Data Warehouse as a Service（DWaaS）とは

サービスとしてのデータウェアハウスは、マネージドクラウドサービスモデルであり、組織はインフラストラクチャを構築、維持、管理することなく、データウェアハウスの分析情報、データ整合性、その他のデータのメリットを得ることができます。DWaaS では、クラウドサービスプロバイダがデータウェアハウスのハードウェアリソースとソフトウェアリソースの設定、構成、管理、メンテナンスを担当します。

データの多様化が進み、データのボリュームと速度が増すにつれ、データウェアハウスのモダナイゼーションの必要性は不可避の要件になっています。オンプレミスのデータウェアハウスは、長年にわたりエンタープライズビジネスインテリジェンス（BI）の要となっていますが、ハードウェアとソフトウェアの費用が高額であり、継続的なメンテナンスが必要です。

データウェアハウスクラウドサービスは、データを収集、保存、処理することで、クラウドデータマネジメントのニーズに対応し、重要なデータに簡単にアクセスできるようにします。また、リアルタイムの需要に応じて瞬時にスケールアップまたはスケールダウンできるため、オンプレミスのものよりも費用対効果に優れています。同時に、DWaaS ソリューションは、従来のデータ・ウェアハウジングに伴う先行投資と管理オーバーヘッドを最小限に抑えます。お客様の責任は、データを提供してマネージドサービスの料金を支払うことのみです。

BigQuery のようなエンタープライズデータウェアハウスサービスは、データニーズに合わせて簡単にスケールできるさまざまなクラウドに組み込みの ML 機能と BI 機能を提供し、あらゆる業界のデータドリブンなイノベーションの原動力となっています。

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クラウド DWaaS サービスの主なコンポーネント

クラウドベースのデータウェアハウスには、オンプレミスソリューションと同様のコンポーネントがあります。クラウドデータウェアハウスの実装には、次の主要コンポーネントが含まれます。

データウェアハウス: DWaaS サービスは、組織固有のビジネスニーズと既存のデータソース、データマネジメント戦略、データ品質プロセスに基づいて構成できるデータウェアハウスアーキテクチャを提供します。クラウドデータウェアハウスには、分析データベース、一元化されたデータストレージなど、クエリ、リソースとデータマネジメント、データアクセスの管理に不可欠な機能があります。DWaaS では、ストレージリソースのプロビジョニングや容量の予約は必要ありません。システムにデータを読み込むとき、自動的に割り当てられます。
データ統合ツール: データウェアハウスは企業のビジネスシステムからデータを収集するため、DWaaS には ETL（抽出、変換、読み込み）プロセスと ELT（抽出、読み込み、変換）プロセスやその他の形式のデータ統合をサポートするコンポーネントを含める必要があります。
レポートとデータ分析: DWaaS ソリューションは、強力なクエリ処理をサポートする機能と、BI、高度な分析、ML と AI、レポート作成のための組み込みツールを備えています。これらのツールは、組織がデータマイニング、統計レポート、空間分析などを通じてエンタープライズデータからビジネス分析情報を収集するのを支援するための鍵となります。

DWaaS システムを使用するメリット

サービスとしてのデータウェアハウスに移行することで得られる主なメリットは次のとおりです。

簡単なセットアップと構成

DWaaS ソリューションは実装を簡素化し、素早く簡単に使い始めることができます。データストレージ用のインフラストラクチャをデプロイする必要はありません。また、データストレージの構成、管理、メンテナンスを行う専門チームを配置する必要もありません。

高度なスケーラビリティ

DWaaS では、オンデマンドでリソースを割り当てることができます。これにより、迅速にスケールアップしてデータ処理とストレージの容量を追加したり、それらのリソースが不要なときにスケールダウンしたりできます。

コスト削減

サービスとしてのデータウェアハウスモデルでは、サービスプロバイダが管理のほとんどを行います。その結果、DWaaS ソリューションにより、ハードウェアとソフトウェアの初期費用を削減できるだけでなく、データウェアハウスインフラストラクチャを維持するために必要なリソースも大幅に削減できます。

セキュリティの向上

サービスとしてのデータウェアハウスプロバイダは、ハードウェアとソフトウェアを定期的に更新する役割を担います。これにより、更新の遅延によるセキュリティの脆弱性の脅威を排除できます。一部のプロバイダは、データの暗号化、多要素認証など、追加のデータセキュリティ機能も提供しています。

分析情報を迅速に取得

DWaaS はクラウドインフラストラクチャ上で実行するように最適化されており、クエリ処理を高速化し、パフォーマンスを向上させる継続的な改善を提供します。これにより、最終的にデータの配信が高速化され、貴重な分析情報の取得にかかる時間が短縮されます。

あなた向けにカスタマイズ

マネージドクラウドデータウェアハウスサービスを使用すると、データソース、変化するビジネス要件、全体的な長期的な目標に応じて調整および進化できるデータ環境を構築できます。

BigQuery が DWaaS プロバイダにとって安全な選択肢である理由

BigQuery は、Google Cloud のフルマネージドで、サーバーレスのマルチクラウドエンタープライズデータウェアハウスソリューションです。セットアップや管理が必要なインフラストラクチャがないため、複雑なデータセットを迅速に分析し、データを行動につながるインサイトに変換し、AI と ML を導入してイノベーションを推進するリアルタイムの意思決定を強化できます。

近年、企業が事業運営に関する分析情報を得るための取り組みを進めるのに伴い、データウェアハウジングは複雑なタスクになっています。組織は、データ量が増大し続ける保存されているエンタープライズデータに記述的分析を適用するだけでなく、データパターンを抽出して予測を行うために AI や ML などのテクノロジーを採用しています。

スケーラブルで可用性が高く、安全なデータウェアハウスを社内で構築することは可能ですが、実現には何年もかかり、多額の投資が必要になることもあります。これは、ほとんどの組織が保有していない高額な資金を要するものです。BigQuery はサーバーレスデータウェアハウスの運用向けに設計されており、インフラストラクチャのメンテナンスやプラットフォーム開発の負担を排除します。そのため、リアルタイムのアクションの指針となる規範的な分析の開発に注力できます。SQL クエリを使用すると、差し迫った問題への回答を得る、テラバイト規模のデータを数秒でクエリする、さらにペタバイト規模のデータを数分でクエリすることができます。また、ML から地理空間分析、ビジネスインテリジェンスに至るまで、データの管理と分析を容易にする機能が組み込まれています。

データ量が秒単位で増加するなか、データから価値を引き出すために必要なストレージと処理のリソースを確保することがこれまで以上に重要になっています。BigQuery は、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを問わず、すべてのデータタイプに対して構造化データストレージ、高度な処理機能、ML などの高度な分析機能に対するスケーラブルかつ柔軟で費用対効果の高いアクセスを提供しています。

BigQuery では、データ分析のためにコンピューティングとストレージを分離するため、必要に応じてコンピューティングとストレージを別々にスケーリングできます。BigQuery で直接データを分析することも、クラウド間など、データが存在する場所でデータを分析することもできます。BigQuery は、外部データソースからの連携クエリとストリーミングによる継続的なデータ更新をサポートしています。