EDW化を推進し 迅速かつ精緻な意思決定を実現する基盤整備を データ活用の重要性が強く叫ばれながらも、戦略目標を達成するために業務で発生したデータや外部のデータを十分に活用/分析し、経営にベネフィットをもたらしている企業は、それほど多くはないのが実情だ。日本テラデータの金井氏は幾多の経験に照らしながら、データ活用/分析を進めるためのポイントを解説した。
コーポレート・エバンジェリスト/
エグゼクティブ・コンサルタント
金井 啓一 氏
「データ活用において最も重要なのは現場の“ビジネスクエスチョン”に答えること。とはいえ、四半期の収益や顧客満足度の見える化を例にとっても、答を出すには数多くのデータが必要となる。うまく統合できていなければ、分析に時間がかかり、処理も複雑化してしまう」─。こう指摘するのは日本テラデータの金井氏だ。
合理的な解として同社が推奨するのが、データを全社的に統合・一元管理するEDW(Enterprise Data Warehouse)の構築である。データを1カ所に集め、データとデータを紐付けていく。具体的には、業種別のLDM(論理データモデル)に基づいて、ERP、業務系システム、SCMなど、さまざまなデータを統合すると共に、いったんロードしたデータは何度でも利用できる情報基盤を整えるというものだ。「EDWを構築することが、ダイナミックな情報活用につながり、経営者層から現場担当者まで一貫した視点でビジネスを捉えることが可能になる」と金井氏はメリットを説明する。
重要となるのはLDMにおけるデータの統合、そして正規化/抽象化だという。例えば、「顧客の住所」は顧客テーブルに含めるものと思いがちだが、地理情報として抽象化すれば、その活用方法をさらに拡げることができる。同じデータをリサイクルして利用でき、複数個所に分散させないのでストレージ容量も小さくて済み、管理も容易になる。同社が掲げる“One Fact in One Place”のメリットはそこにある。
ビッグデータ時代の分析活用基盤のあり方とは
EDWの具現化に向けて、どんなアクションプランを描けばよいのか。同氏は「EDW構築メソドロジー」として、構想策定→分析→設計→装備→実装→統合→運用というサイクルを一巡させ、以降は分析から運用までのフェーズを繰り返していく方法を提示した。最も重要で大切なフェーズは最初の構想策定だ。ここでのコンサルティングをテラデータは重要視しており、ITの視点(LDM)とビジネスの視点(EDWロードマップ:EDWr)をリンクさせたプランを提案している。
ビッグデータ時代、EDWをさらに推し進めるソリューションが「Unified Data Architecture」だ。データを収集・蓄積し、MapReduceによるデータ処理を担う「Hadoop」、SQLによるデータ分析を担う統合データウェアハウス「Teradata」、そしてSQLでMap Reduceの関数を記述し非構造化データの分析を可能にする「Teradata Aster」。これら3つを統合することで、ビジネスユーザーからITエンジニア、データサイエンティストに至る幅広いユーザーを対象に、ビッグデータ分析を可能にすることを目指したものだ。
中でも注目株は今年になって国内でも販売が開始されたTeradata Aster。ビッグデータ分析に特化したプラットフォームであるTeradata Asterは構造化データのみならず非構造化データも扱うことができ、Hadoopでは難しいとされるインタラクティブ分析を高速に処理する独自技術「SQL-Map Reduce」を備えるのが特徴だ。従来のBIツールともシームレスに連携でき、ペタバイトクラスの拡張性も視野に入れている。
お問い合わせ
日本テラデータ株式会社
http://www.teradata-j.com/
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