企業で少しでも過ごしたことがあれば、さまざまな分析や洞察のソースから効果的にデータを収集する必要性に遭遇したことがあるかもしれません。
これらのデータ分析は、多くの組織の収益創出とコスト抑制に大きな影響を与えてきました。 しかし、その数と種類が爆発的に増加するにつれて生成および分析されるデータの量に驚くべきではありません。
この急増により、データ駆動型の企業は、信頼性が高く、スケーラブルで安全なソリューションを使用してデータを分析および管理するようになります。 システムの要件は、従来のデータベースの機能を超えており、そこでクラウド テクノロジーの出番です。
また、現代のクラウド テクノロジの進歩に伴い、エンタープライズ リソース プランニング (ERP)、データベース、マーケティング ツールなど、多くの重要なビジネス アプリケーションがクラウドに移行しています。 ビジネス データはクラウドに存在しますが、企業はさまざまなクラウドベースのアプリからのすべてのデータをシームレスに保存するソリューションを必要としています。 その解決策がクラウド データ ウェアハウスです。
この記事は、クラウド データ ウェアハウスを理解し、いくつかの最良のものをリストするのに役立ちます。 最後に、組織に最適なものを選択する方法を説明します。
クラウド データ クラウド データ ウェアハウスの簡単な歴史
あらゆる技術分野と同様に、真に理解するには、その存在理由を理解する必要があります。 この規則は、クラウド データ ウェアハウスの運用モデルを理解するために適用されます。
Education Ecosystem によると、データ ウェアハウスは 1980 年代に最初に登場し、運用システムから意思決定支援システム (DSS) へのデータの流れを支援することを目的としていました。 初期のバージョンでは大量の冗長性が必要であり、多くの組織は複数のユーザーにサービスを提供するために複数の DSS 環境を用意する必要がありました。 DSS 環境は同じデータを使用します。 ただし、収集、クリーニング、および統合はしばしば複製されました。
データ ウェアハウスの効率が向上するにつれて、データ ウェアハウスは、情報をサポートする従来のビジネス インテリジェンス (BI) プラットフォームから、パフォーマンス管理やパフォーマンス分析などのさまざまなアプリケーションをサポートする広範な分析アーキテクチャに進化しました。
長年にわたり、リアルタイムのデータ アクセスと機械学習の洞察を提供する最新のデータ駆動型ウェアハウス (EWD) を使用して、企業に付加価値を提供するという点で爆発的な進歩が見られました。 ただし、それはこの投稿の範囲を超えています。
クラウド データ ウェアハウスとは
ビジネス インフラストラクチャにインテリジェンスを取り入れたい場合は、データ ウェアハウスがアーキテクチャのコアになります。 通常のデータベースとは異なり、データ ウェアハウスは大量のデータ セットに対して最適な分析クエリを提供するように設計されています。 多くの場合、データベースはトランザクション処理システムです。
クラウド データ ウェアハウスには、パブリック クラウドでマネージド サービスとして利用できるデータベースが必要であり、スケーラブルな BI と分析用に最適化できます。 また、現在および過去の情報のコレクションとして表示することもできます。
多くのクラウド データ ウェアハウスが利用可能ですが、それぞれが独自のサービスを提供します。 しかし、これらすべてのプラットフォームに存在すると予想される共通の要素がいくつかあります。それは、データ ストレージと管理、自動ソフトウェア アップグレード、データ フットプリントをシームレスに拡張または縮小する柔軟な容量管理です。
主な機能
- 超並列処理 (MPP) – この機能は、ビッグ データ プロジェクトをサポートするクラウド データ ウェアハウスにあり、大量のデータを処理する際に高性能クエリを利用できます。 MPP は、処理、入力、および出力の負荷を分散するために並行して実行される複数のサーバーで構成されます。
- カラム型データ ストア – この機能は、分析を処理する際の経済的な柔軟性を示します。 列指向データ ストアは、行ではなく列でデータを処理するため、レポート作成のようにクエリを集計するときに高速になります。
利点
クラウド データ ウェアハウスは、運用を改善し、顧客サービスを強化してビジネスに競争上の優位性を与える分析とビジネス インサイトを得るために、現代のあらゆるビジネスに存在する必要があることを示しています。 クラウド データ ウェアハウスを使用する利点は次のとおりです。
クラウド データ ウェアハウス ベンダー
クラウド データ ウェアハウスとの取引について理解できたので、ニーズに適したものを選択できます。 ここにリストされているこれらは特定の順序でランク付けされているわけではありませんが、最高の技術的専門知識を持つものから始めました.
Google ビッグクエリ
Google が開発した BigQuery は、ストレージとコンピューティングのニーズに合わせて自動的に拡張できるフルマネージド サーバーレス データ ウェアハウスです。 他の Google 製品と同様に、費用対効果に優れているだけでなく、強力な分析機能を提供します。 また、信頼性が高く、洞察を収集して正確な予測を行うために使用できるいくつかのビジネス インテリジェンス ツールを提供します。 BigQuery は、列ベースのストレージに続く大規模なデータ セットにわたる複雑な集計に適しています。
Google は、ウェアハウス インフラストラクチャをユーザーに管理させたくないため、Big Query は基盤となるハードウェア、ノード、データベース、および構成の詳細を隠します。 すぐに使い始めたい場合は、Google Cloud Platform (GCP) でアカウントを作成し、テーブルを読み込んでクエリを実行する必要があります。
BigQuery のカラムナおよび ANSI SQL データベースを使用して、ペタバイト規模のデータを高速で分析することもできます。 その機能は、SQL と BigQuery GIS を使用した空間分析に対応できるほど拡張されています。 また、単純な SQL と BigQuery ML を使用して、中規模または大規模な構造化データで機械学習（ML）モデルをすばやく作成して実行できます。 また、BigQuery BI エンジンを使用したリアルタイムのインタラクティブ ダッシュボードもお楽しみください。
BigQuery のデータ分析機能を完全に活用するには、他のデータ ウェアハウスと同様に、SQL に精通している必要があります。 また、費用対効果が高いです。 ただし、価格はコードの品質に依存するため (処理速度とストレージに対して料金が発生します)、クエリを最適化して、データをプルする際の高コストに対処する必要があります。
BigQuery は、分離されたコンピューティング レイヤーとストレージ レイヤーに基づいて負荷の高いコンピューティング操作を処理するため、一貫性よりも可用性を優先する組織に適しています。
アマゾンレッドシフト
2021 年 11 月に考案された Amazon Redshift は、ペタバイト規模のデータを処理できる完全マネージド型のクラウド データ ウェアハウスとして開始されました。 これは最初のクラウド データ ウェアハウスではありませんでしたが、大規模な採用の後、最初に市場シェアを拡大しました。 Redshift は、世界中の多くのアナリストによく知られている PostgreSQL に基づく SQL 方言を使用しており、そのアーキテクチャはオンプレミスのデータ ウェアハウスのアーキテクチャに似ています。
欠点として、Redshift はこのリストの他のソリューションとは異なります。 そのコンピューティング レイヤーとストレージ レイヤーは完全に分離されているわけではありません。 このアーキテクチャは、多くの書き込み操作を行う場合、分析クエリのパフォーマンスに大きな影響を与えます。 したがって、継続的なメンテナンスと更新でシステムを更新するには、社内スタッフが必要です。
銀行部門で使用されているような優れた行レベルの一貫性を探している場合は、Redshift が適しています。 ただし、組織が書き込み操作と処理操作を同時に行う必要がある場合は、最適な選択ではない可能性があります。
スノーフレーク
Snowflake クラウド データ ウェアハウスは、その種の 1 つです。 クラウドで実行されているここでプロファイルされた他のウェアハウスとは異なり、完全に管理され、AWS、GCP、および Azure で実行されます。 Snowflake は使いやすく、変換、高速なクエリの実行、高度なセキュリティの利用、および需要のニーズに基づく自動スケーリングの高度な機能でよく知られています。
Snowflake の柔軟なコード ベースにより、新しいスキルを再コーディングしたり学習したりすることなく、任意のクラウドにデータを保存するなどのグローバル データ レプリケーション アクティビティを実行できます。
Snowflake は、Python または R プログラミング言語を使用しないため、あらゆるレベルのデータ アナリストに対応します。 また、半構造化データの安全で圧縮されたストレージでもよく知られています。 これに加えて、個々のクエリを並列化および分離してパフォーマンスを向上させながら、ニーズに基づいて複数の仮想ウェアハウスをスピンできます。 Web ブラウザー、コマンドライン、分析プラットフォーム、およびその他のサポートされているドライバーを使用して、Snowflake を操作できます。
Snowflake は、他のソリューションでは不可能なクエリを実行できるという点で好まれていますが、最高のダッシュボード作成を提供します。 カスタム関数とルーチンをコーディングする必要があります。
Snowflake は、大量の書き込みや処理操作を実行する必要がない、または大量のデータ全体で一貫性を必要としない中規模の企業に人気があります。
Azure SQL データベース
この製品は、クラウド コンピューティング プラットフォームである Microsoft Azure の一部として利用できるマネージド型のサービスとしてのデータベースです。 組織で Microsoft のビジネス ツールを使用している場合、これは当然の選択かもしれません。
Azure SQL データベースは、SQL サーバーの作成からデータベースの構成までのインタラクティブなユーザー ジャーニーを備えたクラウドベースのホスティングで際立っています。 また、使いやすいインターフェースとデータを操作するための多くの機能のために、広く好まれています。 また、コストを削減し、使用量が少ない場合のパフォーマンスを最適化するためにスケーラブルです。
欠点として、大量のデータをロードするようには設計されていません。 オンライン トランザクション処理 (OLTP) のワークロードに適しており、大量のモールの読み書きプロセスを処理します。
このツールは、ビジネスが単純なクエリと小さなデータ ロードを扱う場合に好まれる選択肢です。 ただし、ビジネスに強力な分析機能が必要な場合は最適ではありません。
アズールシナプス
Azure プラットフォームのこのセクションは、分析を対象としており、データ統合、データ ウェアハウジング、大量のデータ分析などのいくつかのサービスを組み合わせています。 Azure SQL データベースに似ているように見えますが、異なります。
Azure Synapse 分析は、分散コンピューティングに基づいて、大規模なデータ テーブルに対してスケーラブルです。 複数のノード間で大量の複雑なクエリをすばやく実行するために、MPP (最初に述べた、理解していない場合は再訪) に依存しています。 Synapse では、セキュリティとプライバシーが特に重視されています。
マイクロソフトのツールを既に使用している企業にとっては標準的なオプションですが、他社のデータ ウェアハウス以外の製品との統合は困難です。 サービスは常に更新されているため、バグが発生することがあります。
Azure Synapse はオンライン分析処理用に設計されているため、大規模なデータ セットをリアルタイムで処理する場合に最適です。 ウェアハウス データが 1 テラバイトを超える場合は、SQL 経由で Azure Synapse を使用することを検討できます。
ファイアボルト
まだこの分野に不慣れなうちに。 Firebolt は、その SQL ベースのシステムよりも 182 倍高速に動作する次世代のウェアハウスであると主張しています。 Firebolt は、新しいデータ解析および圧縮技術を使用しているため高速です。
クエリ中に、パーティションとセグメント全体を使用する他のデータ ウェアハウスとは異なり、インデックスを使用して小さなデータ範囲にアクセスし、ネットワークの帯域幅を解放します。 スケーラブルで、大規模なデータセットを驚異的な速度でクエリできます。
市場に出たばかりではありますが、ビジネス プラットフォームとインテリジェンス ツールの (広範な) エコシステム全体とは統合されていません。 ただし、この問題は、ウェアハウスとの間でデータをやり取りするための特定の抽出、変換、ロード (ETL) ツールを使用して簡単に解決できます。
Firebolt のストレージとコンピューティング能力は分離されているため、大小の機関にとって経済的です。 経験豊富な社内データ アナリストが必要ですが、迅速な分析を必要とする企業に最適です。
適切なクラウド データ ウェアハウスの選択
クラウド データ ウェアハウスが必要で、優れたものも必要な場合は、組織の規模とデータの管理方法を考慮してください。 一部の e コマース サイトのように、小さなデータ サイズを管理し、データ分析部門を処理する人的資源がほとんどまたはまったくない小さな組織を所有している場合は、代わりに使いやすく費用対効果の高いデータ ハウスを選択することをお勧めします。見通し性能の。
一方、特定のデータ ニーズ セットを必要とする大規模な組織を運営している場合は、必ずトレードオフに直面します。 トレードオフは、分散データはセキュリティ、可用性、および分断耐性 (障害に対する保護を意味します) を保証することを示す CAP の定理に従って詳細に説明されています。ほとんどの場合、すべての組織は一貫性と可用性の間のトレードオフを残して、部分的な耐性を必要とします。
最も信頼性の高いデータ統合ツールを確認できるようになりました。
