Cosmos DB の概要](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/cosmos-db/introduction)

*サーバーレスとは、事前にキャパシティを計画することなく利用できるサービスです。*最小料金も不要で、トラフィックの急増や不定期に発生するワークロードを処理する際の、データベース操作単位の消費リソースに基づいて利用料が発生します。

データベースの記事（4ページ目）