課題1
課題2
課題3
サイロ化の課題を解決
新たなデータストレージの導入や統合データマートの整備など物理的な対策に投資することなく、データソースをサイロ化したまま、論理データウェアハウス（LDW）として様々なデータを一元的に扱える統合基盤を構築できます。
複数業務システムのDBやDWHなどの構造化データだけではなく、ExcelやXML、Json、CSV、PDF、Webページなどの半構造化データ/非構造化データ、ビッグデータなど多様なソースからメタデータを収集してカタログ化し、一元的な管理・運用を実現します。
オンデマンドで各データソースから必要なデータだけを結合・配信できるのでデータの多重複製や中間データの蓄積が不要となり、データの整合性を担保するとともに作業負荷を大幅に軽減できます。
ETLの課題を解決
構造化データ、非構造化データ、ビッグデータなど、保存場所もフォーマットも異なる複数のデータをETL処理なしで、そのまま軽量なLDWとして定義するだけでユーザー部門へのスピーディーな提供が可能です。
LDWから必要なタイミングで要件を満たすデータソースのビューへアクセスして作業できるため、目的別データベースやデータマートを大量に用意する必要はなくなります。
DWHやデータマートを、LDWに置き換えることで、インフラの整備や開発、保守運用のコストを削減。DWHやデータマートとの共存も可能で既存資産を無駄にしません。
ガバナンスの課題を解決
データへのアクセスに対し、あらゆる認証方式のデータソースにユーザーロール参照権限を設定することができることに加え、個別レコードに対する行列参照権限、データマスキングなどの機能によりガバナンスを強化します。
どのユーザーがいつどのような経路でデータソースにアクセスし、どのようなクエリをかけたのか、すべてのログを取得する機能により、データ利用に関する問題が起きてもシステム監査を行えるので安心です。
すべてのデータに対するアクセスポイントをデータ仮想化レイヤーに一元化し、統一されたポリシーの下でデータの利活用・管理を行うことができ、全社規模のデータガバナンスを確立できます。
具体的な
膨大なデータが社内外に散在し、慢性的なサイロ化によって全社横断的なデータ活用が困難となり、かつデータ形式の多様化でガバナンスが効かなくなったデータソースに対して、適切に設計されたデータ管理フレームワークに基づくコントロールプロセスを確立することは、データ統合、データ管理担当者にとって切実な問題です。
Denodoデータ仮想化ソリューションは、一元化されたデータ統合・データ管理実現を阻む多くの課題を、どのように解決できたのでしょうか？
Denodoプラットフォームは、実データの複製は原則行わず、データソースに格納されたデータを参照するためのメタデータのみデータ仮想化レイヤーで保持します。
そのため非常に軽量で実装しやすく、データアクセス制御もデータ仮想化レイヤーで一元的に管理することができるため、会社全体で一貫したガバナンスを効かせたデータ運用が可能となりました。
Denodoプラットフォームでは、データソースを物理的に複製して統合するのではなく、「必要なデータがどこにあるのか？」を参照するためのメタデータを仮想化レイヤー上でカタログ化し、論理統合します。
データの形式や保管場所に関わらず、一貫した中央制御、データガバナンスおよびセキュリティポリシー適用が可能となり、これによって、国や地域による独自のデータ保護法令に則った形で、センシティブな顧客データの活用を推進することができました。
Denodoプラットフォームは、データドリブン経営を実現するために不可欠な、組織内の全員が同じデータに基づいてビジネスの意思決定を行うための概念である「信頼できる唯一のビュー（A Single View of the Truth）」を実現します。
これにより、論理的に一元化され、適切に管理された高精度のデータ管理フレームワークの設定が可能となりました。
Denodoプラットフォームは、データの場所や形式、サイズ等を問わず、従来のDWHやETLプロセスでは実装が難しいデータソースの統合を可能にしました。また、データガバナンス、データリネージ、変更影響分析などの包括的なデータおよびメタデータの検出と管理機能を提供します。
オンプレミスとクラウドなどのデータソースやデータ活用先のアプリケーションが場所的に分散している場合でも、データソースの形式が異なる場合でも、データ仮想化は複数の異なるシステム全体で、データガバナンスおよびセキュリティポリシーの適用、一元的なアクセスコントロールを実現できます。
Denodoプラットフォームは、データをそれぞれのデータソースに置いたまま統合するため、データレプリケーションを一切行わず、コピーによるデータの不整合は発生しません。これによって企業内での一貫したデータ品質が担保され、経営における意思決定のもっとも重要な要素である「正しいデータ準備」が可能となります。
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