Search-Based Data Discovery & Analytics
Search-Based Data Discovery & Analytics
業務システムのサイロ化が進み、全社横断的なデータ活用が困難な状況の中、社内のみならず、社外のデータをも統合して、企業の意思決定をしていこうというニーズが急増しています。サイロ化されたシステムのデータを活用するために従来行われてきたアプローチは、データウェアハウス(DWH)の構築です。これは物理的なデータ移行を伴う事前定義型アプローチで、このDWH構築には時間とコストと高度なスキルが要求されました。
また、このDWHにすべてのデータが格納されるわけではありません。対象となるデータソースが増えたり、会社の方針が変わり管理の仕方に変更が入った場合等は、DWHのデザインの見直しも必要になりました。「変化」への迅速かつ柔軟な対応は難しいと言わざるを得ませんでした。
価値を得る方法がわからない様々なデータを活用するためには、トライ&エラーが可能な情報基盤が必要であり、オンプレミス、クラウドを問わず、既存のビジネスデータと融合させたリアルタイムのモニタリングやデータディスカバリーが実現可能な情報システムが求められています。
Google Venturesが投資するIncorta Inc.提供のIncorta Enterprise Analyticsは、散在する様々なデータを容易に統合し、思考の速度でAnalyticsを実現する、All-in-oneの情報分析基盤です。
データソースは、RDBは勿論、Hadoop、フラットファイル、各種業務アプリケーションに対応しています。データソースのメタデータ(値ではなく定義のみ)を取り込み、スキーマ定義を迅速に柔軟に定義できます。Direct Data Mappingテクノロジーにより、データ間のリレーションシップも簡単に定義できます。定義が完了すると、Incortaのステージング・エリアにNo ETLでデータをロードします。データは高度に圧縮され、メモリ上に展開されます。DWHのように、スタースキーマといった事前定義は一切不要です。更に、データのリフレッシュ機能も備わっており、ほぼリアルタイムで企業データを扱うことができます。
ダッシュボード機能も充実しており、クライアントとしてWebブラウザ、Excel、モバイル、そして、必要に応じて外部BIとも連携することが可能です。
Direct Data Mappingとは、一言で言ってしまうと「ジョイン」のことです。但し、Incorta独自のジョイン機能になります。一般的に、ジョインの数が増えると、パフォーマンスは劣化しますが、Incortaの場合は、ジョインの数が多ければ多いほど、その効果をより実感することになります。
例えば、レコード数:1,094,118,230件、ジョイン数:20以上で、クエリ時間:0.8秒を実現しました。
メタデータによるスキーマ定義のため、ビジネスの変化に迅速かつ柔軟に対応でき、事前のスタースキーマ設定が不要のため、短期間での導入を実現します。
課題 | Incortaによる解決例 | お客様の利点 |
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