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ソース：Nmedia / Dreamstime.com
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分析は現代のビジネスの鍵ですが、データを最大限に活用するためには、新旧のテクノロジーの融合が必要になる場合があります。
よく聞かれますが、データウェアハウスは死んでいますか？
この比較的古いアイデアは死んでいないだけでなく、これまで以上に堅牢であり、より優れた分析を提供する新しいテクノロジーで重要な役割を果たしています。
エンタープライズデータウェアハウスは死んでいますか？いいえ、それは健在であり、今後何年も続くでしょう。ただし、その目的は変更されました。今ではエンタープライズデータウェアハウスを構築する理由には違いがあります。これは、今では拡張データウェアハウスアーキテクチャの一部であるためです。
従来の方法には3つの混乱があり、これらが新しい拡張データウェアハウスアーキテクチャの背後にあるものです。 1つは、Hadoop、NoSQL、アプライアンスなどの新しいテクノロジーの出現です。次に、オープンソースと安価な方法でコストを削減するというプレッシャーがあります。最後に、これまでになかったビジネスの洞察を得ることができるビッグデータの出現があります。
これらの混乱のドライバーは、データ管理機能の強化、クラウドやオンプレミスなどの新しい展開オプション（ほとんどの企業が両方を少しずつ行っています）、そして最後に高度な分析の採用の増加のための新しいテクノロジーへの扉を開きました。
混乱が分析の新しい技術を推進
この混乱はエキサイティングな時間をもたらしますが、これらの要因はすべて、従来のアーキテクチャを適応させ、拡張する必要があることを意味します。拡張データウェアハウスは、次の3つの大きな分析コンポーネントを含む新しいアーキテクチャです。
- 従来のエンタープライズデータウェアハウス
- 調査コンピューティングプラットフォーム
- オペレーショナルインテリジェンス
調査用のコンピューティングプラットフォームは、比較的短い期間使用されています。これは、Hadoop、インメモリ、カラムナーストレージ、データ圧縮、アプライアンスなどの革新的な新技術が輝く場所です。これとエンタープライズデータウェアハウスの違いは、名前が示すように、調査コンピューティングプラットフォームが実験領域であることです。これはサンドボックスであり、プレイして計画外の一般的な調査を行うことができます。エンタープライズデータウェアハウスでの活動は計画され、知られていますが、調査コンピューティングプラットフォームでの活動はほとんど知られていません。既に知っている質問に答えるのではなく、データを調べて何を伝えることができるかを調べる必要がある複雑で難しいクエリに使用されます。予定外のクエリの例は次のとおりです。どのくらいの頻度で発生しましたか？市場との相関関係は何ですか？
古いテクノロジーと新しいテクノロジーの両方を組み合わせると、それらのいずれかで個別に実現できる以上の分析の機会が得られます。たとえば、エンタープライズデータウェアハウスと運用分析を統合すると、株式取引分析、リスク分析、一見無関係なデータストリーム間の相関関係の発見などのことを行うことができます。過去と天気とマーケティングキャンペーンの成功との間のリンクを参照してください。これは、ストリーミングトランザクションに対して不正モデルを使用して、トランザクションに不正なトランザクションの特性があるかどうかを判断できる場所です。もしそうなら、非常に迅速に対処することができます。
また、カスタマーサービス担当者が電話中に顧客に提案するための次善のオファーを作成することもできます。このより複雑なプロセスは、3つの環境すべてがCSRをサポートするために分析に貢献する必要があることを意味します。エンタープライズデータウェアハウスから、顧客の購入履歴を取得し、調査コンピューティングプラットフォームで分析された最近の履歴と組み合わせます。この結合された情報は、運用分析と結合されます。最終的な結果は、顧客との使用のために代表者に提示される、詳細で的を絞った「次善の提案」です。
高度な分析の採用
これらの3つの分析コンポーネントは、サイロがあるだけでなく、混componentsとした環境があるため、連携する必要があります。これは、データ仮想化とデータ視覚化という2つの新しいテクノロジーが企業に価値を実際に示している場所です。
データの視覚化は、企業がより多くのデータとデータを検出するためのより多くの種類のデータを収集および分析し始めるにつれて、現在頻繁に採用されている比較的新しい技術です。これらの美しい視覚化に夢中にならないように、数学や技術に詳しくない他の人には理解しにくいことを忘れないように、少し注意する必要があります。これらは複雑で、多くのことが行われています。これらのグラフィックスが会社にとって意味するものを理解することは困難です。これらの視覚化を作成する場合は、ノードとエッジと色の意味を理解できるように、すべてのレベルの従業員の解釈も作成する必要があります。
より新しい技術
今日のビジネスの未来は非常に明るいです。速度が低下していると思うたびに、新しい技術と機能の波がやって来ます。現在、データサイエンスがあり、データサイエンティストと呼ばれる優秀な人々の業界全体に信頼性を与えています。インタラクティブでリアルタイムのインテリジェンスとコミュニケーションでより多くの人員をサポートするために、新しいテクノロジーが引き続き登場します。 Teradata 2015 PARTNERSでは、1年前には誰も聞いたことがなかったPeriscopeアプリを介したライブストリーミングインタビューに参加できたことを嬉しく思いました。ここでは、古いテクノロジーと新しいテクノロジーを統合するという同じトピックについて話しました。
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