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複雑なデータ統合もスッキリ!Stambiaによる次世代のデータ連携

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活用できていないデータはありません?

自社で収集したデータを活用し、サービスを展開している企業様も多いかと存じます。
さらに、展開したサービスで得た情報をデータベースやデータフェアハウスに蓄積させ、今後のサービス展開に活用しようとデータ統合を行っている方もいらっしゃると思います。

データ統合の開発を行う上で、下記のような要因に頭を悩まされたことはございませんか。

・データの抽出が面倒で活用できなかったデータ
・処理の流れが複雑になるデータ統合の開発
・ETLエンジンのボトルネックによる処理の低下

今回ご紹介します「Stambia」では、このような課題・お悩みに対し、
解決へのアプローチを行うことが可能です。

本セミナーでは、Stambiaの特徴から基本的な機能について、プレゼンやデモを交え紹介いたします。

データの抽出が手間で持て余していたデータや、複雑で面倒だったデータ開発など、データ統合の手法について、見直してみてみませんか。

https://www.climb.co.jp/soft/stambia/

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複雑なデータ統合もスッキリ!Stambiaによる次世代のデータ連携

  1. 1. 複雑なデータ統合もスッキリ! Stambiaによる次世代のデータ連携 株式会社クライム 新福将也
  2. 2. INTERNET OF THINGS CRM Campaigns CLOUD SOCIAL VALUE MOBILITYCOMPLEX ANALYSIS Hadoop Spark Algorithms New Business TRADITIONAL INFORMATION SYSTEM E-CommerceERP Shops Finance Traditional BI Human Resources 様々なサービス
  3. 3. INTERNET OF THINGS CRM Campaigns CLOUD SOCIAL VALUE MOBILITY COMPLEX ANALYSIS Hadoop Spark Algorithms New Business 連携が難しいデータ データの統合が手間
  4. 4. 活用例 運搬データ Eコマース マスターデータ カタログ アプリ データハブ Stambia Webサービス ERP インスタンス BI 社内リソース、運搬データ、お客様から収集したデータを統合、そのデータを お客様に展開しているサービスや分析などに役立て、次のビジネスに活かす。 お客様の ニーズ把握
  5. 5. Stambiaの特徴  対応力 →JAVAを利用 →幅広いデータソースの対応  使いやすさ →テンプレート機能で自動化 →データソースを一元的に操作可能  効率的 →E-LTアーキテクチャを採用 →モデリングの要領で開発
  6. 6. Stambiaの特徴  対応力 →JAVAを利用 →幅広いデータソースの対応  使いやすさ →テンプレート機能で自動化 →データソースを一元的に操作可能  効率的 →E-LTアーキテクチャを採用 →モデリングの要領で開発
  7. 7. Actian Ingres IBM DB2 UDB V8.x, V9.x, V10.x IBM DB2/400, DB2/MVS Informix Oracle, Oracle Exadata, 8i, 9i, 10g, 11g, 12c Oracle RDB RDBMS  Microsoft SQL Server, 2005, 2008, 2012, 2014  MySQL, V5.0 to 5.7 and followings  Postgre SQL, V8.x, V9.x  SAP Sybase ASE ~対応力~
  8. 8. • Amazon Redshift • Amazon RDS - Oracle - MySQL - Amazon Aurora - MariaDB - Microsoft SQL Server • Google Spreadsheet クラウド ~対応力~
  9. 9. • Hive • Cassandra • Elastic Search • Parstream Hadoop / No SQL ~対応力~
  10. 10. • EMC Greenplum • IBM Netezza (Pure Data) • Teradata V13, V14, V15 • CSV, XML • WEB API • DBase • H2 • Hyperfile • Hypersonic SQL • Lotus Notes • Microsoft Access • Microsoft Excel その他 • Paradox • Monet DB • HP Vertica • SAP Sybase IQ • SAP Hana • Salesforce • Actian Vectorwise ~対応力~
  11. 11.  Actian Ingres  IBM DB2 UDB V8.x, V9.x, V10.x  IBM DB2/400, DB2/MVS  Informix  Oracle, Oracle Hexadata, 8i, 9i, 10g, 11g, 12c  Oracle RDB  Microsoft SQL Server, 2005, 2008, 2012, 2014  MySQL, V5.0 to 5.7 and followings  Postgre SQL, V8.x, V9.x  Hyperfile  Hypersonic SQL  Lotus Notes  Microsoft Access  Microsoft Excel  Paradox  EMC Greenplum  IBM Netezza (Pure Data)  Teradata V13, V14, V15  Actian Vectorwise  HP Vertica  H2 一覧  SAP Sybase ASE  Hive  Cassandra  Elastic Search  Parstream  SAP Sybase IQ  SAP Hana  Monet DB  Amazon Redshift  Amazon RDS  Google Spreadsheet  DBase ~対応力~
  12. 12. Stambiaの特徴  対応力 →JAVAを利用 →幅広いデータソースの対応  使いやすさ →テンプレート機能で自動化 →データソースを一元的に操作可能  効率的 →E-LTアーキテクチャを採用 →モデリングの要領で開発
  13. 13. 利点 →パフォーマンス最大化 →アーキテクチャ簡素化 →既存リソースの活用 E-LT アーキテクチャ ETLツール側が行っていたデータの変換処理を データソース側に任せることでボトルネックを回避 ~効率的~ 従来アーキテクチャ E-LTアーキテクチャ
  14. 14. 利点 →パフォーマンス最大化 →アーキテクチャ簡素化 →既存リソースの活用 E-LT アーキテクチャ ETLツール側が行っていたデータの変換処理を データストア側に任せることでボトルネックを回避 ~効率的~ E-LTアーキテクチャ
  15. 15. データの関連付け、フィルタ、変換などを マッピング機能によりグラフィカルに設定が可能 簡潔な開発 ~効率的~ ソース側 ターゲット側
  16. 16. Stambiaの特徴  対応力 →JAVAを利用 →幅広いデータソースの対応  使いやすさ →テンプレート機能で自動化 →データソースを一元的に操作可能  効率的 →E-LTアーキテクチャを採用 →モデリングの要領で開発
  17. 17. ・自動生成されるコードをデフォルトで数多く用意 ・用途やデータソースの種類に適したコードを自動選択 ・テンプレートのカスタマイズや自作が可能 豊富なテンプレート ~使いやすさ~ ソース側 ターゲット側
  18. 18. ユニバーサルマッピング ~使いやすさ~ 各種データも同じような操作が可能
  19. 19. Stambiaの特徴  対応力 →JAVAを利用 →幅広いデータソースの対応  使いやすさ →テンプレート機能で自動化 →データソースを一元的に操作可能  効率的 →E-LTアーキテクチャを採用 高速に対応 高速に開発 高速に処理
  20. 20. まとめ 導入から実行まで 高速にデータ統合が可能  対応力  使いやすさ  効率的 高速に対応 高速に処理 高速に開発

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