企業が成功するためには、関連データに基づいて適切な意思決定を行うことが不可欠です。しかし、多くの組織は、数十から数百ものエンタープライズデータベースやアプリケーションに散在する断片化された非整理データの正確な活用に苦慮しています。適切に設計されたデータウェアハウスは、業務とインサイトのギャップを橋渡しする助けとなります。
データウェアハウスは、データの分散化という課題を克服するための一般的かつ強力な手法です。大まかに言えば、このプロセスには2つのステップがあります。まず、エンタープライズアプリケーションやシステムで生成されたデータを共通のデータウェアハウスに集約する必要があります。次に、データアナリストや意思決定者がそのデータに統合的にアクセスできるようにし、選択したデータ分析ツールを使って分析プロセスを実行できるようにします。
データウェアハウスへのデータ統合とその上でのデータ分析を組み合わせることで、データからインサイトを得るためのシンプルな道筋が提供されます。しかし、データの集約と分析にはデータ統合に対する確かな理解が必要であり、適切なリソースを活用していない場合は複雑で時間のかかるプロセスとなりかねません。
CData Softwareは、データ統合とレプリケーションにまつわる複雑さを取り除き、重要なビジネスデータへのアクセスと分析を容易にします。
データウェアハウスツールの6つのタイプ
ETLツール：ETL（抽出、変換、ロード）ツールは、データ統合に使用されます。このソフトウェアは、多数のデータソース、アプリケーション、システムからデータを抽出し、データウェアハウスにロードした後、利用に適した形式に変換します。
データ仮想化プラットフォーム：データ仮想化プラットフォームは、ウェアハウスを含む複数のデータソースを橋渡しする仮想レイヤーを作成し、データの複製や移動なしにユーザーが複数のソースからライブデータにアクセスできるようにします。
データモデリングツール：データモデリングツールは、テーブル、リレーションシップ、スキーマの定義など、データウェアハウスの構造設計を支援します。これらのツールは、データウェアハウス成功のための設計図を作成するのに役立ちます。
データウェアハウスアプライアンス：データウェアハウスアプライアンスは、包括的なデータウェアハウスタスクを可能にする事前構成済みのハードウェアとソフトウェアのバンドルです。高速な並列処理、分析などの利点を提供します。
OLAPツール：OLAP（Online Analytical Processing）ツールは、複数のソースからデータを収集・格納してデータを分析するために使用されます。OLAPはデータを結合・グループ化してカテゴリに分類し、ビジネスインテリジェンス（BI）の取り組みに活用できるインサイトを提供します。
クエリ・レポーティングツール：クエリ・レポーティングツールにより、ユーザーはウェアハウスに格納されたデータに対してクエリを作成・実行し、BIレポートを生成できます。これらのツールは、ビジネス部門がデータを簡単に可視化できる直感的なユーザーインターフェースを備えていることが多いです。
データウェアハウスへのデータ集約方法
ETL（抽出、変換、ロード）やELT（抽出、ロード、変換）に対応したデータパイプラインソリューションを使用すると、さまざまなデータソースからデータウェアハウスにデータを送り込むことができます。
ほとんどの企業は、さまざまなビジネス機能を接続するために、オンラインおよびオンプレミスの多様なソフトウェア技術を使用しています。例えば、eコマースのWebストアで注文を処理し、Salesforceで営業を管理し、Amazonでフルフィルメントを処理し、NetSuiteのようなERPシステムですべてを追跡しているかもしれません。適切に設計されたデータパイプラインは、これらすべてのソースからデータを抽出し、一貫した形式にフォーマットし（あるいはデータウェアハウスの処理能力を活用し）、アクセスしやすい方法で整理できます。
ビジネスインテリジェンスのためのデータウェアハウスは、データテストの選択肢やアプリケーション開発を改善します。幅広いソースからデータに素早くアクセスできれば、そのデータを活用して新しいアプリを作成できます。
CData Syncによるデータ統合
CData Syncは、ETL/ELTデータ移動のためのモダンなソリューションです。データのレプリカを作成・維持し、一般的なデータベースツール、ソフトウェアドライバー、分析ツールから簡単にアクセスできるようにします。データがオンプレミスサイトから来るものであれ、クラウドSaaSプラットフォームから来るものであれ、CData Syncはそのデータを任意のデータベース（従来のリレーショナルまたはNoSQL）、データレイク、またはデータウェアハウスにパイプライン化できます。
CData Syncは、シンプルなポイント＆クリック設定で簡単なレプリケーションを実現します。自動バックアップにより、重要なデータを失うことがありません。
CData Syncの現行リリースは、250以上のエンタープライズデータソースからの自動データレプリケーションに対応し、SQL Server、Snowflake、Amazon S3、Amazon Redshift、Databricks、Google BigQuery、Azure Synapseなどの一般的なデスティネーションとのシームレスな統合をサポートしています。
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分析ツールとデータウェアハウスの接続方法
分析のためのデータウェアハウスにおいて、すべてのデータを同期することは最初のステップに過ぎません。次に、選択した分析ツールにデータを届ける方法が必要です。そのために私たちはCData Driversを開発しました。
CData Driversを使用すると、主要なあらゆるデータ分析プラットフォーム内からデータウェアハウスに格納されたデータにシームレスにアクセスできます。CData Driversをインストールするだけで、お気に入りの分析ツールから直接、簡単なSQLクエリを使ってデータウェアハウス内のデータにアクセスし、操作できます。ドライバーにはデータ暗号化を可能にするセキュリティ機能が搭載されており、データモデルはカスタマイズ可能です。
Power BI、Tableau、Excelに直接組み込むネイティブコネクタも提供しているため、これらのツールでデータにアクセスする際にSQLを使用する必要すらありません。ポイント、クリック、そして関数を使ってデータを操作するだけです。
CData Driversは、すべての主要なデータベースおよび分析ツールを含む250以上の一般的なツールに対応しています。データウェアハウスをどこで運用していても、データに簡単にアクセスできます。
サードパーティのデータコネクタを使用する理由
データウェアハウスは非常に普及しており、その結果、Power BIやTableauなどの多くのアプリケーションがSnowflakeやGoogle BigQueryなどのデータウェアハウスソリューションへの接続をすでにサポートしています。では、なぜCDataのようなサードパーティのデータコネクタの使用を検討すべきなのでしょうか？
その一般的な理由はパフォーマンスです。組織がデータレイクやデータウェアハウスにデータを集約し始めると、データ量が分析処理を遅くすることがよくあります。これは、接続されたデータソースからのデータ「インポート」のみをサポートする分析ツールでは特に問題となります。つまり、テーブル全体のデータを分析ツールにダウンロードしてオフラインで処理する必要があるのです。
CDataでは、コネクティビティソフトウェアによるパフォーマンス課題の解決を専門としています。当社のドライバーはリアルタイム統合をサポートし、可能な限り多くのクエリ処理を基盤システムに委譲して、分析プロセスのワークロードを最小限に抑えます。分析におけるパフォーマンスの重要性を理解し、データウェアハウス統合の効率を最大化するためにあらゆる努力をしています。
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ユースケースの例
例えば、Salesforce、NetSuite、Amazon、Shopifyから得られるデータを集約・分析する必要があるとしましょう。
この場合、まずすべての情報をデータウェアハウスと運用データベースにパイプラインし、一貫した形式にフォーマットする必要があります。Syncを使用して、これらのソースからすべてのデータをSnowflakeデータウェアハウスに同期するシンプルなデータレプリケーションジョブを設定します。その時点で、データを転送中に変換するか、データウェアハウスの処理能力を使ってデータを正規化するかを選択できます。
データの統合が完了したら、BI、分析、レポーティングアプリケーションをデータウェアハウスに接続する必要があります。一般的な分析・レポーティングツールには以下のものがあります：
Looker：リアルタイムダッシュボードを活用して、最新かつ詳細なデータ分析を提供します。
Looker Studio（旧Google Data Studio）：集約されたデータ分析を可能にし、Googleエコシステムおよびそれ以外で生成されたデータの分析に最適です。
Power BI：Microsoft Power Platform全体に接続し、データの可視化、組み込みAI機能、Excel統合などのツールを含みます。
Tableau：セルフサービス分析とレポーティングをサポートします。
Qlik Data：Qlik Dataは、独自のアソシアティブ分析エンジンとAI、強力なクラウドプラットフォームを組み合わせています。
これらのツールの中にはある程度のデータウェアハウス統合をサポートするものもありますが、CData Driversはパフォーマンスを大幅に向上させ、超高速の分析・レポーティング統合を可能にします。さらに、組織全体で使用されているその他のレガシーシステムに対しても、CData ODBC、JDBC、ADO.NETドライバーが一貫した統合を提供し、分析・レポーティングスタック全体を接続できます。
2024年版データウェアハウスソフトウェア ベスト6
2024年のデータイニシアチブをサポートするための、最良と考えるデータウェアハウスツール6選をご紹介します。
Amazon Redshift：Amazon Web Services（AWS）のAmazon Redshiftは、スケーラビリティとコスト効率の高さで知られています。ユーザーは大規模なデータセットに対して高パフォーマンスで複雑なクエリを実行できます。Redshiftは各種AWSサービスとも統合されており、AWSエコシステムを活用する組織にとって良い選択肢です。
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Snowflake：Snowflakeは、自動スケーリング、ストレージとコンピュートの分離、構造化データおよび非構造化データのサポートを提供するクラウドベースのデータウェアハウスです。そのモダンなアーキテクチャにより、組織間で容易にデータの共有やコラボレーションが行えます。
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Google BigQuery：Google Cloud PlatformのGoogle BigQueryは、サーバーレスで高いスケーラビリティを持つデータウェアハウスです。使いやすさと他のGoogle Cloudサービスとの統合で知られ、大規模なデータセットの処理に適しており、リアルタイム分析機能を提供します。
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Microsoft Azure Synapse（旧SQL Data Warehouse）：Azure SynapseはMicrosoft Azureエコシステムの一部です。データウェアハウスとビッグデータ分析のための強力なプラットフォームを提供し、オンデマンドおよびプロビジョニングされたリソースをサポートするため、ユーザーはニーズに応じてスケーリングできます。
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Teradata：Teradataは、エンタープライズデータウェアハウスにおける長年のリーダーです。複雑な分析ニーズを持つ大規模組織に適した、スケーラブルなオンプレミスストレージソリューションを提供します。
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IBM Db2 Database：IBM Db2は、低レイテンシトランザクション、リアルタイム分析、複雑なクエリを実行し、大企業のデータニーズをサポートするために構築されたクラウドネイティブデータベースです。
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データ統合とデータウェアハウスの詳細、および無償トライアルのご案内
The Forrester Wave™: Cloud Data Pipelines, Q4 2023をお読みください。
CDataはユニバーサルデータコネクティビティを専門としています。お好みのデータ接続方法が何であれ、私たちがサポートいたします。分析ツールとのリアルタイム接続をお探しですか？CData Driversをご覧ください。データ統合プラットフォームをお求めですか？CData Syncがその答えです。
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※本記事はCData US ブログ 6 Best Data Warehousing Solutions for BI & Analytics の翻訳です。
