Search-Based Data Discovery & Analytics

Incorta Enterprise Analytics

業務システムのサイロ化が進み、全社横断的なデータ活用が困難な状況の中、社内のみならず、社外のデータをも統合して、企業の意思決定をしていこうというニーズが急増しています。サイロ化されたシステムのデータを活用するために従来行われてきたアプローチは、データウェアハウス(DWH)の構築です。これは物理的なデータ移行を伴う事前定義型アプローチで、このDWH構築には時間とコストと高度なスキルが要求されました。

また、このDWHにすべてのデータが格納されるわけではありません。対象となるデータソースが増えたり、会社の方針が変わり管理の仕方に変更が入った場合等は、DWHのデザインの見直しも必要になりました。「変化」への迅速かつ柔軟な対応は難しいと言わざるを得ませんでした。

価値を得る方法がわからない様々なデータを活用するためには、トライ&エラーが可能な情報基盤が必要であり、オンプレミス、クラウドを問わず、既存のビジネスデータと融合させたリアルタイムのモニタリングやデータディスカバリーが実現可能な情報システムが求められています。

Google Venturesが投資するIncorta Inc.提供のIncorta Enterprise Analyticsは、散在する様々なデータを容易に統合し、思考の速度でAnalyticsを実現する、All-in-oneの情報分析基盤です。

データソースは、RDBは勿論、Hadoop、フラットファイル、各種業務アプリケーションに対応しています。データソースのメタデータ(値ではなく定義のみ)を取り込み、スキーマ定義を迅速に柔軟に定義できます。Direct Data Mappingテクノロジーにより、データ間のリレーションシップも簡単に定義できます。定義が完了すると、Incortaのステージング・エリアにNo ETLでデータをロードします。データは高度に圧縮され、メモリ上に展開されます。DWHのように、スタースキーマといった事前定義は一切不要です。更に、データのリフレッシュ機能も備わっており、ほぼリアルタイムで企業データを扱うことができます。

ダッシュボード機能も充実しており、クライアントとしてWebブラウザ、Excel、モバイル、そして、必要に応じて外部BIとも連携することが可能です。

Direct Data Mappingとは、一言で言ってしまうと「ジョイン」のことです。但し、Incorta独自のジョイン機能になります。一般的に、ジョインの数が増えると、パフォーマンスは劣化しますが、Incortaの場合は、ジョインの数が多ければ多いほど、その効果をより実感することになります。

例えば、レコード数:1,094,118,230件、ジョイン数:20以上で、クエリ時間:0.8秒を実現しました。

メタデータによるスキーマ定義のため、ビジネスの変化に迅速かつ柔軟に対応でき、事前のスタースキーマ設定が不要のため、短期間での導入を実現します。

Incorta Enterprise Analyticsのユースケース例

課題 Incortaによる解決例 お客様の利点
  • ETL+DWH+BIの困難な構築・運用負荷・高コスト
  • 既存DWHの利活用
  • エンドツーエンドのIncorta の導入
  • コスト削減
  • 中核的なビジネス課題への集中
  • 業務効率の向上
  • レポーティングの実行時間が長い
  • IncortaのDirect Data Mappingテクノロジの適用
  • 中核的なビジネス課題への集中
  • 業務効率の向上
  • ダッシュボード/レポートの作成に時間がかかり、メンテナンスにもコストがかかる
  • Incortaの容易なダッシュボード作成、高い開発生産性
  • コスト削減
  • IT投資の合理化、高い拡張性
  • 変化への迅速かつ柔軟な対応
  • 業務部門の膨大なデータの迅速な活用(例:発注ステータスの迅速な検索)
  • エンドツーエンドのIncortaの導入、Direct Data Mappingテクノロジの適用
  • 中核的なビジネス課題への集中による収益性の向上
  • (Excelとの連携)
  • サマリ情報から明細へのドリルダウンをしたい
  • セキュリティ対応
  • Incortaの先進のエンジン、セキュリティ機能
  • 業務効率の向上
  • 意思決定の迅速化、競合他社に対する優位性確立
  • コンプライアンス・内部統制の強化