クラウドデータ分析基盤構築の勘所

データ分析基盤構築における課題/要件を改めて整理するとともに、トレンドであるクラウド対応の「データレイク」&「データウェアハウス」を中心として、データ分析基盤構築のポイントを解説します。

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概要

データ分析基盤の利用が進むにつれ、データの種類/粒度や分析レポートに関するリクエストは多種多様となり、データそのものも肥大化し、機能やアーキテクチャの拡張が必要となりました。 近年では、これらのデータ分析基盤はクラウド環境上に構築され、より高速に、より大量のデータを分析できることが可能となりました。 その一方、長期に渡り様々なリクエストに応えようとした結果、データ分析基盤の個別最適化が進み、データがシステムごとに分断されるなどして、横断的な視点での分析や新たなデータを使った分析をすることが困難となり、なかなかデータの活用が進まないというような課題も見受けられるようになりました。 そこで本e-bookでは、データ分析基盤構築における課題/要件を改めて分析するとともに、対応するソリューションである「データレイク」&「データウェアハウス」を中心として、その導入ポイントを解説します。

この資料の目次

データ活用のトレンド

1-1 データ活用の歩み
1-2 データ活用を阻む「サイロ化」
1-3 サイロ化を解消するソリューション

データレイクとは?

2-1 データレイクとは?
2-2 データレイクサービス①ストレージ基盤
2-3 データレイクサービス②アクセス制御
2-4 データレイクサービス③データ保護

各データウェアハウス製品の特徴

3-1 Amazon Redshift
3-2 Azure Synapse Analytics
3-3 Snowflake

データ分析基盤構築のポイント

4-1 ソリューション構成検討時のポイント
4-2 データ分析基盤運用の注意点 ~データ統合の落とし穴~
4-3 データ管理ソリューション:データカタログ

まとめ

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