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テラデータの差別化要因とその重要性

テラデータの差別化要因とその重要性

データ・分析市場を読み解こうとする際は、混乱が付きものです。膨大な数の製品と、さまざまな宣伝文句。そこから事実を見極めるのは簡単ではありません。

何らかのテクノロジー製品を理解する方法のひとつとして、差別化要因の特定が挙げられます。つまり、エコシステムにおいてそのテクノロジーがどのような役割を果たすか、また、その役割の中で製品や製造元企業が競合相手とどのように異なるかを探るのです。
テラデータは40年以上前に設立されて以来、複雑さを極める世界最大規模の企業各社にサービスを提供してきました。実験的なものからビジネスクリティカルなものまで多種多様なアプリケーションをサポートし、お客様がデータを大規模かつ効果的にキャプチャ、統合、処理、共有できるよう支援しています。エンタープライズ向けデータおよび分析基盤であるTeradata Vantageは、エコシステム内においてこれまでどおりの役割に引き続き焦点を絞りながら、テクノロジーの進歩と革新の標準を確立しています。また、テラデータは、テクノロジーだけでなくその理念と進化し続けるアプローチにより、テクノロジーを活用して迅速にビジネス価値を実現できるよう組織を導くと同時に、データリソースの一貫性や信頼性にも貢献しています。

さて、テラデータが現代の企業の中で他と一線を画し、このような役割を果たせているのはなぜなのでしょうか。これには、いくつかの理由があります。

プラットフォームの選択肢とポータビリティ

Vantageは、オンプレミスおよび、大手プロバイダが提供するクラウド・プラットフォーム(Amazon AWS、Microsoft Azure、およびGoogle Cloud Platform(近日連携予定))で動作します。Vantageではクラウド全般や特定のクラウド・プラットフォームに環境を固定されることはありません。また、Vantageはこれらのどのプラットフォーム上でも同一のソフトウェアであるため、データやアプリケーションを1つのクラウド・プロバイダから他のプロバイダに、またはオンプレミスからクラウドに簡単に移動でき、必要に応じて元に戻すこともできます。しかも、アプリケーションの書き換えやデータ構造の再設計などの変更は必要ありません(何らかのネットワーク制約によるパフォーマンスの最適化に必要な場合を除きます)。また、Vantageにはテラデータ・ソフトウェアの過去のリリースにはなかった多くの機能が追加されています。テラデータの多くのお客様もすでに以前のバージョンからVantageへ移行しています。それは簡単なアップグレードで済み、アプリケーションの変更は必要ありません。 

Snowflakeなどクラウド限定のテクノロジーでは、自社のオンプレミス・インフラストラクチャでソフトウェアを実行することはできません。大規模組織の大半が少なくとも今後数年間(場合によっては無期限に)オンプレミスにプレゼンスを有することを考えると、このオール・オア・ナッシングのクラウドアプローチにはいくつかの課題があります。クラウドへの完全な移行を強制された場合、データとアプリケーションをオンプレミスで共存させることが最善の選択である場合にもそれができなくなり、パフォーマンスに深刻な影響が及ぶ可能性があります。

また、既存のシステムをクラウドに移行する場合は、すべてのインジェスチョン、すべてのデータ構造と処理、すべてのアプリケーションアクセスを書き換える必要があります。これはもはや移行ではなく、やり直しです。存在するすべての複雑なデータ構造とインターフェイスを何とか見つけて解読し、コーディングし直すことができたとしても、そうして完璧に実行されたプロジェクトも数年後にはおそらく開始前とまったく同じ結果に至り、そればかりかコストとリスクが増大する可能性が高いでしょう。しかもそれらに対処する間、重要なビジネスイニシアティブから生まれる新たな価値に十分な注意を向ける事ができません。

AmazonのRedShift、GoogleのBigQuery、MicrosoftのAzure Synapse Analyticsなど、クラウド・インフラストラクチャ・プロバイダが提供するテクノロジーを使用する場合は、ますます厳しい制約が生じます。これらのテクノロジーでは、オンプレミスでソフトウェアを実行する自由が奪われるだけでなく、他のプロバイダのクラウド環境でのソフトウェア実行も制限されます。これは一体なぜでしょうか。

データグラビティ」という概念によってアプリケーションの最適な配置が促されるなか、必要に応じてデータやアプリケーションを移動する柔軟性を期待するのは当然のことです。各アプリケーションとそれらに必要なデータの間で直接的な通信を最大限に実現できるよう、物理的な場所とプラットフォームを選択する必要があります。

コストを激増させずに大規模な拡張性を実現

効果的な拡張性の実現とは、容量を迅速かつ容易に拡張でき、しかもそれによってコストが急激に増加しないことを意味します。素早く伸縮する機能を提供しているテクノロジーは多々あるものの、これには注意が必要です。長期的に見ると、予想をはるかに超える劇的なコスト増加が起きかねないのです。Vantageでは、新しいワークロード(データやユーザーの増加、クエリーの複雑化など)に応じてコストが変化するため、他のテクノロジーと比べて大幅に予測・管理がしやすくなります。リソース使用の最適化を徹底するため、Vantageは、クエリーを効率的に実行できるよう高度なオプティマイザーを使用して個別および集合的に指示し、すべて自動的に変換します。これによって、超並列性と高度に絞り込まれたデータ検索を有効活用できます。また、業界で最も成熟したワークロードマネジメントをもってアプリケーションを自動的に管理・制御し、必要な領域にリソースを割り当てながら煩雑なクエリーの影響を軽減して、消費に伴うコストをさらに抑えることができます。テラデータの競合企業各社は、それほど高度な技術は必要ないと主張するでしょう。しかし実際、彼らのテクノロジーでは、容量を増やすと同時に請求書の金額も跳ね上がりかねません。
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ストレージのコストを抑えるため、テラデータは常に、データの「温度」を考慮して最適なストレージメカニズムを見極めるという理念を採用してきました。これは、アクセス頻度が高い(つまり「ホット」な)データほどパフォーマンスに優れたストレージを必要とする一方、大容量の「コールド」データは低コストのストレージに保存し、必要に応じてシームレスにアクセスできるようにすればよい、という考え方です。この概念を体現した最新の技術が、Native Object Store(NOS)です。この機能を使用すると、AWS S3、Azure Blob Storage、Google Object Storeなどの非常に低コストのストレージに大量のデータを保存でき、Vantageに直接保存されているかのようにそのデータにアクセスできます。これにより、Teradataプラットフォームの外にあるデータにアクセスできるという当社が長年提供してきた機能が拡張され、各種アプリケーション向けに必要に応じて統合可能となります。

各種の大規模かつビジネスクリティカルなワークロードに対応する実稼働力

Teradata Vantageは、すべての主要産業および公共・民間両部門で、非常に要求の厳しいデータおよび分析用の実稼働アプリケーションに使用されています。さらに、Vantageは、エンタープライズデータを共有するこれらのビジネスクリティカルな複合的アプリケーション群をサポートし、部門の枠を超えたイニシアティブおよび多岐に渡る独立した部門別アプリケーションに対応します。一貫したエンタープライズデータ戦略を気にかける必要がほとんどなく、アプリケーションごとにデータを展開する場合、データ共有機能はさほど重要ではないかもしれません。しかし、同じデータを繰り返し展開することなく、データを段階的に配信してさまざまなワークロードをサポート(任意のクエリーおよびタイミング、データ、ユーザー数に対応)したい場合は、大企業に要求される規模で簡単にデータを共有できるテクノロジーが必要です。せっかく選んだテクノロジーで対応不能であることが後から判明するのは、あまりに酷です。

実稼働クラスのアプリケーションのサポートに加え、Vantageのセルフサービス機能では、ITチームに頼ることなくエンドユーザーが自らデータを迅速にプロビジョニングおよび探索できます。両方の要素を併せ持つことにより、実験段階と本番の強力な相互作用が促進され、それぞれに適切なレベルのガバナンスが適用されます。

重労働を担うと同時に、エコシステムにも適合 

Teradata Vantageは、1つの明確な役割を担うと同時に、データおよび分析のより大規模なエコシステムに協調的に溶け込みます。エンドユーザーおよび開発者は、業界標準のSQLや、RESTful API、あるいはR、Python、SASといった一般的なツールを使用するなど、さまざまな方法でVantageのデータにアクセスできます。Vantageが設計した機能では、重労働となるデータ・アクセスやデータ操作(高度なマシンラーニングを含む)をこれらのツールからVantageに渡すことができ、エンドユーザーと開発者は使い慣れた環境を使用してデータを分析し、ソリューションを開発できます。また、テラデータは、主要なデータマネジメントおよびデータ統合ツールと長年にわたり良好な関係を維持してエンジニアリングパートナーシップを結んでおり、必要なパフォーマンスを備えたこれら専門ツールの生産性と拡張性を内部で連結しています。

40年に及ぶ、世界トップクラスのデータおよび分析プログラム構築経験

大規模な組織内のデータと分析に一定期間携わってきた方なら、適切なテクノロジーを選択するだけではとても成功をつかめないことをご存じでしょう。成果を挙げるには、この種のソリューションの計画や展開に熟練した経験豊富な人員が必要です。データモデリングや、データ品質の分析・管理、メタデータの管理、セキュリティとプライバシーなどへの実際的なアプローチを理解している人員がいなくてはならないのです。全社で共有するデータと分析を責任持って展開したい場合は、過不足のない十分なデータガバナンス、データスチュワードシップ、アーキテクチャ計画の必要性がさらに増大します。また、アジャイルなDevOpsのアプローチを活用し、全社規模で的確にデータと分析に適用する必要性も生じます。

テラデータは、これらの技術を何十年も培ってきました。テラデータほどすべての主要な業界にわたってエンタープライズ向けデータおよび分析プログラムに深く根付いている企業はなく、w我々の経験は他に類を見ないものだと言えます。エンタープライズ向けのデータおよび分析プログラムの設計、開発、実装が成功するよう支援するだけでなく、プログラムの制度化をサポートできます。具体的には、戦略的計画やエンタープライズアーキテクチャ、資金調達プロセス、プログラムおよびプロジェクト管理、ソリューション開発を含むより大規模な運用モデルに関連付け、それによってデータおよび分析の計画と提供を、社内のより大きな機構に不可欠な一部として確立します。

まとめ

Teradata Vantageは、すべての企業のデータと分析の問題をもれなく解決するわけではありません。Vantageは、エコシステム内で1つの明確な役割を果たし、他の領域においては良きパートナーとなるよう位置付けられています。当社は、現代の大規模企業が抱える複雑かつ困難なデータ・ニーズに焦点を絞っています。そのために私たちは、専門特化型でありながら標準ベースのテクノロジーを活用するだけでなく、必要な組織構造や役割、プロセス、機能を専門的に構築・展開するための専門知識を生かします。これは、今までも、そしてこれからも変わりません。
Portrait of Kevin Lewis

(Author):
Kevin Lewis

Kevin M Lewis is a Director of Data and Architecture Strategy with Teradata Corporation. Kevin shares best practices across all major industries, helping clients transform and modernize data and analytics programs including organization, process, and architecture. The practice advocates strategies that deliver value quickly while simultaneously contributing to a coherent ecosystem with every project.
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