課題1
課題2
課題3
データ鮮度の課題を解決
バッチ処理を待つことなく、最新のデータをリアルタイムで取得できる論理データウェアハウス(LDW)を利用することにより、迅速かつ最適な意思決定に役立ちます。
LDW上で抽象化された軽量なメタデータを使って処理が行えるため、様々な視点でデータの統合・分析・開発をアジャイルに行うことができ、納得いくまで分析精度を高められます。
IT部門に開発を依頼しなくてもノンコーディングでデータソースを指定・収集して簡単に結合できるため、ユーザアプリケーションで業務に必要なデータ集計やアナリティクス、レポーティングを迅速に行うことができます。
データサイロ化の課題を解決
LDWを通じて社内の様々なデータセットの検索・共有・再利用を行うデータカタログを提供。データカタログをもとにデータを分類・タグ付けして必要なデータへのアクセスを迅速化します。
データ統合基盤の中核として、データソース層とデータ利用層 (BI、Webサービス、その他のミドルウェア、アプリケーション) を繋ぐことで、データの柔軟な活用が可能なデータ統合基盤を構築できます。
様々なデータソース接続(ODBC/JDBC/SOAP Web Service/RESTful API/CSV …)に対応し、散在する多種多様なデータを統合し、データの適切な活用を支援します。
分析の高度化・スピード化の課題を解決
目的別に構築していたDWHやデータマートの役割をLDWに置き換えることで、多様な目的別データベースを用意する必要がなくなるため分析の高度化・スピード化に貢献します。
LDWでは、データを多重複製しないため欠損やバージョン違いなどの不整合を防ぐことができ、データ整合性の検証にかかっていた時間を削減し、スピーディーかつ高品質な分析が可能になります。
ダイナミック・クエリ・オプティマイザによって最適なクエリ戦略を選択するインテリジェンス機能を搭載、さらにキャッシュや並列分散処理の併用でデータアクセスをより高速化し、分析時間を最小化。時間当たりのコストを削減します。
Denodoプラットフォームより提供されるデータ仮想化によって、採算集計に必要なCRMとのデータ連携が実現し、短時間でカスタマイズされた営業分析レポートを生成することが可能となりました。
Denodoプラットフォームは、データを物理的に移動することなく、ソースの場所にも依存しないため、仮想レイヤーによって新しいデータを素早く統合し、リアルタイムにデータ活用現場からすべてのデータに直接アクセスできるようにします。データ集計担当が自分のダッシュボードからデータを操作できるようになるため、事業とITの両方の俊敏性が向上します。
ビッグデータ分析フレームワーク内に実装したDenodoプラットフォームは、独自の柔軟なダッシュボードを備えており、事業データ分析、データ集計担当はIT部門への依存を減らして、必要なデータの準備から分析までのかなりの部分がセルフサービスで実施できるようになりました。その結果、IT部門のマンパワーを他のタスクに解放することができました。