新たな時代のデータウェアハウス

新世代のデータウェアハウスソリューション

クラウド並みの拡張性であらゆる種類のデータを処理。データガバナンスを犠牲にせずに、価値創出時間を短縮し、維持コストを削減

数十年にわたり、事業部門間の意思決定の基盤として、エンタープライズデータウェアハウスモデルが使われてきました。これには大きなコストと数年の開発期間が必要であり、期待を大きく裏切ることが多々あります。現在のビッグデータ環境においては、多様なデータ資産に対して迅速に結果を提供するための新しいアプローチが必要です。

MarkLogicは、混合データを安全かつ一貫した方法で統合・管理し、これを拡張することもできます。同一プラットフォームで業務と分析の両方をサポートします。唯一のエンタープライズNoSQLデータベースプラットフォームであるMarkLogicは、アジャイルなNoSQLプラットフォーム(強力なビルトインの検索機能とセマンティックを装備)が持つ柔軟性と、エンタープライズクラスの信頼性、データの整合性、セキュリティとを併せ持っています。

ODW(オペレーショナルデータウェアハウス)

ODWは、組織に対して「一つの真実」を提供します。数百個のノードに拡張可能で、多様な作業においてACIDを完全に実現します。ODWは他のデータウェアハウスと同様に、業務データを統合して分析に使用します。MarkLogicのODWでは、次のことが可能です。

  • 構造化データ、非構造化データ、セマンティックデータを同一プラットフォームで処理する
  • イベントの変化に応じて、リアルタイムでデータストアを更新する
  • ユーザーによるデータのエンリッチメントをサポート。ビジネスアナリストのフィードバックをデータウェアハウスに戻す

ガートナーは、オペレーショナルデータウェアハウス部門でMarkLogicに最高点を付けています。これは、『Critical Capabilities for DataWarehouse Database Management Systems(データウェアハウスデータベース管理システムの重要な機能)*』レポートの4件のユースケースのうちの1件に基づいています。

LDW(論理データウェアハウス)

「LDW」は数年前にガートナーが作った言葉ですが、その内容は現在でも進化を続けています。これは従来のエンタープライズデータウェアハウスの欠点を補うための、包括的なアーキテクチャ戦略です。LDWアーキテクチャには、次のものが含まれています。

  • データ統合用レポジトリ
  • 分断されているデータに対するクエリを包括的に調整管理する仮想化機能
  • 分散バッチ処理(Hadoopの使用など)

MarkLogicはLDWのビジョンを発展させています。この1つのテクノロジー内にLDW機能がすべて含まれており、ミッションクリティカルな環境でさまざまなデータを大規模に処理します。MarkLogicを使用すれば、不確定要素を減らして価値創出時間を短縮し、年単位でなく数週間で成果を挙げることができます。

利点

シンプルかつ短期間でのデータ統合

あらゆる形式に対応

事前のデータモデリングなしでデータ、コンテンツ、メタデータを読み込み。発見に基づいてモデルを進化させていくことができます。

単一プラットフォーム

信頼性の高いパフォーマンス

トランザクション一貫性(ACID)、高可用性、政府レベルのセキュリティ

アプリケーション開発期間の短縮

柔軟な拡張性

あらゆるハードウェア環境でスケールアウト。データの変化や新しいデータの追加に対応します

シンプルかつ短期間でのデータ統合

迅速なアプリケーション開発

従来は数か月から数年かかっていたアプリケーションを、数日から数週間で構築できます。

単一プラットフォーム

統合プラットフォーム

複数のアプリケーションの使用による複雑さと脆弱性を回避します。

アプリケーション開発期間の短縮

コストの削減

導入時間を短縮するとともに、エンジニアリング、運用、保守のコストを削減します。

リソース

*Gartner, Inc., Critical Capabilities for Data Warehouse Database Management Systems、Roxane EdjlaliおよびMark A. Beyer(2014年8月18日)。ガートナーは、調査報告書に記載されたベンダー、製品、サービスを推奨しているわけではありません。また、最高評価を得たベンダーのみを選択するよう技術ユーザーに助言しているわけではありません。ガートナーの調査報告書は、ガートナーの調査機関の見解を示したものであり、事実として解釈されるべきものではありません。ガートナーはこの調査に関して、商品性や特定目的への適合性についての保証を含め、明示または黙示を問わず、一切の保証を行うものではありません。