データドリブン経営の実現を目指したデータウェアハウス・プロジェクトにおいて、開発工数の大部分がデータ統合作業に費やされ、肝心のデータ分析に割り振られる工数は残りわずか…というケースは珍しくありません。この従来の “手続き型の処理”をデータ仮想化による“定義型の処理”に置き換えることによって、データウェアハウス構築の生産性を高め、ビジネスに必要なデータ活用の高度化を実現できます。
従来の物理DWH構築は、「要件定義」「企画・設計」「開発・実装」「テスト」の順に、各工程を完了させてから次に進むウォーターフォール・アプローチで実施する必要があります。そのため、まず開発着手までに時間がかかり、開発途中での仕様変更や追加対応は困難です。
それに対し、物理的なデータ複製を必要としないDenodoのデータ仮想化による論理データウェアハウス構築は、細かなイテレーションのサイクルを回しながらユーザーの新しい要望を次々に取り入れるアジャイル・アプローチにより短期開発が可能であり、極めてスピーディーに柔軟にユーザーが欲する形でのデータを提供することができます。
Denodoプラットフォームの操作系統は、実際のデータがどこにどのような形式で保存されているかといった、データアクセスに必要となる複雑な要素を抽象化したウィザード駆動型GUI操作が基本となっており、アプリケーション開発者やビジネスユーザーは、データソースに格納されたデータをセルフサービスで容易に利用できます。
論理的なデータの結合・転送・統合等も、マウス操作で容易に定義でき、わずか数クリックでWebサービス化することも可能です。このようにDenodoプラットフォームは操作習得のためのハードルが低く、従来のデータ活用の開発期間と比べると、驚くほどの生産効率をあげる事ができます。
Denodoプラットフォームは、様々なデータベース、CSV、EXCEL、他のシステムのデータを取り込むための豊富なコネクタも用意されており、ビッグデータやクラウドデータ、SaaSデータ、Webデータ、構造化／半構造化／非構造化データ等、あらゆる場所に存在するあらゆる形式のデータソースに接続することができます。
また、結合されたあらゆる情報を再利用可能なデータサービスとして、多様な形式（JDBCやODBCによるSQL、SOAP WS、REST WS、XML、JSON、XHTML等）で公開・配信することができます。Tableau、Power BI、MicroStrategy、QlikといったBIツールと連携させ、短期間で複数視点のデータレポートを開発可能とするなど、ビジネスユーザーには非常に有効なプラットフォームです。
Denodoプラットフォームによるデータ仮想化ソリューションを導入されたお客様から報告された効果指標：
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