なぜYellowfinとWhereScapeの組み合わせは素晴らしいと言えるのか

Ideraグループ内では、多くのブランドや製品が相互に補完し合っています。その中でも、市場をリードする2つのブランドがYellowfinとWhereScapeです。しかし、複数のツールがさらに重要な価値を提供するには、どのようにすればよいでしょうか。また、別々のソリューションを検討するべきか、それとも、単一ベンダーの統合ソリューションを検討すべきでしょうか。

WhereScapeは、データ統合と自動化に特化しており、データ処理パイプラインを合理化し、複雑さや潜在的なボトルネックを軽減することができます。つまり、様々なソースからデータを素早く収集し、標準化され、構造化された形式に投入して分析に使用できるようにします。

この最適化により、堅牢なビジネスインテリジェンス (BI) プラットフォームであるYellowfinは、複雑なデータ処理タスクに煩わされることなく、強力なビジュアライゼーションおよびアナリティクスの提供に注力することができます。このように最高クラスのソフトウェアに責任を分けることで、ソリューション全体のパフォーマンスや効率性を向上させることができます。

 

BIプラットフォームを備えたデータウェアハウスのメリット

この概要を念頭に置きながら、ビジネスインテリジェンス (BI) プラットフォームを備えたデータウェアハウスがどのようなメリットをもたらすのか見ていきましょう。

1. データの一元化: データウェアハウスは、様々なソースからのデータを単一の統合リポジトリに統合します。これを適切に行うことで、データガバナンスやデータ品質、一貫性を向上させることができます。
2. データ分析の向上: BIプラットフォームにデータウェアハウスが含まれている場合、ユーザーはより効率的にデータにアクセスし、分析することができます。必要なデータが一箇所に集まっていることで、インタラクティブなレポートやダッシュボード、ビジュアライゼーションを容易に作成し、価値あるインサイトを得て、情報に基づいた意思決定を行うことができます。
3. より迅速で簡単なレポート作成: データウェアハウスは、データの取得や保存を最適化することで、より高速なクエリーパフォーマンスを実現します。これにより、大規模なデータセットから意味のある情報を抽出するために必要な時間や労力を削減できるため、より迅速なレポート生成が可能になります。
4. 拡張性: データウェアハウスは、大量のデータを処理し、将来の成長に対応できるように設計されています。これは、組織の拡大に伴い増加するデータの保存や処理をサポートするための拡張オプションを提供します。
5. 履歴分析: データウェアハウスは、長期間にわたり履歴データを保存することで、ユーザーは傾向やパターン、過去のパフォーマンスを分析することができます。この長期的な視点は、予測や機会の特定、ビジネストレンドの理解に役立ちます。
6. データ統合: データウェアハウスは、データベースやアプリケーション、スプレッドシートなど、様々なソースからのデータの統合を容易にします。この統合によりデータサイロを解消し、組織のデータを全体的に把握できるようになります。
7. データの一貫性と整合性: データウェアハウスは、データのクレンジングや変換、検証プロセスを適用することで、データの一貫性や整合性を保証します。これにより、意思決定のための正確で信頼性の高いデータを維持することができます。
8. セルフサービスアナリティクス: BIプラットフォームはセルフサービス機能を備えていることが多く、ビジネスユーザーは高度に専門的な知識がなくてもアドホックな分析の実行や、レポートの作成をすることができます。これにより、ユーザーはデータを独自に探索し、必要に応じてインサイトを得ることができます。しかし、BIユーザーが運用システムに対して探索的なクエリーを直接実行できるようにすることは、運用パフォーマンスを低下させるリスクもあります。
9. 意思決定の強化: BIプラットフォームを備えたデータウェアハウスは、タイムリーで適切なデータへのアクセスを提供することで、組織のあらゆるレベルにおいてより優れた意思決定を可能にします。これは、正確で実用的なインサイトを提供することで、データドリブンな意思決定をサポートします。
10. 競争優位性: データウェアハウスとBIプラットフォームを活用することで、情報に基づいた意思決定や、市場傾向の特定、運用の最適化やビジネス状況の変化への迅速な対応が可能になり、競争優位性を獲得することができます。

全体として、データウェアハウスとBIプラットフォームの組み合わせは、データ管理や分析機能、意思決定を向上させ、組織のパフォーマンスと効率性の向上につながります。

単一ベンダーか、それとも複数ベンダーか？

Yellowfinはある程度のETL機能を備えていますが、データウェアハウス製品ではありません。しかし、BI市場の中には、強力なデータウェアハウス機能を備えた製品もあります。これらは、セットアップやプロトタイプの作成を迅速に実現できるため始めのうちは魅力的に見えるかもしれませんが、十分な注意が必要です。以下に、データウェアハウスとビジネスインテリジェンスレイヤーの間のベンダーロックインを避けるべき理由を3つ紹介します。

1. 柔軟性と選択性: ベンダーロックインにより、異なるソフトウェアベンダーを選択し、切り替えることができなくなります。データウェアハウスとビジュアライゼーションレイヤーが同じ製品のコンポーネントである場合、進化するビジネスニーズや予算に適した代替ソリューションを評価して採用したり、技術的な進歩を提供したりする自由を失うことになります。これにより、技術革新や適応に対する能力が低下します。
2. コストの考慮: ベンダーロックインは、長期的にコストの上昇につながる可能性があります。一般的に、オールインワンのBIプラットフォームベンダーがどこで収益を上げているのかというと、それはデータ処理です。BIプラットフォームで使用するためにデータセットを更新する度に、料金が上がります。特定のベンダーに縛られている場合、価格の選択肢が制限され、時間経過とともに値上げされる可能性があります。さらに、特定のベンダーに縛られている場合にそこから脱却するには、データの移行やスタッフの再教育、新しいシステムの導入などに、多大なコストがかかる可能性があります。
3. リスクの軽減: 単一ベンダーに大きく依存すると、ベンダーの不安定さや製品戦略の変更、サポート品質の低下などのリスクが発生します。ベンダーが製品の提供を中止したり、技術的な進歩に追いつけなかったりすると、選択肢が限られ、業務に支障をきたす恐れもあります。ソフトウェアのエコシステムを多様化し、その分野のリーダーである専門的なソリューションを選択することで、これらのリスクを軽減し、ビジネスの継続性や回復力を確保して、複数のイノベーションからメリットを得ることができます。

全体として、BIとデータウェアハウスソフトウェアを別々に調達することで、ベンダーロックインを回避し、柔軟性の維持、コストの管理、リスクの軽減が可能になり、組織の目的や変化する状況に沿った戦略的なソフトウェアの決定ができるようになります。

データレイクからデータウェアハウス、そしてビジネスバリューへ

 

なぜYellowfinとWhereScapeの組み合わせは機能するのか

WhereScapeは、データ統合と自動化に特化し、データパイプラインを構築して、管理するための堅牢なフレームワークを提供します。これにより組織は、様々なソースからデータウェアハウスやデータマートへデータを効率的に抽出、変換し、ロードすることができます (ETL)。モデリングファーストのツールであるため、データウェアハウスインフラから別のインフラへの素早い変更が可能であり、ベンダーロックインを回避して、最新のイノベーションに対応することができます。

一方、Yellowfinは、データビジュアライゼーションとビジネスインテリジェンスに優れ、強力なアナリティクスとレポート作成機能を提供します。WhereScapeのデータ統合の強みと、Yellowfinの可視化における専門性を組み合わせることで、組織は包括的な分析やレポート作成、セルフサービスBIのために、データをシームレスに統合し、活用することができます。

いずれもIdera グループのブランドですが、それぞれ個別の製品です。両者を併用することで、ベンダーロックイン問題を回避しつつ、業界をリードする2つの製品のメリットを享受することができます。その一方で、必要に応じて迅速かつ容易に問い合わせのできる開発チームへのアクセスも確保できるというメリットもあります。

 

著者について

Stephen Ball (Idera, Inc. プリセールスディレクター) は、技術部門で24年以上の経験を持つ公認ITプロフェッショナルです。ISVソフトウェア開発チームを率いた強力な経歴を持つStephenは、Hilton、American Express、Fitness First、Virgin Activeなどの企業や中小企業とのコラボレーションを経験しています。

Stephenはこれまで、Embarcaderoでシニアテクニカルプリセールスエンジニアやシニアプロダクトマーケティングマネージャーを歴任し、IoTブートキャンプの立ち上げや学術プログラムのサポートを成功させました。StephenはNokiaに在籍中に、同社のIoTサービス戦略の策定や、通信ネットワークにおけるAIの進歩を推進する上で重要な役割を果たしました。ホワイトペーパーの著者としても高く評価されており、開発者向けカンファレンスでの講演も数多く行っています。

 

Yellowfinのデータビジュアライゼーション

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