従来型データウェアハウスを脱却、高度な分析を実現するデータ戦略基盤の構築法

　収集された膨大なデータを分析し顧客が求めるリアルタイムのエクスペリエンスを提供するには、強力なデータ基盤が必要となる。ビジネスチャンスのグローバル化により、データウェアハウス（DWH）はストリーミングデータやバッチデータを読み込みながらクエリも同時にサポートしなければならないため、従来型DWHでは太刀打ちできなくなっているのだ。

　最新のデータ戦略を従来のテクノロジーで実現しようとする場合、さまざまな制約が足かせとなって大半の時間をシステムエンジニアリングに費やすこととなる。このため、最も重要なデータ分析に充てられる時間はわずか15％程度となってしまう。

　本資料では、Google Cloudの新たなDWHをベースに、AIや機械学習などを組み込んだ、高度な分析を身近にするツールを活用することにより、これらの課題を解決する方法を紹介する。具体的には、ペタバイト規模のデータを超高速かつインタラクティブに解析できるフルマネージドサービスを用いた新たなデータプラットフォームの構築だ。3年間の総所有コストを、オンプレミスソリューションと比べて52％、一般的なクラウドサービスと比べて41％も削減できるという。