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をピュア・ストレージで強化

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 のためのインサイトを抽出するには、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・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

インサイトの抽出を加速

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、インサイトの抽出を迅速化します。

FlashBlade//S について詳しく見る FlashBlade//S について詳しく見る

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、インサイト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。

Evergreen//One について詳しく見る Evergreen//One について詳しく見る

「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。抽出したインサイト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

事例を読む事例を読む

「インテリジェンスの時代において、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

事例を読む事例を読む

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。

データ・ウェアハウス関連のリソース

Featured インフォグラフィック

Vertica in Eon Mode for Pure Storage

1 ページ

インフォグラフィックを見るインフォグラフィックを見る

Featured ソリューションの概要

Modernize Analytics with Vertica and Pure

2 ページ

ソリューションの概要を読むソリューションの概要を読む

Featured ソリューションの概要

Enhance Data Lakehouse Infrastructure

3 ページ

ソリューションの概要を読むソリューションの概要を読む

Featured 動画

Improve Scale and Processing Speed for Streaming Analytics Pipelines with Pure and Confluent

23 min

動画を視聴する動画を視聴する

Featured ソリューションの概要

Confluent と Pure Storage による階層型ストレージ・ソリューション｜ピュア・ストレージ

2 ページ

ソリューションの概要を読むソリューションの概要を読む

How to Think Like the Engine: Bigger Data Edition

54 min

Webセミナーを視聴する Webセミナーを視聴する

Telcos Becoming Tech-cos From Connectivity to Services

45 min

Webセミナーを視聴する Webセミナーを視聴する

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。

詳しく見る詳しく見る

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

詳しく見る詳しく見る

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 のためのインサイトを抽出するには、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。

詳しく見る詳しく見る

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 のためのインサイト抽出を一元化された場所で行うことができます。

詳しく見る詳しく見る

データ・ウェアハウス・ソリューションに関するご相談

ご相談・お問い合わせ無償テストドライブ

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をピュア・ストレージで強化

分析エンジンへの新たなアプローチ

インサイトの抽出を加速

ワークロードの統合とスケーリング

ワークフローをシンプルに

リーダーの 1 社として再び

パートナー連携

FlashBlade テストドライブ

データ・ウェアハウス関連のリソース

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

データ・ウェアハウス・ソリューションに関するご相談