2023 年のクラウド データ ウェアハウス トップ 6

企業で短期間でも働いたことがある人であれば、異種の分析および洞察ソースからデータを効果的に収集する必要性に遭遇したことがあるかもしれません。

これらのデータ分析は、多くの組織の収益創出とコスト抑制に大きな影響を与えてきました。しかし、その数と種類が爆発的に増加するにつれて、生成および分析されるデータの量に驚く必要はありません。

この急増により、データドリブン企業は、データの分析と管理に信頼性が高く、スケーラブルで安全なソリューションを使用する必要が生じています。システムの要件は従来のデータベースの機能を超えており、そこでクラウド テクノロジーが登場します。

そして、現代のクラウド テクノロジーの進歩に伴い、エンタープライズ リソース プランニング (ERP)、データベース、マーケティング ツールなどの多くの重要なビジネス アプリケーションがクラウドに移行しました。ビジネス データはクラウドに存在しますが、企業はさまざまなクラウドベースのアプリからのすべてのデータをシームレスに保存するソリューションを必要としています。その解決策はクラウド データ ウェアハウスです。

この記事は、クラウド データ ウェアハウスを理解し、優れたデータ ウェアハウスをいくつか挙げるのに役立ちます。最後に、組織にとって最適なものを選択する方法を説明します。

クラウド データの簡単な歴史 クラウド データ ウェアハウス

他の技術領域と同様、それを真に理解するには、その領域が存在する理由を理解する必要があります。この規則は、クラウド データ ウェアハウスの運用モデルを理解する際に適用されます。

Education Ecosystem によると、データ ウェアハウスは 1980 年代に初めて登場し、オペレーティング システムから意思決定支援システム (DSS) へのデータ フローを支援することを目的としていました。初期のバージョンでは膨大な冗長性が必要であり、多くの組織では複数のユーザーにサービスを提供するために複数の DSS 環境が必要でした。 DSS 環境は同じデータを使用します。ただし、収集、清掃、統合は頻繁に繰り返されました。

データ ウェアハウスの効率が向上するにつれて、情報をサポートする従来のビジネス インテリジェンス (BI) プラットフォームから、パフォーマンス管理やパフォーマンス分析などのさまざまなアプリケーションをサポートする広範な分析アーキテクチャに進化しました。

リアルタイムのデータ アクセスと機械学習の洞察を提供する最新の データドリブン ウェアハウス (EWD) により、企業に付加価値を提供することが長年にわたり爆発的に進歩してきました。ただし、それはこの投稿の範囲を超えています。

クラウド データ ウェアハウスとは

ビジネス インフラストラクチャにインテリジェンスを組み込みたい場合、データ ウェアハウスがアーキテクチャの中核となります。通常のデータベースとは異なり、データ ウェアハウスは、大規模なデータ セットに対して最適な分析クエリを提供するように設計されています。データベースは多くの場合、トランザクション処理システムです。

クラウド データ ウェアハウスには、パブリック クラウドでマネージド サービスとして利用できるデータベースが必要であり、スケーラブルな BI と分析のために最適化できます。現在および過去の情報をまとめて表示することもできます。

多くのクラウド データ ウェアハウスが利用可能ですが、それぞれが独自のサービスを提供します。ただし、これらすべてのプラットフォームに存在すると予想される共通の要素がいくつかあります。それは、データのストレージと管理、ソフトウェアの自動アップグレード、データ フットプリントをシームレスに拡張または縮小する柔軟な容量管理です。

主な特長

• 大規模並列処理 (MPP) – この機能は、ビッグ データ プロジェクトをサポートするクラウド データ ウェアハウスにあり、大量のデータを処理するときに高パフォーマンスのクエリを利用できます。 MPP は、処理、入力、出力の負荷を分散するために並列実行される複数のサーバーで構成されます。
• 列指向データ ストア – この機能は、分析を処理する際に経済的な柔軟性を示します。列指向データは、プロセス データを行ではなく列に格納するため、レポート作成などでクエリを集計する際の処理が高速になります。

利点

クラウド データ ウェアハウスは、現代のあらゆるビジネスにおいて、業務を改善し、顧客サービスを強化してビジネスに競争上の優位性をもたらす分析とビジネス インサイトを得る必要性を示しています。クラウド データ ウェアハウスを使用するメリットは次のとおりです。

1. より迅速な洞察 – クラウド データ ウェアハウスは強力なコンピューティング機能を実現する手段であり、従来のオンプレミス ソリューションとは異なり、複数のソースから収集されたデータからリアルタイム ベースの分析を提供するため、企業はより優れた洞察に迅速にアクセスできます。
2. スケーラビリティ – クラウド データ ウェアハウスは、ストレージ ニーズの進化に合わせて、ほぼ無制限のストレージをビジネスに提供します。ストレージを拡張するときに新しいハードウェアが必要なオンプレミス ソリューションとは異なり、クラウド データ ウェアハウスは、数分の 1 のコストでより多くのスペースを提供します。
3. オーバーヘッド – オンプレミス ソリューションの使用を選択した場合は、サーバー ハードウェア (高価です) と、システムの監視、手動アップグレードの実施、およびトラブルシューティングを行う従業員が必要になります。一方、クラウド データ ウェアハウスは物理ハードウェアを必要としないため、コストが大幅に削減されます。

クラウド データ ウェアハウス ベンダー

クラウド データ ウェアハウスとの取引について理解したので、ニーズに合わせて適切なものを選択できます。ここにリストされている企業は特定の順序でランク付けされているわけではありませんが、最高の技術的専門知識を持つ企業から始めました。

Google BigQuery

Google によって開発された BigQuery は 、ストレージとコンピューティングのニーズに合わせて自動的に拡張できる、フルマネージドのサーバーレス データ ウェアハウスです。他の Google 製品と同様に、コスト効率に優れているだけでなく、強力な分析機能も提供します。また、信頼性も高く、洞察を収集して正確な予測を行うために使用できるビジネス インテリジェンス ツールがいくつか提供されています。 BigQuery は、列ベースのストレージに続く大規模なデータセットにわたる複雑な集計に適しています。

Google はウェアハウス インフラストラクチャを管理させたくないため、Big Query では基盤となるハードウェア、ノード、データベース、構成の詳細が隠蔽されます。すぐに始めたい場合は、Google Cloud Platform (GCP) でアカウントを作成し、テーブルをロードしてクエリを実行する必要があります。

BigQuery の列指向データベースと ANSI SQL データベースを使用して、ペタバイト規模のデータを高速に分析することもできます。その機能は、SQL と BigQuery GIS を使用した空間分析に対応できるほど拡張されています。また、シンプルな SQL と BigQuery ML を使用して、半規模または大規模な構造化データに対して機械学習（ML）モデルを迅速に作成して実行できます。また、BigQuery BI エンジンを使用したリアルタイムのインタラクティブ ダッシュボードをお楽しみください。

BigQuery データ分析機能を完全に活用するには、他のデータ ウェアハウスと同様に、SQL に精通している必要があります。費用対効果にも優れています。ただし、価格はコードの品質によって異なります (処理速度とストレージに対して支払います)。そのため、データを取得する際の高コストに対抗するためにクエリを最適化する必要があります。

BigQuery は、分離されたコンピューティング層とストレージ層に基づいて負荷の高いコンピューティング操作を処理するため、一貫性よりも可用性を優先する組織に適しています。

アマゾン赤方偏移

2021 年 11 月に造語された Amazon Redshift は 、ペタバイト規模のデータを処理できるフルマネージドのクラウド データ ウェアハウスとしてリリースされました。これは最初のクラウド データ ウェアハウスではありませんでしたが、大規模な導入後に市場シェアが急増した最初のクラウド データ ウェアハウスとなりました。 Redshift は、世界中の多くのアナリストによく知られている PostgreSQL に基づく SQL 言語を使用しており、そのアーキテクチャはオンプレミスのデータ ウェアハウスのアーキテクチャに似ています。

Redshift の欠点としては、このリストにある他のソリューションとは異なります。そのコンピューティング層とストレージ層は完全に分離されているわけではありません。このアーキテクチャは、多数の書き込み操作を実行する場合、分析クエリのパフォーマンスに大きな影響を与えます。したがって、継続的なメンテナンスとアップデートでシステムを更新する社内スタッフが必要になります。

銀行業界で使用されているような優れた行レベルの一貫性を探している場合は、Redshift が最適です。ただし、組織で書き込み操作と処理操作を同時に実行する必要がある場合、これは最良の選択ではない可能性があります。

スノーフレーク

Snowflake クラウド データ ウェアハウスは、その種類の 1 つです。ここで紹介されているクラウド上で実行されている他のウェアハウスとは異なり、フルマネージドであり、AWS、GCP、Azure 上で実行されます。 Snowflake は使いやすく、変換、迅速なクエリの実行、高度なセキュリティの利用、需要のニーズに基づいた自動スケーリングなどの高度な機能でよく知られています。

Snowflake の柔軟なコード ベースにより、再コーディングしたり新しいスキルを学習したりすることなく、クラウドにデータを保存するなどのグローバル データ レプリケーション アクティビティを実行できます。

Snowflake は、Python や R プログラミング言語を使用しないため、あらゆるレベルのデータ アナリストに対応します。また、半構造化データを安全に圧縮して保存できることでもよく知られています。これに加えて、ニーズに基づいて複数の仮想ウェアハウスを回転させながら、個々のクエリを並列化および分離してパフォーマンスを向上させることができます。 Web ブラウザ、コマンド ライン、分析プラットフォーム、およびその他のサポートされているドライバーを使用して Snowflake を操作できます。

Snowflake は、他のソリューションでは不可能なクエリを実行できるという点で好まれていますが、最高のダッシュボード作成を提供します。カスタム関数とルーチンをコーディングする必要があります。

Snowflake は、大量の書き込みや処理操作を実行する必要がない、または大量のデータにわたる一貫性を必要としない中規模企業の間で人気があります。

Azure SQLデータベース

この製品は、クラウド コンピューティング プラットフォームである Microsoft Azure のセクションとして利用できるマネージド サービスとしてのデータベースです。組織が Microsoft のビジネス ツールを使用している場合、これは自然な選択かもしれません。

Azure SQL データベースは、 SQL サーバーの作成からデータベースの構成までの対話型のユーザー ジャーニーを備えたクラウド ベースのホスティングとして優れています。また、使いやすいインターフェイスとデータを操作するための多くの機能があるため、広く好まれています。また、コストを削減し、低使用量でのパフォーマンスを最適化するための拡張性にも優れています。

欠点としては、大量のデータをロードできるように設計されていないことです。オンライン トランザクション処理 (OLTP) ワークロードに適しており、大量のモール読み取りおよび書き込みプロセスを処理します。

このツールは、ビジネスで単純なクエリと少量のデータ ロードを扱う場合に最適な選択肢となります。ただし、ビジネスで大量の分析火力が必要な場合には最適ではありません。

アズール・シナプス

Azure プラットフォームのこのセクションは分析に特化しており、データ統合、データ ウェアハウジング、巨大データ分析などのいくつかのサービスを組み合わせています。 Azure SQL データベースに似ているように見えますが、異なります。

Azure Synapse 分析は、分散コンピューティングに基づいて大規模なデータ テーブルに拡張可能です。 MPP (最初に説明しました。理解していない場合はもう一度見てください) を利用して、複数のノードにわたって大量の複雑なクエリを迅速に実行します。 Synapse では、セキュリティとプライバシーがさらに重視されます。

すでに Microsoft のツールを使用している企業にとっては標準的なオプションですが、他社のデータ ウェアハウス以外の製品と統合するのは困難です。サービスは常に更新されるため、バグが発生する場合があります。

Azure Synapse はオンライン分析処理用に設計されているため、大規模なデータ セットをリアルタイムで処理するのに最適です。ウェアハウス データが 1 テラバイトを超える場合は、SQL よりも Azure Synapse の使用を検討できます。

ファイアボルト

まだこの分野では新参者ですが。 Firebolt は、 SQL ベースのシステムよりも 182 倍高速に実行される次世代のウェアハウスであると主張しています。 Firebolt は新しいデータ解析および圧縮技術を使用しているため、高速です。

パーティションやセグメント全体を使用する他のデータ ウェアハウスとは異なり、クエリ中にインデックスを使用して小さなデータ範囲にアクセスし、ネットワークの帯域幅を解放します。スケーラブルであり、大規模なデータセットを驚異的な速度でクエリできます。

これは市場では新しいものですが、ビジネス プラットフォームとインテリジェンス ツールの (広範な) エコシステム全体と統合されていません。ただし、この問題は、ウェアハウスとの間でデータをやり取りするための特定の抽出、変換、ロード (ETL) ツールを使用することで簡単に解決できます。

Firebolt のストレージとコンピューティング能力は分離されているため、大規模な組織でも小規模な組織でも経済的です。経験豊富な社内データ アナリストが必要ですが、迅速な分析が必要な企業に最適です。

適切なクラウド データ ウェアハウスの選択

クラウド データ ウェアハウスが必要で、優れたものが必要な場合は、組織の規模とデータの管理方法を考慮してください。一部の e コマース サイトのように、小さなデータ サイズを管理する小規模な組織を所有していて、データ分析セクターを処理する人材がほとんどまたはまったくいない場合は、代わりに使いやすくコスト効率の高いデータ ハウスを選択することをお勧めします。パフォーマンスの見通し。

一方、特定のデータ ニーズを必要とする大規模な組織を運営している場合は、必ずトレードオフに直面することになります。トレードオフについては、分散データがセキュリティ、可用性、およびパーティション耐性 (障害に対する保護を意味します) を保証するという CAP 定理 に従って詳細に説明されています。ほとんどの場合、すべての組織は、一貫性と可用性の間のトレードオフを残して、部分的な耐性を必要とします。

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