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そのバッチジョブ大丈夫？大規模アプリのデータ量はわずか1年で1.5倍に！
データ統合、DWHの構築、それらにまつわるジョブ実行時間を短縮するには？増え続けるデータに対してはハードウェアの拡張だけで大丈夫か？ある銀行の事例を交えて成功のヒントを解説する。
コンテンツ情報
| 公開日 | 2007/10/24 | フォーマット | 種類 | 事例 |
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|---|---|---|---|---|---|
| ページ数・視聴時間 | 6ページ | ファイルサイズ | 251KB | ||
要約
企業合併や組織変更、部門別最適化のために、分散環境で様々な形で管理されているデータ。
それに対して、企業競争力を強化したいとう経営層からの要求は高まり、膨大なデータをタイムリーに分析したいというニーズが大きくなっている。
データ統合とジョブ実行時間短縮化に向けて、まず必要なことは何か？
データ統合後も、毎年1.5倍のスピードで増え続けるデータを処理し続けられるか？
将来の拡張性とパフォーマンスを確保しつつ、短時間で分散したデータを価値ある情報に変えるヒントを、Syncsort DMExpressを使った米国の銀行の事例を交えながら解説する。
それに対して、企業競争力を強化したいとう経営層からの要求は高まり、膨大なデータをタイムリーに分析したいというニーズが大きくなっている。
データ統合とジョブ実行時間短縮化に向けて、まず必要なことは何か？
データ統合後も、毎年1.5倍のスピードで増え続けるデータを処理し続けられるか？
将来の拡張性とパフォーマンスを確保しつつ、短時間で分散したデータを価値ある情報に変えるヒントを、Syncsort DMExpressを使った米国の銀行の事例を交えながら解説する。