『ロジカルデータウェアハウス』をいかに選定すべきか

「ロジカルデータウェアハウス」は、従来型データウェアハウスのみでは対応が困難だった新たなデータ形式や分析手法に対応するための仕組みであり、近い将来、AIやIoT、ビッグデータなどの領域で主流となることでしょう。非構造化データや半構造化データも含めたあらゆるデータ形式への対応や標準的なSQLでは対応できないような分析手法の採用、さらにリアルタイム分析など従来のシステムでは困難だった分析にも対応するなど、数多くの利点があります。

現在、構成する主要製品は大きく「スケールアウト型データウェアハウス」「インメモリ型データウェアハウス」「Hadoop」「NoSQL」の4種類に分類できます。これらの中から用途に応じてどの製品を選択するかが重要になっています。それぞれを拡張性、性能、コストの3つの製品特性に応じてマッピングすると、まずHadoopやNoSQLは拡張性とコストを重視した場合に強みがあり、スケールアウト型データウェアハウスは幅広いカバー領域を持ち、インメモリ型データウェアハウスは圧倒的な性能を誇ります。

さらに今後、高度かつ大量のデータ分析で必要となるのがIn-Database分析です。ビッグデータ化が進んでくると、クライアント側で分析処理する従来型のアプローチでは厳しくなるからです。また多種類のプラットフォームを使うとデータガバナンス上のデメリットが生じてくるため、フェデレーション機能による外部データソースへの透過的なアクセスといった分析ツールからのアクセス一元化などの機能は、ロジカルデータウェアハウスを今後運用していく上でも重要なポイントになってくるでしょう。

導入にあたっては、利用目的、性能、データ量、投資額などに応じた製品選定を行い、システムの統合／運用に必要な技術的なスキルセットを持つ人材の整備状況やPoCの実施による自社の課題への適応性などについて、評価や検討をいただくのが望ましいです。