データベースから「データ」へ データベースウォッチャーが振り返る2016年、2017年に注目すべき技術：Database Watch（2016年総集編）（1/4 ページ）

データベースの最新事情を追う連載「Database Watch」から、2016年の動向を振り返りながら、技術者に向けた「2017年にチェックしておくべきトレンド」を先読みします。

[加山恵美，＠IT]

　2016年は、何度か「連載タイトルを変更した方がいいかもしれない」と考えた年でした。

　長らく企業ITシステムにおけるデータベースといえば、リレーショナルデータベース（RDB）でした。しかし今や、このシステムにおけるデータの格納場所がRDBとは限らなくなってきたからです。ただしその中身である「データ」は、これまで以上に重要性が高まっています。技術者の皆さんも、RDBの重要性はそのままに、「データをいかに活用して、ビジネス躍進につなげていくか」という視点がこれまで以上に求められた年だったはずです。このために本連載「Database Watch」も、タイトルは維持しつつもRDBだけにこだわらず、データ活用のための新しいテクノロジーもキャッチアップするよう視野を広げることにしました。

2016年6月30日に行われた「SplunkLive! Tokyo」で登壇した、Splunk チーフエグゼクティブオフィサーのダグ・メリット氏

　例えば、2016年8月版『必ずしもデータベースに送られるわけではない「ログ」「センサーデータ」は、どこでどのように処理されるのか？』で採り上げた「Splunk」は、データを蓄積し、分析し、可視化するためのソフトウェアです。しかし、データベースではありません。システムログやセンサーデータなど、絶え間なくあらゆる場所から生成されるデータを、スキーマを問わずに飲み込んで処理していく技術を強みに発展してきています。既に、潜在的なセキュリティリスクを早期発見する「SIEM（Security Information and Event Management）」を中心とするセキュリティ分野やIoT（Internet of Things）分野で活躍しており、今後のさらなる需要増が予測されています。

　近年のデータベース周辺の関心事を振り返ってもそうです。新機能や性能向上といった技術だけでなく、それがどのようにビジネス躍進をもたらすかを明確に示すようになりました。もちろんその背景には、企業におけるITの位置付けが既に変わりつつあることがあります。これまではITの導入を既存ビジネスの効率化のためとしていましたが、今後はITの仕組みが企業のビジネスそのものになります。例えば、世界のタクシー業界の在り方を根本から変えた米ウーバー（Uber）や、民泊という概念をITで新たなビジネスに変えた米エアビーアンドビー（Airbnb）に代表されるように、さまざまな業界で長らく続いていた既存のビジネスモデルを破壊し、市場を根本から覆す企業が現れ始めています。このような変革は「デジタルトランスフォーメーション」や「アイデアエコノミー」などと呼ばれていますが、2017年はもはやバズワードでもなくなっていることでしょう。

　デジタルトランスフォーメーションを踏まえてデータベースの周辺に話を戻すと、ビジネスにデータは不可欠でも、「データの格納先はRDBとは限らない」変革が着実に広まっています。ただし、SQLの需要は依然として根強いです。NoSQLやHadoopなどのRDBではない、むしろRDBと対極にあるものにも、RDBのための問い合わせ言語であるSQLの実装が進んでいます。それだけSQLはデータを扱うための手法として定着しているということなのでしょう。

　本連載「Database Watch」で注目された記事は以下の通りです。ここでは、記事のPV（ページビュー）ではなく、技術者の皆さんが何らかのアクションを起こした、つまり、この先重要だと感じたことを示す指標として、Facebookシェア＋コメント数のランキングを集計しました。

2016年「Database Watch」Facebookシェア数ランキング

順位	タイトル	シェア・コメント数	掲載日
1	Database Watch（2016年9月版）：OSSデータベースのMySQLとPostgreSQLは「次の段階」へ進む	205	9月13日
2	Database Watch（2016年6月版）：データベースから「データ」に目を向け始めたIBM	145	6月28日
3	Database Watch（2016年5月版）：攻撃者が狙うのはデータベース、それなのに「データベース保護の対策が見落とされがち」ではありませんか？	133	6月1日
4	Database Watch（2016年11月版）：データサイエンティストが提供する「データ分析ツール」の意図をあらためて考える	106	11月9日
5	Database Watch（2016年8月版）：必ずしもデータベースに送られるわけではない「ログ」「センサーデータ」は、どこでどのように処理されるのか？	72	8月15日
6	Database Watch（2016年4月版）：「SQL Server 2016」に搭載される新たなセキュリティ対策を追う	60	4月11日
7	Database Watch（2016年3月版）：Sparkは“誰”に例えられる？──多様化と進化を続ける「Hadoop」、人気急上昇「Spark」	50	3月7日
8	Database Watch（2016年1月版）：MySQLの「気になるウワサ」はどこまで本当？	27	1月18日
9	Database Watch（2016年2月版）：初公開から20年、「MySQL 5.7」が性能強化とネイティブJSON対応で得たもの	7	2月2日
※2016年1月1日〜2016年12月22日のFacebookシェア数＋コメント数を集計 ※Facebookシェア数＋コメント数は2016年12月22日時点の数値

　これを踏まえ、次のページから2016年のデータベース関連のトピックを総括していきます。