最新のデータ ウェアハウスを構築するためのガイド

データが増加し、消費者がリアルタイムの体験を求めるようになると、強固なデータ基盤が重要になります。かつてないほど高速で大規模なデータ ストリーム、世界規模のビジネス要件、技術に精通したユーザーなど、IT チームにはより機敏で機敏になるようプレッシャーがかかっています。こうした変更を加えても、古いデータ ウェアハウスでは新しいニーズに対応できないことがよくあります。また、古いデータ ウェアハウスではもはや十分ではありません。これらのシステムは、新しい要件を満たす準備ができていません。今日、データ プロフェッショナルと話をすると、最新のデータ戦略を開発しようとしながら古いテクノロジーを管理することの限界について多くのことを聞きます。

現代のデータウェアハウスに関する考慮事項

このチュートリアルでは、最新のクラウド データ ウェアハウスを作成するために必要な考慮事項について概説します。

• 保管と処理を分離
• 大型サイズに対応するよう設計されたシステム
• 組み込みのデータガバナンス機能とセキュリティ
• AIやMLなどの高度な分析機能を内蔵
• ユーザーフレンドリーなリアルタイムストリーミング分析

企業の近代化を妨げているものは何でしょうか? お客様とのやり取りの中で、お客様の時間の大部分がシステム エンジニアリングに費やされ、データ分析に費やされる時間は約 15 % に過ぎないということがよくあります。

これは、維持管理にかなりの時間を費やすことを意味します。レガシー インフラストラクチャの複雑さのため、企業がデータ戦略や俊敏性を改善せずに、これらの古いシステムを扱うために人員を雇用し続けているという話をよく耳にします。

最新のシステムがあれば、これらのチームは他のチームを支援して、オンデマンドで迅速かつ安全なデータ インサイトを得ることができます。今日、すべてのチームは強力な分析にアクセスする必要があります。データは、ユーザーがより効率的に協力できるようにする貴重な通貨です。データの増加とデータ操作の開発を切り離すことは、ユーザー アクセスとインサイトを容易にするための第一歩です。

Google Cloud のデータ プラットフォームのメリット

クラウド インフラストラクチャの新しい選択肢により、最新の分析アプローチを簡単に実装できます。他のクラウド展開と同じ方法で、非効率的なレガシー アーキテクチャをパブリック クラウドに移行することが可能です。これを防ぐには、データ ウェアハウスの総所有コスト (TCO) を考慮することが有益です。これにより、レガシー テクノロジーの費用とビジネスの俊敏性がどのようにずれているかを包括的に把握できます。ESG は、BigQuery によって 3 年間の総費用がオンプレミス ソリューションと比較して 52%、AWS と比較して 41% 削減される可能性があることを発見しました3。

Google Cloud は、データ インフラストラクチャから始めて、現代のクラウド データ ウェアハウスのニーズを満たします。コンピューティング層とストレージ層を分離することは、ビジネスの俊敏性にとって重要です。ストレージとコンピューティングが分離され、独立してオンデマンドで拡張できる場合、コストのかかるコンピューティング リソースを常に維持する必要はありません。

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