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ホートンワークスジャパン株式会社

レポート

ホートンワークスジャパン株式会社

Hadoopはなぜ必要か? データ分析アーキテクチャを最適化する4つのメリット

データ分析アーキテクチャを最適化し、分析手法を強化する方法として注目される「Apache Hadoop」。このアプローチが従来型EDW(Enterprise Data Warehouse)の課題を解消し、新たな価値を生む仕組みや、Hadoopに適したデータ基盤について分かりやすく解説する。

コンテンツ情報
公開日 2017/01/19 フォーマット PDF 種類

レポート

ページ数・視聴時間 8ページ ファイルサイズ 2.72MB
要約
 長年に渡り、データ分析基盤の中心となってきたEDW(Enterprise Data Warehouse)。近年は、データのボリュームと多様性の増加、データの移動と変換の複雑化、新たなデータソースの追加といった要因により、これまでのアプローチに限界が見え始めている。

 従来型の高コスト/高性能なデータシステムの多くで、ストレージの大半をコールドデータ(ほとんど使用されないデータ)が占める状況が見られ、価値の低いETL(抽出/変換/ロード)ワークロードが処理サイクルを大幅に浪費している。また、新しいタイプのデータの管理が貧弱で、価値のある分析結果も見逃されている。

 そこで、データアーキテクチャを最適化し、「コスト」「複雑さ」「拡張」の課題を解消する方法として採用されているのが「Apache Hadoop」だ。本コンテンツでは、Hadoopのメリットに加え、導入に適したデータ基盤について分かりやすく解説する。