低コストでペタバイト規模のデータを処理、SLA担保も容易な次世代DWHの実力
データウェアハウス(DWH)のレガシー化により、データや利用者の増加に耐えきれず、運用コストやSLAの担保、同時実行時のキャパシティープランニングに課題を抱える企業は多い。これらを解消するとみられる「次世代DWH」の実力とは?
2020/07/03
データウェアハウス(DWH)のレガシー化により、データや利用者の増加に耐えきれず、運用コストやSLAの担保、同時実行時のキャパシティープランニングに課題を抱える企業は多い。これらを解消するとみられる「次世代DWH」の実力とは?
2020/07/03
データウェアハウスのクラウド移行は、データ統合を容易にし、インサイトを最大活用できるようにするなど、多くのメリットをもたらす。しかし、これをユーザーの業務に支障をきたさずに迅速に行うのは容易ではない。その課題と対策を探る。
2020/06/25
大規模データの蓄積や処理に使われる技術の中では「Hadoop」が優勢だった。だが最近は、一時期守勢に立たされたはずの「DWH」が「クラウドDWH」へと形を変え、再び関心を集めつつある。背景には何があるのか。
2019/09/17
ビジネスでのデータ活用が広がり、データ品質の影響範囲はさらに広がっている。だが、データが急増する中で、データ専門家に依存する従来の手法では対応できない状況が生まれつつある。このようなデータ管理の課題を解消する方法とは?
2019/09/02
自社にデータウェアハウス(DWH)やアナリスト/エンジニアを持っていないことが原因で、効果的なデータ分析が行えないケースは多い。そこで有効なのが、Google Cloud Platform(GCP)が提供するDWHである「BigQuery」だ。
2019/08/26
データ量の急増、クラウドからのデータ統合、セルフサービス型データ分析の普及などにより、データ活用は困難になるばかりだ。この環境下でデータに基づく意思決定を実現するには、IT部門に「3つの発想転換」が求められるという。
2019/07/02
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2019/05/13
約4割が50以上のDBを担当するなど、データベース管理者は過重な負担に苦しんでいる。そこで登場したのが、プロビジョニングやDBチューニングなどデータ管理に関するライフサイクル全体を自動化する自律型DBだ。果たしてその実力は?
2019/02/04
データの急増を背景にデータウェアハウスをクラウド化する企業が増えているが、管理負担や可用性、コスト削減だけで判断するのは早計だ。高度なアナリティクスやビッグデータの有効活用など収益化の機会増につながるサービスを選びたい。
2019/01/18
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2018/08/31
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