[新製品・サービス]

2021年6月4日(金)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　「Dataplex」は、分散しているデータを統合して分析するサービスである（図1）。例えば、顧客を知るために、データベースに格納したCRM（顧客関係管理）のデータと、データレイクに保存したアクセスログを組み合わせて使いたいケースがある。こうした場面で役立つ。

図1：分散しているデータを統合して分析できる（出典：グーグル・クラウド・ジャパン）
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　Dataplexを使うと、データ分析者は、DWH（データウェアハウス）やデータレイク、個々のデータベースなど、データがどこにあるかを意識することなく分析できるようになる。また、データ管理者の視点では、データがどこから来たのかや、だれがアクセスできるのかなどを管理できる。

　「Datastream」は、データベースをリアルタイムにレプリケーションするCDC（変更データキャプチャ）サービスである（図2）。サーバーレス型で動作する。データベース上で生じた変更を継続的に読み出し、これを他のデータベースやストレージなどに即時レプリケーションできる。

図2：データベースをリアルタイムにレプリケーションする（出典：グーグル・クラウド・ジャパン）
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　例えば、ECサイトの在庫をリアルタイムに分析するといった、リアルタイムにデータベースを複製したい各種のニーズに応える。参照専用のデータベースをオフロード分離し、商品購入などの更新系のトランザクションを維持するようなケースにも利用できる。

　「Analytics Hub」は、グーグルのDWH「BigQuery」に追加した新機能で、データの共有だけでなくデータ分析の手法も共有することができる（図3）。主に、データ分析手法を共有していない社外とのデータ共有に役立つ。「BIツールのLookerを使って、このように可視化する」「このテンプレートを、こう使う」といった、データの分析方法を共有できる。

図3：BigQueryにおいてデータだけでなくデータの分析手法も共有できる（出典：グーグル・クラウド・ジャパン）
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　社外とデータを共有する場合、共有したデータの使い方が分からないケースがある。一方で、社内でのデータ共有は、ユースケースや分析方法を最初から共有できているため、データの共有と活用がうまくいく。Analytics Hubによって、データの分析方法を共有できていない社外ユーザーとの間でも分析手法を容易に共有できるようになる。