データ・ウェアハウス

データ・ウェアハウスとストリーミング分析パイプライン

Q: データ・ウェアハウス、データ・レイク、データ・ハブの違いとは

データ・ウェアハウス、データ・レイク、データ・ハブの違い： データ・ウェアハウス： データ・ウェアハウスは、組織内の複数の非構造化データ・ソースから取り込んだ構造化データを統合・格納する単一のリポジトリです。 データ・レイク： 組織内（データ・ウェアハウスを含む）のあらゆる構造化および未加工の非構造化データを格納する単一の未精製リポジトリです。このデータから BI のための知見を抽出するには、まずデータを処理する必要があります。 データハブ： 構造化および非構造化データを集中管理型データ・レイヤーに集約し、一元管理可能にする単一のインターフェースです。オペレーショナル・データも処理できる点でデータ・ウェアハウスとは異なり、複数の形式のデータに対応可能な点でデータ・レイクとも異なります。

データに基づく迅速な意思決定のためには、モダン・データ・ウェアハウスやデータ・レイク、リアルタイム・ストリーミング分析に適したデータ・パイプラインが必要です。ピュア・ストレージは、オンプレミスの制御と一貫性を損なうことなく、クラウド規模のメリットと経済性を提供します。

ESG のレポートを読む Snowflake とピュア・ストレージを連携

データ・ウェアハウス・ソリューション

概要

メリット

導入事例

パートナー連携

分析エンジンへの新たなアプローチ

データは増える一方です。データ分析パイプラインでは、コンピューティングとストレージを分離する新たなアプローチが必要になっています。ピュア・ストレージは、性能を犠牲にすることなく、分析デプロイメントの拡張を可能にします。

モダン・データ・パイプラインをコンテナ化

知見の抽出を加速

高速なオブジェクト・ストレージをオンプレミスに導入するという選択肢が増え、クラウド・ネイティブ・アーキテクチャによってリスクが軽減します。ピュア・ストレージは、高速な TTFB（最初の 1 バイトを受信するまでの時間）と高スループットおよび、ストレージの運用管理とデプロイメントをシンプルにし、知見の抽出を迅速化します。

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ワークロードの統合とスケーリング

エンタープライズのワークロードには柔軟性が求められています。データ・サイロは過去のものです。ピュア・ストレージの分散ストレージは、単一の高性能データ・ソースとして柔軟にスケーリングできます。分離されたワークロードを複数実行し、オンデマンドでコンピューティングを活用することで、知見の抽出を加速します。

ワークフローをシンプルに

インフラ管理の面倒な作業を減らし、成果とアプリケーションに注力できます。ピュア・ストレージの製品は、素早い導入と、ニーズにあわせた容易なプロビジョニングが可能です。クラウドライクなエクスペリエンスでの無停止アップグレードも適用されます。

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「ピュア・ストレージと Vertica を利用して、360度の顧客ビューと高速で高度な分析を実行しています。抽出した知見をさまざまな形でビジネスに反映し、カスタマー・サクセスにつなげています。」

Micro Focus プリンシパル・データ・エンジニア

Chris "CB" Bohn 氏

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「インテリジェンスの時代にはデータは企業にとっての最重要資産であり、競争力の源泉となるものです。ピュア・ストレージの FlashBlade を導入したことで、高速で信頼性が高く、管理が容易なストレージ・インフラを構築できました。」

KGI Asia IT 部門責任者

Calvin Cheng 氏

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ワークロードの動的な管理、パブリック・クラウド以上にシンプルな運用を可能にします。

データのアクセス性を高め、オンプレミスのデータからの価値創出を支援します。

ストリーミング・データ向けで初となるオンプレミスの階層型ストレージ・ソリューションが、リアルタイムなインテリジェンスを支援します。

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データ・ウェアハウスとは

データ・ウェアハウスは、構造化データ向けに最適化されたストレージ・システムで、迅速なビジネス・インテリジェンス（BI）に必要な高速 SQL クエリを可能にします。データ・ウェアハウスは、高速トランザクションから予測型分析まで、企業における BI 促進のためのストレージのデファクト・スタンダートとして使用されてきました。

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よくある質問:

1. データ・ウェアハウスのメリットとは

データ・ウェアハウスには、次のような特長があります。

複数の異なるソースから構造化データを集約
リレーショナル・データベースの分析クエリを高速化
安価なクエリと迅速なレポート作成のための専用のストレージ・ソリューション

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2. データ・ウェアハウス、データ・レイク、データ・ハブの違いとは

データ・ウェアハウス、データ・レイク、データ・ハブの違い：

データ・ウェアハウス：データ・ウェアハウスは、組織内の複数の非構造化データ・ソースから取り込んだ構造化データを統合・格納する単一のリポジトリです。
データ・レイク：組織内（データ・ウェアハウスを含む）のあらゆる構造化および未加工の非構造化データを格納する単一の未精製リポジトリです。このデータから BI のための知見を抽出するには、まずデータを処理する必要があります。
データハブ：構造化および非構造化データを集中管理型データ・レイヤーに集約し、一元管理可能にする単一のインターフェースです。オペレーショナル・データも処理できる点でデータ・ウェアハウスとは異なり、複数の形式のデータに対応可能な点でデータ・レイクとも異なります。

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3. データ・ウェアハウスをデータ・ハブに統合する理由とは

データ・ハブは、異なるエンドポイントの集合間でのデータ共有に必要なデータ・ガバナンスを提供します。このように、データ・ハブはデータ・レイクとデータ・ウェアハウスを単一のアクセス・レイヤーに集約します。データ処理が抽象化されるため、BI のための知見抽出を一元化された場所で行うことができます。

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データ・ウェアハウス・ソリューションに関するご相談

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分析エンジンへの新たなアプローチ

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ワークロードの統合とスケーリング

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データ・ウェアハウスとは

よくある質問:

1. データ・ウェアハウスのメリットとは

2. データ・ウェアハウス、データ・レイク、データ・ハブの違いとは

3. データ・ウェアハウスをデータ・ハブに統合する理由とは

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