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2016年4月11日(月)

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日本テラデータ株式会社 コーポレート・エバンジェリスト エグゼクティブ・コンサルタント 金井 啓一氏

　企業が競争力強化を旗印にアナリティクスに取り組もうという時、二つの典型的な問題に突き当たる。一つは、ビジネス的にどうアプローチすれば効果的か悩んでしまうケース。もう一つは、技術的にどう実装すればよいか分からないケースだ。「当社は、どちらの問題にも答えるべく、戦略の策定から、それを具現化するITインフラの構築、高度なアナリティクス、運用・保守まで一貫してサポートしています」─こう語るのは、日本テラデータの金井啓一氏（コーポレート・エバンジェリスト、エグゼクティブ・コンサルタント）だ。

データをビジネス視点で見るためのテンプレートを提供

　既存の業務システムに蓄積しているデータを分析・活用するにせよ、その対象をビッグデータにまで拡げるにせよ、すべてはビジネス上の課題「ビジネスクエスチョン」に答え、アクションに繋げられることが重要だ。この軸足が揺らいでしまうと、アナリティクスそのものが目的化してしまうなど、せっかくの取り組みが迷走してしまう。

　例えば製造業では、「災害発生時に代替調達先を切り替えると、収益とデリバリはどう変化するか？」「顧客満足度に、製品・サービスの品質・価格がどう影響しているか？」「製品はいつ故障するか？」などのビジネス上の課題がある。これらに対し、調達や需要予測、品質管理などさまざまなデータに基づいて事実を明らかにし、それに対処するためのアクションにまで落とし込むことが大切なのだ。

　創業から首尾一貫してデータ活用の高度化をビジネスドメインとしてきたテラデータ。35年にわたってグローバルで実績を積み上げてきたノウハウは膨大だ。熾烈な市場競争を繰り広げていく各業界において、どんなKPI（重要業績指標）が必要であり、そのためには、どんなデータを、どんな精度や粒度で持っていなければならないかといった知見が豊富に蓄えられている。それらは、ビジネス上の課題と必要なデータを重複や不足なく収集・蓄積するためのデータモデルのテンプレートとして体系化されている。

　テラデータは、これらテンプレートに基づきつつ、顧客企業それぞれの事情に即してコンサルティングを提供する体制が整っている。「ビジネス的にどうアプローチすれば効果的か」という問題について、「実例に照らしながら、キメ細かくアドバイスすると共に、具現化のステップを明示できることが当社の強みです」と金井氏は強調する。

様々なデータ活用シーンをカバーするアーキテクチャ「UDA」

　テラデータが、超並列処理のデータベースエンジン「Teradata Database」でDWH（データウェアハウス）の市場を切り拓き、進化させてきたのは多くが知るところ。構造化データのハンドリングで優位なポジションを築いてきたわけだが、決して“一本足打法”を貫いている訳ではない。ビッグデータの潮流を早期からとらえ、さまざまなタイプの非構造化データも自由自在に扱えるように製品ポートフォリオを着々と拡充している。

日本テラデータ株式会社 プロフェッショナル・サービス本部 ビッグデータ分析ラボ 部長　島田茂氏

　いたずらに製品数を増やしているのではない。企業の周囲にはどんなタイプのデータが存在するか。それらを必要に応じて連携・統合させる合理的手段とは。パフォーマンスを犠牲にせずに、速やかにビジネス価値に結び付けるために欠かせないテクノロジは何か──。「時代の変化をとらえ、これからのデータ活用を支える“基本的な枠組み”をまずはしっかりと描く。それに沿う形で、不可欠なピースを埋めるのが当社のアプローチです」と、島田茂氏（プロフェッショナル・サービス本部 ビッグデータ分析ラボ 部長）は話す。つまり、どの製品にも、“データドリブン”を具現化する首尾一貫した考えが通底しているのだ。

　その基本的な枠組みとして、同社が世に示すのが「UDA（ユニファイドデータアーキテクチャ）である（図1）。UDAのコンセプトや、その中に含まれる具体的製品は、ユーザーのどんな悩みを解決するものなのか。以下に代表例を挙げながら見ていこう。

図1　テラデータが提示するUDA（ユニファイドデータアーキテクチャ）
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●従来の手法で扱えない新しいタイプのデータが増えた

　画像・音声・マシンログ・テキストといった非構造化データは、これまでの構造化データを前提とした処理・管理手法が適さない。例えば、IoTセンサーデータ、ソーシャルメディアやWebログといった各種ストリーミングデータについては、テラデータは「Teradata Listener」を提供し、UDAの仕組みの中にリアルタイムに取り込むことを可能としている。

●とりあえず作ったHadoop環境の管理とパフォーマンス

　ビッグデータの処理基盤として、手頃なIAサーバーを使ったHadoopの環境が広まっている。小規模なうちはいいが、データサイズがペタバイトを超えるようになると、サーバーの管理は複雑になりパフォーマンスも落ちてくる。UDAにおいては、大規模での活用・運用を視野に最適なソリューションの組み合わせを提供する。

●慣れ親しんだスキルを活かして高度な分析をしたい

　ビッグデータの分析処理では、一般的に、MapReduceなど並列処理特有のスキルを新たに身に付けなければならない。ここでテラデータは「Teradata Aster」を提供。独自の SQL-MapReduce技術によって、平易なSQL記述とほぼ同等のスキルで、反復的、対話的に分析・ビジュアライズすることを可能とする。

図2　強力なビジュアライズ機能を備えるTeradata Aster
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●さまざまなシステムがあって統一的にアクセスできない

　RDBやNoSQL、Hadoopなど、各種の基盤に散在しているデータを横断的にハンドリングするにあたり、ETLツールによる統合アプローチは柔軟性に乏しい。ここで役立つのが「Teradata QueryGrid」で、Teradata Databaseをはじめ、多種多様なデータソースをシームレスかつダイナミックに統合できる。

　まだまだ企業の悩みは尽きないが、「当社は、独自の技術力やノウハウ、さらにはOSSとの連携も図りながら、データ活用で常に業界をリードしてきた自負と責任があり、お客様のニーズに全方位で応える準備が整っています」と島田氏。その範疇は、データ活用基盤の構築・整備にとどまらず、経営層の意識を変えるコンサルティングや、データサイエンティストが担うような高度な解析要件への対応にも広がっている。

●お問い合わせ先

テラデータ株式会社

Webサイト： http://teradata.jp
E-mail ： Solution.JP@Teradata.com