データ・ウェアハウスは、構造化データ向けに最適化されたストレージ・システムで、迅速なビジネス・インテリジェンス(BI)に必要な高速 SQL クエリを可能にします。データ・ウェアハウスは、高速トランザクションから予測型分析まで、企業における BI 促進のためのストレージのデファクト・スタンダートとして使用されてきました。
データ・ウェアハウスには、次のような特長があります。
Pure1® のセルフサービス・インスタンスによる FlashBlade™ の管理を通じて、ネイティブなスケールアウトが可能なファイル/オブジェクト・ストレージの先進的機能をお試しいただけます。
有益な情報を抽出するために社内の各部門からデータを収集するロジスティクスは、ビジネスの成長とともに複雑になります。データ・ウェアハウスは、その情報を単一のデータベースおよびデータモデルに集約し、アナリストによるクエリの実行を可能にする信頼性の高い方法を提供します。
仕組みの概要:
データ・ウェアハウスで扱うデータベースはリレーショナル型であるため、データは構造化されており、列と行からなるテーブル形式で格納されます。これらのテーブルは、書き込み時に定義されたスキーマによって管理されます。
変換のステップがデータ・ウェアハウスの外部にある ODS で処理される場合は、ETL(Extract, Transform, Load:抽出、変換、ロード)と呼ばれます。変換データをデータ・ウェアハウス内部で処理する場合は、ELT (Extract, Load, Transform:抽出、ロード、変換)と呼ばれます。ETL と ELT のどちらを使用する場合でも、データ・ウェアハウスは、構造化データ、スキーマ・オン・ライトでリレーショナル・データベースと連動する必要があります。
データ・ウェアハウスの一般的なアプリケーション:
データ・ウェアハウスはスキーマ・オン・ライトであるため、データ・ウェアハウスにスキーマを追加する前に、実行予定のクエリのタイプを把握しておくことが重要です。多様なデータソースによる複雑さを解消するために、データ・ウェアハウスをセグメント化してデータ・マートとし、CRM のような特定の事業部門にハードウェア/ソフトウェアのリソースを割り当てるという方法もあります。
これらは似た概念を持つものと思われがちですが、次のような違いがあります。
データ・ハブは、異なるエンドポイントの集合間でのデータ共有に必要なデータ・ガバナンスを提供します。このように、データ・ハブはデータ・レイクとデータ・ウェアハウスを単一のアクセス・レイヤーに集約します。データ処理が抽象化されるため、BI のための知見抽出を一元化された場所で行うことができます。
既存のデータ・ウェアハウスのインフラに OLAP/OLTP パイプラインを新たに追加する場合には、モダン・データ・エクスペリエンスを実現するピュア・ストレージのオールフラッシュ・ストレージ・ソリューションをおすすめします。
ピュア・ストレージの FlashBlade® は、業界初のデータ・ハブとして、データ・ウェアハウスの分析・レポート生成ワークロードに加えて、次のようなデータ・ハブの特長を備えています。
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