企業がデータを最大限に活用しようと努力する中で、データインテリジェンスソリューションの重要性はますます高まっています。ビッグデータは増大する一方であり、専門的なソフトウェアの助けなしに、そのすべての情報を処理して理解することは困難です。そこでデータインテリジェンスソリューションの出番です。データインテリジェンスソリューションは、ビッグデータの処理と分析のプロセスを自動化し、企業がデータセット内で何が起こっているかを明確に把握できるようにします。データインテリジェンスツールは、ビッグデータ分析、ビジネスインテリジェンス、データ分析ソフトウェアなど、様々な名前で呼ばれています。
これらのツールは、人工知能と機械学習を活用し、貴重なビジネスインサイトを迅速に獲得します。意思決定者はこれらのツールの力を活用して、予測や推奨事項を作成します。
参照: 人工知能倫理ポリシー (TechRepublic Premium)
以下は、ビッグデータの処理と自動化に現在利用できる最高のデータ インテリジェンス ソフトウェア ソリューションの一部です。
ジャンプ先:
- トップデータインテリジェンスソリューション
- データインテリジェンスソリューションの主な機能
- データ インテリジェンス ソリューションを使用するのは誰ですか?
- データインテリジェンスソフトウェアを使用するメリット
トップデータインテリジェンスソリューション
スノーフレーク
Snowflakeはビッグデータイノベーションの最前線に立っています。このプラットフォームは、データウェアハウス、データレイク、データエンジニアリング、そしてデータサイエンスのための、他に類を見ない強力なソリューションを提供します。Snowflakeを活用することで、組織はガバナンスの行き届いたデータを探索・共有しながら、ほぼ無制限のスケールと同時実行性で多様な分析ワークロードを実行できます。
データクラウドは、Snowflakeのプラットフォームを活用して数千もの組織がデータを活用できるグローバルネットワークです。これにより、ユーザーは必要な時にどこからでも簡単にデータにアクセスできます。
主な特徴
- Snowgrid： SnowflakeのSnowgrid機能は、チーム、事業部門、パートナー間でのデータ共有を可能にする、ガバナンスの効いたデータプラットフォームを提供します。このプラットフォームは、クロスクラウドのガバナンス制御と柔軟なポリシーを備えており、データのセキュリティと継続性を確保します。
- インテリジェントなインフラストラクチャ： Snowflakeは、高可用性と信頼性を実現するように設計されています。マルチクラスタのコンピューティングリソースと容易な管理を提供します。
- 柔軟なパフォーマンス エンジン:データ パイプラインやビッグ データ分析クエリなどの変化するワークロードに自動的に適応することで、パフォーマンスを最大化します。
- 最適化されたストレージ: Snowflake は、あらゆる種類のデータを一元管理することで、サイロ化をなくし、データの構造に関係なくデータにアクセスできるようにします。
長所
- 複数のタブとクエリで動作します
- 自動一時停止と自動サスペンドモード
- ユーザーがデータポイントをクエリする必要がある場合に、さまざまなデータベースをサポート
- 別のキャンバスにステータス、クエリの進行時間、SQLツリー構造が表示されます。
- コンピューティングとストレージを分離することで、使用した分だけ支払うことができます。
- ベンダーがほとんどの問題に対処するため、管理タスクはほぼゼロ
- 優れた顧客サポート
短所
- 複雑な請求
価格
料金はデータ量と計算時間に基づいて決定され、サービスに初めてサインアップすると 30 日間の無料トライアルが提供されます。
Databricks Lakehouse プラットフォーム
Databricksは、Apache Sparkを開発したチームによって設立されました。このプラットフォームは、ユーザーがデータの保存場所に関係なくすべてのデータにアクセスできる統合ワークスペースを提供します。また、コンピューティングリソースとジョブ実行を最適化するインテリジェントなインフラストラクチャも提供します。
主な特徴
- 自動データ変換および処理: Databricks プラットフォームはデータを自動的に変換および処理するため、ユーザーは分析に集中できます。
- 合理化されたデータ取り込み:プラットフォームはデータを取り込むための簡単な方法を提供するため、ユーザーはすぐに分析を開始できます。
- データ パイプラインの監視: Databricks プラットフォームは、アラート、ジョブ、実行などのデータ パイプラインを監視する機能をユーザーに提供します。
- パイプラインを効率的にオーケストレーション:このプラットフォームは、ビジュアル インターフェースとドラッグ アンド ドロップ機能を使用して、ユーザーがデータ パイプラインをオーケストレーションできるように支援します。
- 高度な機能と統合： Databricksは、機械学習、ストリーミング、SQL分析などの高度な機能を提供します。また、Amazon SNSやApache Kafkaなどの一般的なデータプラットフォームとの統合も可能です。
長所
- 統合ワークスペースにより、大規模なデータセットを簡単に操作できます
- インテリジェントなインフラストラクチャがコンピューティングリソースとジョブ実行を最適化します
- オープンソース標準に基づいて構築されているため、柔軟性が高い
- 高度な機能と統合により、データチームに包括的なソリューションを提供します
- 優れた顧客サポート
短所
- 複雑な価格体系
価格
Databricks Lakehouse Platform の料金は、お客様のコンピューティング使用量、クラウドサービスプロバイダー、および地理的な場所に基づいて決定されます。Databricks のクラウドサービスではなく、お客様のクラウドサービスをご利用の場合は、14 日間の無料トライアルをご利用いただけます。
マイクロソフトSQLサーバー
Microsoft SQL Serverは、様々なデータ型をサポートするリレーショナルデータベース管理システムです。Windows、Linux、Dockerコンテナ上でSQL Serverを使用すれば、お好みの言語と環境でインテリジェントなアプリケーションを構築できます。包括的な機能を備えたMicrosoft SQL Serverは、データ集約型アプリケーションに最適です。
主な特徴
- 高いパフォーマンスとスケーラビリティ: Microsoft SQL Server は、高いパフォーマンスを実現するように設計されており、データ集約型アプリケーションの要求に合わせて拡張できます。
- 幅広い採用:広く使用されているため、大規模なユーザーおよび開発者のコミュニティがサポートを提供できます。
- セキュリティと可用性:プラットフォームは、暗号化やフェールオーバー クラスタリングなどのセキュリティと可用性の機能を提供します。
- クラウド Azure SQL サーバーに接続: Microsoft SQL Server を使用して Azure 上にスケーラブルなクラウド サービスを作成し、セキュリティが組み込まれた単一の SQL プラットフォームを利用できます。
- 統合: Microsoft SQL Server は、SharePoint や Exchange などの他のソフトウェア製品と統合されます。
- 簡単なデータの復元と回復:プラットフォームは、バックアップ、ログ ファイル、キャッシュなどのいくつかの方法を使用して、失われたデータや破損したデータを復元および回復する方法を提供します。
長所
- 生産準備完了と広範なサポート
- メンテナンスの少ないSQLサーバー
- 内蔵AI
- モバイルBI
短所
- アップグレードにより長時間のダウンタイムが発生することがある
価格
このツールは複雑な価格体系を採用しており、Enterprise、Standard、Expressの3つの有料エディションがあります。Enterpriseエディションは最も高価です。具体的な料金は、ボリュームとホスティング要件によって異なります。
ホスティング料金のみを支払うWebバージョンもございます。また、Microsoft SQL ServerにはDeveloperとExpressという2つの無料バージョンがあります。
Google Cloud BigQuery
BigQuery は Google のデータクラウドの中核を成し、ユーザーはデータの統合、分析操作の拡張、組み込み BI 機能を備えたデータ エクスペリエンスの共有、SQL のみを使用した ML モデルのトレーニングとデプロイを行うことができます。
主な特徴
- サーバーレス: BigQuery はサーバーレス プラットフォームなので、インフラストラクチャをプロビジョニングしたり管理したりする必要はありません。
- BigQuery Omni によるマルチクラウド データ分析: BigQuery Omni は、AWS や Azure などの複数のクラウドからのデータを分析するのに役立つ分析ソリューションです。
- BigQuery ML による ML と予測モデリング: BigQuery ML を使用すると、データ サイエンティストやデータ アナリストは、SQL と大規模なデータセットを使用して、Google の BigQuery 上で直接機械学習モデルを構築し、運用化できます。
- BigQuery BI エンジンによるインタラクティブなデータ分析: BigQuery BI エンジンは、BigQuery に組み込まれたリアルタイム分析サービスであり、ユーザーは 1 秒未満のクエリ応答時間と高い同時実行性でデータセットをインタラクティブに分析できます。
- BigQuery GIS による地理空間分析: BigQuery GIS は、BigQuery にサーバーレス機能と地理空間分析のネイティブ サポートを提供し、分析プロセスと位置情報インテリジェンスを組み合わせることができます。
長所
- 管理するインフラがない
- 大量のデータを処理できる
- クエリ形式はMySQLと非常に似ている
- このリストにある他のツールと比べて、より分かりやすい価格モデル
- 他の Google 製品と連携可能
短所
- データ、テーブル、データセットのサブセットを顧客と共有することが困難
価格
主な料金プランは分析プランとストレージプランの2つです。分析プランは処理データ量（テラバイト）ごとに課金され、ストレージプランは月間ギガバイトごとに課金されます。
ドレミオ
Dremioは、Apache ArrowやApache Icebergといったオープンコミュニティ標準に基づいて構築されたオープンレイクハウスを提供しています。中央データウェアハウスを必要とせずに、データのクエリ、分析、変換を行うことができます。
Dremio はユーザーにセルフサービス データを提供するため、ユーザーは複雑な ETL ジョブやキューブに別れを告げることができます。
主な特徴
- セルフサービス型データ準備: Dremio を使用すると、ユーザーは IT またはデータ エンジニアリング リソースに依存せずに分析用のデータを準備できます。
- データ レイクの高速化:このプラットフォームはデータ レイクのパフォーマンスを桁違いに高速化し、ユーザーは必要な回答を数時間や数日ではなく数秒で得ることができます。
- リアルタイム分析: Dremio はリアルタイム分析を提供するため、ユーザーはデータに関する最新の分析情報を得ることができます。
- 無制限のスケーラビリティ:このソリューションは拡張性が高く、数ギガバイトからペタバイトまでのあらゆるサイズのデータセットを処理できます。
長所
- コミュニティ基準に基づいて建てられたオープンなレイクハウス
- 高速SQLクエリサービス
- あらゆるデータソースに接続可能
- セルフサービス型データ準備に最適
短所
- 同社は2015年に設立された比較的新しい会社です。
価格
Dremioには、クラウドホスト型のDremio Cloudとオンプレミス型のDremio Softwareの2つのプラットフォームオプションがあります。Dremio Cloudには、無料のStandard Tierと、Dremio消費単位あたり0.39ドルから始まるEnterprise Tierがあります。Dremio Softwareには、CommunityとEnterpriseの2つのバージョンがあり、価格はリクエストに応じて提供されます。
ヴェルティカ
Verticaは、イベントおよび時系列分析、パターンマッチング、地理空間データ分析、機械学習など、幅広い分析機能を備えた統合分析プラットフォームを提供します。このプラットフォームにより、データアナリストはこれらの機能をワークロードに適用し、予測的なビジネスインサイトを得ることができます。
主な特徴
- Vertica-as-a-Service または Vertica Unified Analytics Platform: Vertica-as-a-Service を展開するか、パブリック、プライベート、ハイブリッドの任意のクラウドで自分で管理します。
- スケールとパフォーマンス： Vertica は、複数のノードにスケールアップし、最大 72 テラバイト/時を処理できます。Vertica の列指向アーキテクチャにより、ディスク容量を最大 90% 圧縮できるため、ストレージコストを削減できます。
- ハイブリッドクラウドの導入における自由度： Verticaは、パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウドなど、あらゆる環境に導入可能です。柔軟なライセンスオプションにより、ニーズに最適な導入モデルをお選びいただけます。
- 広範なエコシステムのアップグレード:プラットフォームは、主要なデータ サイエンスおよび BI ツールと統合されます。
長所
- 統合分析プラットフォーム
- 数兆件のレコードを高速処理
- 数百ノードまで拡張可能
- 柔軟なライセンスオプション
- Vertica統合分析プラットフォームはKubernetesをサポート
短所
- Vertica AcceleratorはAWSクラウドでのみ利用可能です
価格
Vertica-as-a-Serviceソフトウェアの価格は、ユニットあたりのVertica使用量とノード数に基づいて決定されます。また、Vertica Unified Analytics Platformの価格には、従量課金制とライセンスオプションがあります。
クボレ
Quboleは、機械学習、ストリーミング、アドホック分析のためのプラットフォームを提供するデータレイク企業です。このプラットフォームは、クラウドインフラストラクチャ管理、継続的なデータエンジニアリング、分析、機械学習などのデータレイクサービスを提供しています。
主な特徴
- アドホック分析:ワークベンチを使用すると、ユーザーはレポートやクエリを作成、保存、テンプレート化、共有できます。
- データ パイプライン: Qubole の Assisted Pipeline Builder を使用すると、ユーザーはビジュアル インターフェイスを使用してデータ パイプラインを構築およびスケジュールできます。
- 機械学習:機械学習サービスは、多言語インタープリター、オフライン編集、バージョン管理機能を備えたプラットフォームを提供します。
- データ エンジニアリング: Qubole のデータ エンジニアリング サービスは、エンドツーエンドのパイプラインを自動化し、ユーザーがデータの取り込みと準備のボトルネックを回避するのに役立ちます。
- プラットフォーム ランタイム:プラットフォーム ランタイムは、クラウド インフラストラクチャ管理、継続的なデータ エンジニアリング、分析、機械学習などのデータ レイク サービスを提供するクラウド ネイティブ サービスです。
長所
- データレイクの導入加速に注力
- 価値実現までの時間を短縮
- 管理をほとんど必要とせずに完全なデータレイク サービスを提供
- 簡単な学習曲線
短所
- Quboleノートブックは扱いにくい
価格
Quboleはフル機能の30日間トライアルを提供しています。エンタープライズエディションの価格は、1時間あたりQuboleコンピューティングユニットあたり0.168ドルからです。
データインテリジェンスソリューションの主な機能
上記のトップ ビッグ データ インテリジェンス ソリューションの分析から、いくつかの重要な機能が浮かび上がりました。
- 大量のデータを迅速に収集し処理する能力
- 並列コンピューティングクラスターにデータを分散する
- 柔軟な展開オプション
- システム管理者が処理し、分析のために取得できるように情報を整理する
- 企業がデータの保存と処理に必要な数までコンピューティングリソースを拡張できるようにする
- 広範なエコシステム統合
データ インテリジェンス ソリューションを使用するのは誰ですか?
データインテリジェンスソリューションは、様々な業界の様々な企業や組織で、データに基づいたより優れた意思決定を行うために活用されています。これらのソリューションは、主に以下のような企業で利用されています。
金融サービス
データインテリジェンスソリューションは、金融機関が膨大な量のデータを理解するのに役立ちます。銀行などの金融機関は、これらのデータを分析することで、傾向やパターンを特定し、投資先やリスク管理方法に関するより適切な意思決定を行うことができます。金融サービス企業は、データインテリジェンスソリューションを不正行為の検知にも活用できます。
健康管理
近年、ビッグデータがますます普及するにつれ、ヘルスケア企業は膨大な量の情報を活用するためにデータインテリジェンスソリューションに注目しています。データインテリジェンスソフトウェアは、ビッグデータセットを整理し、理解を深めるのに役立ちます。これにより、ヘルスケア組織は、他の方法では見落とされていた傾向を特定し、洞察を得ることができます。
参照: 採用キット: データベースエンジニア (TechRepublic Premium)
例えば、データインテリジェンスソリューションは、過去の臨床試験データのパターンを特定することで、創薬プロセスのスピードアップに活用されています。さらに、データインテリジェンスは、特定の病状に最も効果的な治療法を特定するなど、患者ケアの改善にも活用されています。
小売り
小売業者は長年、データの重要性を認識してきました。しかし、ビッグデータやデータインテリジェンスソリューションがこれらのデータの活用を支援するようになったのはごく最近のことです。これらのソリューションにより、小売業者は過去の行動や位置情報といった要素に基づいて顧客体験をパーソナライズすることが可能になります。
データインテリジェンスソフトウェアを使用するメリット
データインテリジェンスソフトウェアの活用には多くのメリットがあります。データインテリジェンスソリューションは、企業に次のようなメリットをもたらします。
- データに基づいた意思決定を行う:データ インテリジェンスは、そうでなければ隠れていたであろう洞察を提供し、企業がより情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。
- 顧客エクスペリエンスの向上:顧客の行動を理解することで、データ インテリジェンス ソリューションは企業がよりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。
- 不正行為の検出:データ インテリジェンスは不正行為を検出し、企業が経済的損失から身を守るのに役立ちます。
- 時間とコストを節約:これらのソリューションは反復的なタスクを自動化し、従業員がより戦略的なタスクに集中できるようにします。
- 組織効率の向上:データ インテリジェンス ソリューションは、企業がデータを整理し、簡単に取得して使用できるようにします。
- 競争優位性の向上:データ インテリジェンス ソフトウェアによって提供される洞察は、企業が競争優位性を獲得するのに役立ちます。
- 信頼され、管理されたデータ：最後に、データインテリジェンスソリューションを使用する際には、データガバナンスが重要な考慮事項となります。データガバナンスは、情報の正確性と信頼性を確保し、すべてのコンプライアンス要件を満たすことを保証します。
