「2023年のトップデータウェアハウジングツール」

Top data warehousing tool in 2023

データウェアハウスは、データの報告、分析、および保存のためのデータ管理システムです。それはエンタープライズデータウェアハウスであり、ビジネスインテリジェンスの一部です。データウェアハウスには、1つ以上の異なるソースからのデータが保存されます。データウェアハウスは中央のリポジトリであり、複数の部門にわたる報告ユーザーが意思決定を支援するために設計された分析ツールです。データウェアハウスは、ビジネスや組織の歴史的なデータを収集し、それを評価して洞察を得ることができます。これにより、組織全体の統一された真実のシステムを構築するのに役立ちます。

クラウドコンピューティング技術のおかげで、ビジネスのためのデータウェアハウジングのコストと難しさは劇的に低下しました。以前は、企業はインフラに多額の投資をしなければなりませんでした。物理的なデータセンターは、クラウドベースのデータウェアハウスとそのツールに取って代わられています。多くの大企業はまだ古いデータウェアハウジングの方法を使用していますが、データウェアハウスが将来機能するのはクラウドであることは明らかです。使用料金ベースのクラウドベースのデータウェアハウジング技術は、迅速で効果的で非常にスケーラブルです。

データウェアハウスの重要性

現代のデータウェアハウジングソリューションは、データウェアハウスアーキテクチャの設計、開発、および導入の繰り返しのタスクを自動化することで、ビジネスの絶えず変化するニーズに対応しています。そのため、多くの企業がデータウェアハウスツールを使用して徹底的な洞察を獲得しています。

以上から、データウェアハウジングが大規模でボイジーサイズの企業にとって重要であることがわかります。データウェアハウスは、チームがデータにアクセスし、情報から結論を導き、さまざまなソースからデータを統合するのを支援します。その結果、企業はデータウェアハウスツールを以下の目標のために使用しています：

  • 運用上および戦略上の問題について学ぶ。
  • 意思決定とサポートのためのシステムを高速化する。
  • マーケティングイニシアチブの結果を分析し評価する。
  • 従業員のパフォーマンスを分析する。
  • 消費者のトレンドを把握し、次のビジネスサイクルを予測する。
市場で最も人気のあるデータウェアハウスツールは以下の通りです。
Amazon Redshift

ビジネス向けのクラウドベースのデータウェアハウジングツールであるRedshiftです。完全に管理されたプラットフォームでペタバイト単位のデータを高速に処理できます。したがって、高速なデータ分析に適しています。さらに、自動の並列スケーリングがサポートされています。この自動化により、クエリ処理のリソースがワークロード要件に合わせて変更されます。オペレーションのオーバーヘッドがないため、同時に数百のクエリを実行できます。Redshiftはまた、クラスタをスケールアップしたりノードタイプを変更したりすることも可能です。その結果、データウェアハウスのパフォーマンスを向上させ、運用費用を節約することができます。

Microsoft Azure

MicrosoftのAzure SQL Data Warehouseは、クラウドでホストされる関係データベースです。リアルタイムのレポート作成やペタバイト規模のデータの読み込みと処理に最適化されています。このプラットフォームは、大規模並列処理とノードベースのアーキテクチャ（MPP）を使用しています。このアーキテクチャは、並列処理のためのクエリの最適化に適しています。その結果、ビジネスインサイトの抽出と可視化が大幅に高速化されます。

データウェアハウスには数百のMS Azureリソースが互換性があります。たとえば、プラットフォームの機械学習技術を使用してスマートなアプリを作成することができます。さらに、IoTデバイスやオンプレミスのSQLデータベースなど、さまざまな種類の構造化および非構造化データをフォーラムに保存することができます。

Google BigQuery

BigQueryは、手頃な価格で組み込み機械学習機能を備えたデータウェアハウジングプラットフォームです。TensorFlowとCloud MLと組み合わせて効果的なAIモデルを構築することができます。リアルタイムのアナリティクスでは、数ペタバイトのデータを数秒でクエリ実行することも可能です。

このクラウドネイティブデータウェアハウスでは、ジオスペーシャルアナリティクスもサポートされています。位置情報ベースのデータを評価したり、新しいビジネスの機会を探したりするために使用することができます。BigQueryはストレージと計算を分割することができます。そのため、ビジネス要件に応じてプロセッサとメモリリソースをスケーリングすることができます。それぞれのリソースのコスト、可用性、スケーラビリティを分離して制御することができます。

Snowflake

Snowflakeを使用してエンタープライズグレードのクラウドデータウェアハウスを作成します。プログラムを使用してさまざまな構造化および非構造化のソースからデータを評価できます。共有のマルチクラスターアーキテクチャにより、処理能力とストレージが分離されます。その結果、ユーザーのアクティビティに応じてCPUリソースをスケーリングすることができます。スケーラビリティにより、クエリのパフォーマンスを高速化して貴重な洞察をより迅速に提供することができます。Snowflakeのマルチテナント設計により、データを移動せずに組織全体でデータを瞬時に共有することができます。

Micro Focus Vertica

Verticaは、AWSやAzureなどのサービスを使用してオンラインでアクセスできるSQLデータウェアハウスです。また、ローカル環境やハイブリッドとして設定することもできます。このツールは、MPPを活用してクエリの高速化を図り、列指向ストレージをサポートしています。アーキテクチャの共有ナッシング設計により、共有リソースへの競合を軽減します。

Verticaには組み込みの分析ツールがあります。これには、時系列、パターンマッチング、機械学習が含まれます。プログラムは圧縮を使用してストレージを最大化します。さらに、OLEDBのような標準的なプログラミングインターフェースもサポートしています。

Teradata

Teradataは、ビジネスデータの膨大な量をオンラインで収集および処理するためのデータウェアハウジングプラットフォームです。このユーティリティは、高速な並列クエリングのためのアーキテクチャを提供します。これにより、有用な情報へのアクセスを迅速化します。TeradataのQueryGridは、タスクに適した適切なツールを提供するために、複数の解析エンジンを利用しています。

さらに、インテリジェントなインメモリ処理を使用してデータベースのパフォーマンスを向上させることができます。このデータウェアハウスは、SQLを介して有料および無料の解析ツールとインターフェースを提供します。

Amazon DynamoDB

ビジネス向けのスケーラブルなNoSQLクラウドベースのデータベースシステムはDynamoDBと呼ばれます。ペタバイト単位のデータに対して、1日に10兆回または20兆回のクエリ能力を高めることができます。また、キーバリューおよびドキュメントデータ管理を使用して柔軟なスキーマを開発します。その結果、需要の拡大に応じて追加の列を自動的に追加することでテーブルをスケーリングすることができます。

このデータベースシステムにはDynamoDB Accelerator（DAX）がインストールされています。このインメモリキャッシュにより、表形式のデータの読み取りにかかる時間をミリ秒からマイクロ秒に短縮することができます。その結果、1秒あたりの数百万のクエリを含む高速なクエリ操作を実現します。

PostgreSQL

PostgreSQLは、クラウドベースのオープンソースのデータベース管理プログラムです。このリソースは、中小企業や大企業の中央データベースとして使用することができます。たとえば、インターネットスケールの企業アプリケーションをパワーアップするために使用することができます。地理データを扱うためにPostgreSQLとPostGIS拡張を組み合わせることを考えてみてください。この統合により、位置情報ベースのビジネスソリューションを提供することができます。

このプラットフォームでは、JSONとSQLの両方でクエリをサポートしています。また、Multi-Version Concurrency Controlなどの技術を使用してデータベースのパフォーマンスを改善することもできます（MVCC）。

Amazon Relational Database Service（RDS）

Amazon RDSを使用して、手頃な価格のクラウドベースのリレーショナルデータベースを構築することができます。このプラットフォームは、PostgreSQLやAmazon Auroraなどの6つのデータベースエンジンをサポートしています。高負荷のアプリケーションを提供する必要がある場合、これらのエンジンが選択肢となります。レプリケーションを作成して、オペレーショナルワークフローの可用性を向上させることもできます。たとえば、Read Replicasを使用して、主要なデータベースから読み取りトラフィックを仮想レプリカに向けることができます。さらに、RDSのメモリと処理能力を最大244 GBのRAMと32の仮想CPUまで拡張することができます。

Amazon Simple Storage Service S3

小規模および大規模なビジネスは、Amazon S3を使用してオンラインストレージの需要を拡大することができます。スケーラブルなオブジェクト指向のサービスにより、ビッグデータ分析がサポートされます。データを格納するために使用される各「バケット」の最大容量は5テラバイトです。このプラットフォームは、いくつかの経済的なストレージクラスの代替手段を提供します。たとえば、S3 Standard-IAを使用して、ほとんどアクセスされないデータのみを格納することでコスト削減が可能です。

SAP HANA

SAP HANAは、インメモリキャッシュ機能を備えたクラウドベースのリソースです。そのため、企業全体のデータ分析や高速なリアルタイムトランザクション処理をサポートしています。さらに、仮想化、統合、データアクセスのための直感的な中央インターフェースも提供しています。

データを移動せずにデータフェデレーションを介してリモートデータベースにクエリを実行することができます。HadoopやSAP Adaptive Server Enterpriseなどのデータソースがいくつか言及されています（SAP ASE）。SAP HANAは、テキスト、予測、インテリジェンス駆動型のアプリ開発をすべてサポートしています。

MarkLogic

MarkLogicは、強力なクエリと柔軟なアプリケーション機能を備えたNoSQLデータベースシステムを提供しています。このプラットフォームのスキーマの独立性により、任意の形式やタイプのデータを直接消費することができます。これは指定されたスキーマのためのネイティブストレージを含んでいるためです。サポートされている形式には、ジオスペーシャルデータ、JSON、RDF、映画などの大容量バイナリが含まれます。データをロードした後、組み込みの検索エンジンにより、クエリが容易になります。これにより、瞬時に問い合わせを行い、応答を受け取ることができます。

MariaDB

MariaDBは、クライアント向けのプログラムをサポートする商用グレードのデータベースソリューションです。また、リアルタイムアナリティクスのためのカラム指向データベースを構築することもできます。このソリューションでもマッシブパラレル処理（MPP）が使用されています。したがって、数百億のレコードにわたるSQL検索を実行することができます。この操作を行う前にインデックスを作成する必要はありません。MariaDBは、クラウド上またはワークロードとビジネス要件に応じて拡張することができます。

Db2 Warehouse

IBM Db2 Warehouseは、完全に管理されたスケーラブルなクラウドデータストレージプラットフォームです。分析と人工知能を含むアプリケーションに適しています。システムには組み込みの機械学習リソースが提供されています。これらはエコシステムでMLモデルを開発・展開するために使用することができます。機械学習の研究にはPythonとSQLの両方がサポートされています。

さらに、Db2 WarehouseにはユーザーフレンドリーなUIやREST APIも含まれています。これらのツールを使用して、ストレージと処理能力の弾力的なスケーリングを制御することができます。プラットフォームのMPP機能は、複数のサーバーによって強化されています。これにより、大量のデータボリュームに対する迅速な並行クエリが可能となります。

Exadata

Oracleの「自律型データウェアハウス」はExadataクラウドプラットフォーム上で動作します。自己運転プラットフォームは、監視、更新、データベースの保護、最適化、パッチ適用などの管理作業を自動化するために適応型機械学習を使用しています。

独立したExadataデータウェアハウスを簡単に構築することができます。テーブルを指定し、データを迅速にロードすることから始めます。システムは列指向処理と並列処理を使用してパフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。

BI360データウェアハウス

Solver BI360は、多くのソースから巨大なデータを組み合わせることができるビジネス向けのソリューションです。これには非構造化データリポジトリ、CRM、ERP、会計ソフトウェアなどが含まれます。ビジネスインテリジェンスとデータベースの展開作業を簡素化するために事前に設定されています。クラウドベースのシステムの分析インターフェースとダッシュボードは使いやすいです。例えば、データの探索にはData Explorerを使用することができます。さらに、モジュールと次元を追加することもできます。

データウェアハウスはMS SQL Serverで動作します。また、自動データロードの機能も組み込まれています。これにより、データベースの検索とクエリが簡単になります。

Cloudera

Clouderaが維持する運用データベースは、低遅延で高並行性のプラットフォームです。大量のデータ分析からリアルタイムのビジネスインテリジェンスを導き出すのに最適です。柔軟な分散をサポートし、ポータブルかつ手頃な価格です。オンプレミスとクラウドベースのサーバーの切り替えが可能になります。

プラットフォームは、HBaseを使用して非構造化データのための列指向NoSQLストレージを構築します。また、Cloudera内でKuduを使用して構造化データのためのリレーショナルデータベースを作成するのに役立ちます。さらに、プログラムは現在および過去のデータを使用した予測モデリングも提供します。

Hevo Data

パイプラインの状態を心配する必要がない場合、トレンドや機会を見つけることはより簡単です。Hevoを使用すると、Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks、Fireboltなど150以上のソースからデータをほぼリアルタイムで複製することができます。コードを一行も作成する必要はありません。したがって、Hevoをデータパイプラインプラットフォームとして使用すると、メンテナンスは心配事ではありません。

Hevoは、何か問題が発生した場合でもゼロデータ損失を保証します。Hevoはまた、ワークフローを監視して問題の原因を特定し、全体のワークフローに影響を与える前にそれらを修正するための可視性を向上させることができます。24時間のカスタマーサービスを追加すると、信頼性のあるツールが手に入ります。

SAS Cloud

SASを使用すると、膨大なデータを分析する作業が簡単になります。データウェアハウジングシステムであるSAS（統計解析ソフトウェア）を使用して、さまざまなソースからデータにアクセスすることができます。さらに、さまざまな情報ツールとレポートを使用してデータを制御し、企業間で共有することも可能です。

SAS内の内部品質ナレッジベース（QKB）を使用してデータを保存および処理します。SASユーザーは、インターネット接続を介してどの場所からでもツールを利用することができます。なぜなら、活動は単一の場所から管理されるからです。

Integrate.io

Integrate.ioは、データウェアハウスのためのシンプルで視覚的なデータパイプラインを作成するためのクラウドベースのデータ統合プラットフォームです。Integrate.ioは、自動化、CRM、顧客サポートシステムなどのメトリクスとセールスツールを1つに集約します。すべてのデータソースを統合します。

Integrate.ioは、データ統合のための柔軟でスケーラブルなプラットフォームです。構造化データと非構造化データの両方と連携することができます。SQLデータストア、NoSQLデータベース、クラウドストレージサービスなどのさまざまなソースとデータを統合することができます。

SAP Data Warehouse Cloud

SAP Data Warehouse Cloudは、統合データ管理プラットフォームで、組織のすべてのビジネスオペレーションをマッピングします。これはパブリッククライアント/サーバーアーキテクチャ向けの優れたアプリケーションバンドルです。データウェアハウスのための最高のツールの1つです。最高の産業用データウェアハウジングおよび管理ソリューションを提供するための新しい基準を作り出しました。

SAP Data Warehouseを介して、高度に適応性のある透明性の高いビジネスソリューションを利用することができます。セットアップの簡素化と効果的なスペース利用のためにモジュール式に設計されています。データベースシステムには分析とトランザクションの両方を含めることができます。これらのポータブルでクロスプラットフォームのデータベースは次世代のものです。

IBM Infosphere

優れたETLツールであるIBM Infosphereは、グラフィカルな表記法を使用してデータ統合タスクを実行します。データ統合、データウェアハウス、管理、データ管理とガバナンスのためのすべての重要なコンポーネントを提供します。ハイブリッドデータウェアハウス（HDW）と論理データウェアハウス（LDW）がこのウェアハウジングシステムの中核を形成しています。

ハイブリッドデータウェアハウスは、適切なワークロードが適切なプラットフォームで処理されることを保証するために、多くのデータウェアハウジング技術を組み合わせています。積極的な意思決定とプロセスの簡素化を支援します。コストを削減し、企業の俊敏性を向上させるための強力なツールです。

このツールの信頼性、拡張性、およびパフォーマンスの向上は、要求の厳しいプロジェクトを完了するのに役立ちます。エンドユーザーが信頼性のある情報を受け取ることを確実にします。

Ab Initio Software

1995年に設立されたAb Initioは、並列データ処理アプリケーションの直感的なデータウェアハウジング技術を提供しています。第4世代のデータ分析タスク、データ操作、バッチ処理、数量および質的データ処理をビジネスに支援することを目指しています。高容量のデータ処理と統合は、Ab Initioの専門分野です。

同社は製品に関するプライバシーの高いレベルを保つことを好むため、Ab Initioソフトウェアはライセンスされたアイテムです。抽出、変換、データのロードの活動をより簡単にすることを目指すGUIベースのプログラムです。NDA（非公開契約）により、この製品の開発に関与する誰もが「ab initio」で開発された技術情報を公に開示することを禁止されています。

ParAccel（Actianによる買収）

ParAccelというソフトウェア会社は、カリフォルニアに拠点を置き、データベース管理とデータウェアハウジングの分野で活動しています。Actianは2013年にParAccelを買収しました。

MaverickとAmigoは、同社の主要な製品の2つです。Maverickは独立したデータストアそのものです。異なる業界の企業にDBMSソフトウェアを提供しています。一方、Amigoは、通常既存のデータベースにルーティングされるクエリの処理速度を向上させるために作られています。

後に、ParAccelはAmigoを廃止し、Maverickに昇進させました。Maverickは徐々に、列指向の設計をサポートし、共有なしのアーキテクチャを使用するParAccelデータベースに変わっていきました。

AnalytiX DS

Analytix DSは、データ統合とマッピングのための管理ツールとソリューションの専門家です。

ビッグデータサービスとエンタープライズレベルの統合を広範にサポートしています。AnalyticsのパイオニアであるMike Boggsが最初にプリETLマッピングを使用しました。Analytixは現在、多国籍のサービスプロバイダーとヘルパーの大規模なスタッフを誇っています。本社はバージニアにあり、北米とアジアにオフィスを展開しています。バンガロールに新しい開発施設が近々オープンする予定です。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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