これからの基幹系データ分析―Apache Sparkによる4つのメリット

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掲載日:2016/09/23
更新日:2016/11/10


日本アイ・ビー・エム

煩雑なプロセスをショートカット 最新の基幹データ分析手法とは
マーケティングや経営分析に必要なデータは基幹系システムに格納されている。これらのデータはいったん外部にコピーされ、加工をした上で分析作業に回されているが、効率性の点で大きな課題がある。この課題を解決する手法とは。

 マーケティングや経営分析を実施する上で欠かせない販売実績やPOSに関するデータは、基幹系システムに格納されている。この稼働に支障が出ないよう、データ分析を行う際は必要なデータをいったんデータストアへコピーし、ETL処理を行った上で、データウェアハウスに格納、さらにデータマートに移動して運用するという手順が取られてきた。

 しかし、こうしたプロセスは分析の長時間化につながり、データそのものの鮮度にも問題が起こりやすい。また新しい切り口で分析を試みようとしても、分析用のバッチを作成するなどの手間がかかり、各部門の負担が重くなっていた。さらにデータを外部にコピーすることによるセキュリティリスクも指摘されている。

 経営スピードの迅速化やセキュリティリスクの軽減が大きな課題となる中、こうした現状を根本から変革しようという動きが出てきている。本コンテンツは「Apache Spark」を活用した分析手法を紹介している。





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