エンタープライズ・データウェアハウスをオフロードする理由

データの爆発的な増大により、企業はデータを抽出・変換・ロード(ETL)するワークロードを実行し、大量の使用されないデータを保存するなど、これまで意図しなかった目的のためにエンタープライズ・データウェアハウス(EDW)を使用せざるを得なくなっています。これまでにない種類のデータ、最新の分析手法、より効率的で費用対効果の高いデータの保管方法とアクセス方法により、EDWインフラストラクチャーの負荷が増大しています。

最も効果的な最新化のアプローチの1つは、EDWデータとETLワークロードをApache Hadoopのデータ・レイクにオフロードすることで、コストを削減しEDWのパフォーマンス負荷を下げることです。

IBMの完全で実績のあるEDWソリューションは、データの移行、品質、ガバナンス、複製をサポートします。これにより拡張性の高いハイパフォーマンス・プラットフォームが実現するため、データ・オフロードのすべてのメリットを実現しながら、チームの既存のスキルとデータ統合ジョブのアセットを活用できます。

IBMが、データウェアハウスをオフロードする卓越したモジュラー・ソリューションを提供

データの移行

パフォーマンスを下げることなく、シェアード・ナッシングの並列プラットフォームで大量のデータを抽出・移行し、取り込むことができます。

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-> IBM InfoSphere® DataStage®

-> IBM BigInsights® BigIntegrate

データの抽出、移行、取り込みの機能を表すアイコン

変換と統合

ジョブを1度開発すると、エンタープライズ・データウェアハウス、データの抽出・変換・ロード(ETL)のグリッド、Hadoopでそのジョブを無修正で実行でき、既存の開発者のスキルやETLアセットを活用できます。

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-> IBM Infosphere DataStage

-> IBM BigInsights BigIntegrate

変換および統合の機能を表すアイコン

データ品質の向上

包括的で高速で拡張性の高いデータ品質処理を実装することで、「ガーベッジ・イン、ガーベッジ・アウト」 の分析とレポーティングを排除できます。

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-> IBM QualityStage®

-> IBM BigInsights BigQuality

-> IBM InfoSphere Information Analyzer

データ品質を向上させる機能を表すアイコン

データ・ガバナンス

すべてのビジネス・ユーザー向けのエンドツーエンドのデータ・リネージュを含む包括的なデータ・ガバナンスを実装することで、データ・レイクがデータ・スワンプ(沼)になるのを防止します。

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-> IBM Information Governance Catalog

データ・ガバナンス機能を表すアイコン

Replication

待ち時間の短縮と定時のデータ更新を実現しながら、必要な場所とタイミングでリソースの使用を最適化し、データを提供します。

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-> IBM Infosphere Data Replication

データ複製機能を表すアイコン

データの拡張と加工

精度の高い分析、機械学習、人工知能のために、大量の構造化データと非構造化データを準備します。

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-> IBM QualityStage

-> IBM BigInsights BigQuality

-> IBM InfoSphere Information Analyzer

-> IBM Information Governance Catalog

 

データを拡張し、加工する機能を表すアイコン

IBM DataStageによるエンタープライズ・データウェアハウスのオフロード

エンタープライズ・データウェアハウスをロードする際には従来のETL処理を使用でき、IBM DataStageでHadoopにEDWをオフロードする機能を実装するとエンタープライズ・データ・レイク・アーキテクチャーを活用できます。

IBM DataStageがエンタープライズ・データウェアハウスのオフロードを促進

IBM DataStageがデータとETLの処理を低コストなHadoopクラスターにオフロードするため、企業はエンタープライズ・データウェアハウスの効率を向上させることができます。

データ・オフロードの5つの課題とチャンス

エンタープライズ・データウェアハウスをHadoopにオフロードすることで、データ・レイクのデータ統合、データ品質、データ・ガバナンス、メタデータ管理が実現します。

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