データレイク・ソリューション
オープン・クラウドのデータレイク内にあるあらゆるデータで、アプリケーション、分析、AIを強化します
アイソメトリック・イラスト
データレイク・ソリューションとIBM

データレイクは、非常に膨大なデータ量を管理するための中央リポジトリーです。 ネイティブ・フォーマットで構造化データ、半構造化データ、非構造化データを収集し、分析するための基盤として機能し、新たな洞察、予測の精度と最適化の向上を促進させます。 従来のデータウェアハウスと異なり、データレイクは動画、音声、ロゴ、テキスト、ソーシャル・メディア、センサー・データ、および文書の処理が可能で、アプリケーション、分析、およびAIを強化します。 データレイクは、 データ・ファブリック ・アーキテクチャーの一部として構築でき、どこに存在するかにかかわらず、適切なタイミングで、適切なデータを提供します。

データレイクハウスは、オープン・データおよびオープン・テーブル・フォーマットを使用して、データ収集から精製、提供、保存に至るまでをサポートする分析データ・リポジトリーの進化版です。 IBMは、柔軟性を向上させるために、アクセス可能なデータの種類を増大させたデータレイクハウスの構築により、データウェアハウスやデータレイクに対する既存の投資から、さらに多くの成果を獲得できるようにします。

顧客体験の向上

完全かつ管理された洞察を使用して、顧客の行動を理解し、予測します。

運用の合理化

多様な分析とAI技術を通じて、パターンと傾向を捉え、無駄やオーバーヘッドを削減します。

ガバナンス、リスク、およびコンプライアンスの管理

管理されたデータレイクでメタデータを活用したネイティブ・データのアクセスを使用して、監査適合性や透明性を促進します。

俊敏性と生産性の向上

あらゆるユーザーのためのセルフサービス・データの検索と検出で、価値実現までの時間を短縮します。

ユーザー、ツール、リポジトリーの統合

統合された環境で連携を強化し、異なるシステムやツールを管理する時間やコストを削減します。

オープンソースと既存のスキルの利用

企業対応の安全なデータレイクを使用して、オープンソースやエコシステムの投資をイノベーションの機会へと転換します。

価値の高いユースケース向けのコア・テクノロジー

360度の顧客ビューと運用インテリジェンス、ガバナンス、リスクおよびコンプライアンスに関するレポートのためにデータレイクを再利用します。

エンドツーエンドのデータ管理

トランザクション、運用、および分析データを取り込み、統合して、完全な洞察を促進します。

分析やAIのニーズに対応する柔軟性

データ・ファブリックを拡張し、ステージング、ストレージ、およびアクセスのための共通基盤で、適切なタイミングに適切なデータを提供します。

メタデータ、クエリー、およびデータ・キュレーション

データのカタログ化、キュレーション、検索、および検出を強化するデータ基盤を構築し、維持します。

あらゆるデータへの仮想的なアクセスを使用した拡張

ハイブリッド・マルチクラウド・アプローチにより、何年も前の記録からリアルタイムのデータに至るまで、あらゆるデータにアクセスします。

データウェアハウスの拡張の容易性

複数のデータ・リポジトリーに分析を統合し、拡張して、大規模な革新と最適化を促進します。

初日からエンタープライズで作動可能

世界最高レベルの基幹業務環境での稼働を支援するIBMのデータレイクの拡張性、安全性、回復力、柔軟性を活用しています。

調達導入の簡素化

サポート、IBMエコシステム、オープンソース・ツールなど、IBMでワンストップ・ショップを活用できます。

先進のデータとAIの革新と体験

導入を成功させる豊富な経験と知識を備えたIBMの業界エキスパートと提携します。

IBMのデータレイク・アプローチ IBMは、データレイク・ソリューションにクラウドを活用したオープン・アプローチを採用して、以下の原則を構築しています。 組み込みガバナンス

自動化されたプライバシーとセキュリティーを使用して、信頼性が高く、安全で管理された構造化および非構造化の生データを格納するデータレイク・ガバナンスを活用します。

自動化された統合

異なるソースからのデータを価値のあるデータ・セットに組み合わせるETL、データの複製、データの仮想化といったデータ統合ツールを使用します。

仮想化

IBM Watson® Queryのデータの仮想化を使用して、複製や移動の必要なくデータレイクで直接データを照会します。

ING Bankによるデータ・ファブリック構想の実現

管理が一元化されたING Bankのデータレイクは、表面的には組織や規制上のニーズを満たしているようでした。しかし、同銀行のAI設計責任者は、重要なビジネスの根幹とも言える環境をさらに改善したいと考えていました。 しかし、膨大な手作業、対象分野の専門家の不足、それに伴う保守コストの増大という問題が立ちはだかり、データレイクにいっそう多くのデータを取り込む阻害要因となっていました。

ING Bankがどのようにデータ・ガバナンスを改善したかはこちら
優れた連携: Cloudera社とIBM

Cloudera社とIBMは協働で、お客様が分析やAI向けのデータレイクを構築するお手伝いをします。 オンプレミスでも、任意のどのクラウドでも、場所を問わずビジネス全体から、生のデータを収集、保存、管理、保護できます。 Cloudera Data Platformは、IBMのワンストップ・ショップを通じて使用でき、ライセンス、調達、サポート、および導入の簡素化に役立ちます。

Cloudera Data Platform Private Cloud with IBMはこちら ソリューションの概要を読む(631KB)
より多くのデータの接続

データ管理戦略にデータレイクを統合し、さらに多くのデータのタイプやソースから新たな洞察を生成します。

データレイクに関する誤解

「Hadoopは唯一のデータレイクだ」といったデータレイクについての5つの誤解について把握することで、お客様の調査を加速させます。

AI化の行程用のストレージ

IBM Storageの新製品を使用して、高性能のAI最適化分析ソリューションを構築します。

使ってみる

データレイク・ソリューションについて、IBMの無料個別相談をご利用ください。

その他の参考情報 データレイクとは ビッグデータ分析とは Hadoopとは Apache Sparkとは データマートとは リレーショナル・データベースとは ETLとは データ管理とは データ・ファブリックとは