多くの企業が、戦略データ活用推進に伴うデータ容量の増大、コスト、管理性といった課題に対応する為に、クラウドデータウェアハウス（以下Cloud DHW）に注目しています。一方、”社内データ集約の制限があり、本来のデータ価値が生かされていない”との声もあります。Precisely Connectは、簡単にデータ統合が可能なオープンシステム上のETL/CDCツールです。オープンシステムの各種データソースだけでなくレガシーシステムのデータソースも直接取込み可能で、社内データ集約の課題を解決し、本来のデータ価値を生かしてCloud DWHの活用を最大化します。 本ウェビナーでお伝えする内容: - Cloud DHW 活用の現状と課題 - 何故Precisely Connectは Cloud DHW のデータ課題を解決できるのか？ - Precisely Connect によるCloud DHWへのメインフレームデータ取込デモ

1. Cloud DWH企業活用なら
Precisely Connect
オープンシステムだけでなくレガシーシステム
データもに取込み、 Cloud DWHの効果を最大化
Precisely

2. Agenda
•Precisely会社概要とソリューション
•Cloud DWHの動向と実運用への課題
•Precisely Connectご紹介
•Precisely Connect Cloud DWH連携デモ
•まとめ

3. Data integrityの世界的リーダー
Trust your data. Build your possibilities.
SyncsortからPrecisely へ。当社のdata integrity (データ完全性) ソフト
ウェアおよびデータエンリッチメント製品は、正確さと一貫性を提供
し、確信あるビジネス上の意思決定を可能にします。
Brands you trust, trust us
Data leaders partner with us
of the Fortune 100
90
Customers in more than
100
2,000
employees
customers
12,000
countries

4. Hybrid Cloud
68%
の組織で、データの
ばらつきが組織にネガ
ティブな影響を与えて
いると回答2
Streaming
92%
の企業で、外部
データの利用を増
やす必要があると
回答5
Location
47%
の新しく作成された
データレコードのう
ち、少なくとも1つに
重大なエラーが発生
している3
AI
54%
の企業で、データ・
ロケーション・イン
テリジェンスの欠如
が課題となっている4
の CEO は、意思決定の根拠となる
Data Integrityに注目しています1
Sources: 1. Forbes, 2. Data Trends Survey 2019, 3. Harvard Business Review, 4. IDC, 5. Forrester
84%
Data integrityは次世代ビジネスの必須条件

5. Genomics
IoT
Social
tech
GPS
3G/4G
Smart
phones
Storage
& cloud
Search
Machine
learning
Advanced
analytics
Speech
-to-
speech
Fully
ubiquitous
internet
Ubiquitous
sensors
Wearables
VR/AR
Blockchain
Auto-
nomous
vehicles
5G
Bio-
metrics
LiFi
3D
printing
Bioprinting
Biochips
Micro data
centers
Natural
language
Smart
robots
Affective
computing Drones
2000s 2020
Data Integrity
正確性、一貫性、
コンテキストを提供
Big Data
あらゆる種類のデータを
どこからでも取り込む
Cloud
データをエラスティックに、
簡単に、そしてアクセス可
能に
Data Warehousing
レポート用のトランザク
ションデータを一元化
データドリブンな意思決定への道のり

6. 現在のインフラストラクチャ
と未来のテクノロジーを結び
付け、企業のすべてのデータ
の可能性を引き出します。
Integrate
自社のデータを理解し、正確
で一貫性のある完全なデータ
を保証することで、自信を
持ってビジネス上の意思決定
を行うことができます。
Verify
ロケーションデータを分
析し、優れた成果とより
実用的なビジネスインサ
イトをもたらします。
Locate
専門的にキュレーションさ
れた最新のビジネスデータ、
ロケーションデータ、消費
者データで意思決定を強化
します。
Enrich
Data Integrity 4つの要素
D A T A I N T E G R I T Y

7. Data integrityの事例
ビジネス全体のデータを統合
し、データドリブンなインサ
イトを提供することで、何百
万ものクライアントが経済的
な成功を収めるのを支援。
Integrate
データ品質を大規模に検証
し、160カ国、3億社以上の
企業に関する正確でリアル
タイムな信用情報を提供。
Verify
POI（Point of Interest）と
数百のプロパティ属性を利
用して、契約の査定プロセ
スを数時間から数分に短縮。
Locate
POI（Point of Interest）
のデータを活用して、数
百万の加盟店やATMのロ
ケーションを監視。
Enrich

8. Data Integrity ソリューション
リアルタイム レプリケーション
アプリとマシンデータの統合
高可用性
メインフレームのデータ統合
と最新技術での活用
データプロファイリング
データクレンジング
名寄せ
住所検証
コンテキストグラフ
空間分析
ジオコーディング
ルーティング
可視化
地理データ
ビジネスデータ
業界の独自データ
カスタマーエクスペリエンス
カスタマーコミュニケーション
デジタルセルフサービス

9. Presentation name
Cloud DWHの動向
9
Cloudの特性（対応スピード、構築・運用コスト）高度活用
• IaaS から PaaS・SaaSへ
• GB単価、運用負荷の大幅低減、柔軟なスケーラビリティ
•
Cloud DWHのメリット
Cloud Native
• 社内データと外部データをCloud上で活用
• 最新技術の容易な活用：AI、機械学習
• 容易なコスト管理（低ストレージコスト、マシンの休止・増減）
Cloud Lock Inを避けられるサービスも
主要クラウド（AWS, Azure, GCP）の選択肢
企業の 活用が更に推進：データ活用のスピードと を改革
出典:MM総研 国内クラウド市場 実績と予測

10. Presentation name
Cloud DWH 企業利用の課題
10
企業利用の課題：
• 分散系の各種RDBやDWHはサポートされているが、レガシーシステムのデータの扱いが困難
• 対応必要なレガシーシステムの例
• IBMメインフレーム
• IBMi
レガシーシステム対応が必要な理由
• 顧客情報、契約、売上、在庫、物流、部品表など企業のビジネス中核データは、まだレガシーシステムで運用され、
このデータを欠くとビジネ上の洞察の精度・実用性に影響
• Cloud DHWはレガシーシステムに対するインタフェイスを持たない。
• レガシー上のデータは加工されていてそのままオープン系では活用できないケースあり。例）圧縮されたデータ
：より低コスト、迅速・簡単に 構築ができ、社内外の幅広いデータを取込み や
機械学習を使いより高度な分析・データ活用が可能

11. レガシーシステムを含
む社内外のデータを統
合し、次世代の
Cloud・データプラッ
トフォームを1ツールで
接続
Precisely and Databricks Partnership Overview
Precisely Connectとは:
Precisely Connectはレガシーシステムを含む全社の各種データを
ETLとデータ複製・CDCで統合、Cloud DWHを含む次世代プラッ
トフォームの価値を最大限に高めます。
大量データ、バッチ処理 データ複製、差分更新、リアルタイム
Connect
ETL Data Replication
＋ CDC

12. Connect: レガシーシステムからCloud DHWに跨る処理を１ツールで
12
従
来
製
品
利
用
後
メインフレーム(Source)
IMS, VSAM
IBM
DB2
可変長, 固定長
ファイル
データベース
メインフレーム(Source)
IMS, VSAM
IBM
DB2
可変長, 固定長
ファイル
データベース
Connect
MFバッチジョブ
データ
抽出
抽出
データ
転送用
ファイル成
転送用
ファイル
ファイル
転送
概要：メインフレーム、オープン開発者、運用者で構成されるプロジェクト
• ユーザ要件ごとに毎回データ抽出プログラムをM/F上で作成
 EBCEDI-ASCII変換、数値属性、日付・時間属性
 独自データ処理（データ圧縮、集団項目、マルチレイアウト、例外データ、 繰り返し等）
• オープンシステム側へデータ転送
• 上記一連の処理をバッチ処理として組み込む
• オープンシステム側は受信したファイルをDBへ格納・反映プログラムを用意
受信
ファイル
ETL処理 Cloud
DHW
• Connect を用いたGUIでのジョブ作成作業、 Cobol開発の要件を不要に*
• ユーザ要件毎の独自データ処理、属性変換、文字コード変換は、Connect内のGUIで実施
• メインフレーム運用バッチもJCLを自動生成しJob開発工数を大幅削減
• 受信ファイルをTargetへ格納・反映するLoad処理、様々なターゲットに合わせてConnect内の
GUIで実施
データ抽出
Connect
Cloud
DWH
*貴社独自のデータ処理が標準
機能でサポートされない場合、
Custom Function機能のC,C++
で開発が必要。開発後はGUIか
ら通常ファンクション同様に
呼び出して利用可能
Cloud システム
Cloud システム

13. Connect:各種企業データとCloud DHW連携-Databricksの例
Mainframe,
IBM i
Relational
databases,
EDW, DBMS
Flat files,
XML, JSON
Ingest
& Stream Data
Integrate,
Prepare,
Load,
Cleanse,
Transform
Unified Data Analytics Platform
Reporting and BI
Deliver
Data
Data Sources
Hadoop,
HDFS
Precisely and Databricks Partnership Overview
主要Cloud DHW・データプラットフォームに対応：Redshift, Synapse, Snowflake, Databricks
ETLによるCloud DHWの直接書き込みや、Kafkaを
使ったリアルタイム同期に対応

14. Cloud DWHにConnectの理由：開発工数・期間を大幅低減
GUIでCobol等のメインフレームプログラムの専門知識無しにデータ処理ジョブを作成可能な為半分の納期に
Fact dimension load
with type 2 SCD
Data validation and
pre-processing
Vendor
mainframe file
integration
Load Validate Int.
Source: http://en.community.dell.com/techcenter/blueprints/m/resources
8.3 Days
3.8 Days
開発時間を半分
にCobol
開発時間を半分にカット！
環境整備、運用も容易に！
メインフレームへの接続や運用に活用するJCLも自動作成、開発以外の準備、運用への工数も大幅削減
プロジェクト期間の短縮、メインフレームやIBMi開発者・運用者への依存度を下げ、
メインフレームデータのCloud DWH活用のハードルを低下

15. Cloud DWHにConnectの理由：バッチ・リアルタイム処理を高速
に
15
ConnectはETLによるバッチ処理、データ複製・CDCによるリアルタイム処理の双方に対応、
いずれも独自のデータ処理エンジンで大量データを高速処理
バッチ処理
リアルタイム
大量データを効率よく処理可能、独自処理エンジンによる高速化
データ洗替処理、新規データ投入等で効果発揮
リアルタイムのデータを供給可能
ログ書き出しの単位での伝送になり、メインフレーム、ネットワークの
リソース消費最小化が可能
バッチ処理とリアルタイム処理の両方を効率処理が出来ないと、大量
データの取り扱いが必須の大企業では活用が難しい。

16. Cloud DWHにConnectの理由 独自ロジック問題を解決
16
独自ロジックによるデータ処理を要因とするメインフレーム上での開発から開放-Custom Function Flamework
(CFF)
- 標準機能以外の処理をC、C++で開発、Connectからは標準Functionと同様GUIで利用可能
- 複数のCustom Functionを一つのライブラリに取りまとめ可能、
Customファンクション：
複雑・独自ロジック
標準ファンクション：
各種データ処理関数
データ圧縮
集団項目
マルチレイアウト
例外
繰返し

17. メインフレームデータ Cloud DWH移送 Connectデモ
メインフレームデータのCloud DWHへ取込みジョブもオープン系同様GUIで簡単に作成。
• 貴重なメインフレーム開発・運用リソースの関与を最小限に
• 企業基幹システムデータを加えCloud DWHでの分析効果を最大化
dbo.yksamplevsam テーブル
Microsoft Azure
Data1 Data2
111111111111111111111111111 00000100
222222222222222222222222222 00000200
333333333333333333333333333 00000300
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAA 00000400
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
X 00000500
Precisely
Connect
<抽出元ファイル名>
SAMPLE.VSAM
<ファイル形式>
メインフレームVSAM
<エンコード>
EBCDIC
メインフレーム
1111111111111111111111 <Blank> 00000100
2222222222222222222222 <Blank>
00000200
3333333333333333333333 <Blank>
00000300
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA <Blank>
00000400
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX <Blank>
00000500
IBM z/OS
抽出元ファイルの中身 データ1 データ2

18. Presentation name
まとめ
18
企業でのCloud DWH活用ならConnect
• メインフレーム、IBMiからオープンRDBMS/DWHまで広範な接続性、主要Cloud DHW/プラット
フォームに対応
• GUIによるデータ処理ジョブ作成で、開発期間・工数を大幅削減
• ETLとデータ複製・CDCの両方式に対応、様々なデータ処理ニーズに対応
• レガシーシステムにありがち独自データ処理にも対応

19. Thank you