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* Gartner, Big Data (Stamford, CT.: Gartner, 2016),
URL: http://www.gartner.com/it-glossary/big-data/
ビッグデータとは、より拡張された洞察、
意思決定、プロセスの自動化を可能にす
る費用効率の高い、革新的な情報処理の
形態で求められる、高ボリューム(high-
volume)、高速(high-velocity)、多彩
な(high-variety) 情報資産です。
– ガートナー, ビッグデータの定義*
Microsoft. FY16 Q4 Results,
URL: http://www.microsoft.com/en-us/Investor/earnings/FY-2016-Q4/press-release-webcast
Source: Gartner
ビジネス価値
ビジネス活用のステージ
バッチレポート
定型検索
分析・アドホック
非定型検索
予測分析
自動化支援
何が起きたのか?
状況の把握
何故起きたのか?
原因を把握
過去を分析し、今後
とるべき行動を判断
判断を元にした
アクションの自動化
これまでの Business Intelligence
人が戦略的な意思決定をするための支援ツール
Advanced Analytics が目指すもの
より精度の高い蓄積データを活かして、将来を予測し、
業務判断を自動化する高いビジネス価値を提供
過去の見える化(BI)
・基本統計量
(平均、最大、最小、
標準偏差など)
・クロス集計
・グラフ等による可視化
・予測モデリング
・相関、パターン発見
・セグメンテーション
・最適化
・シミュレーション
・ディープラーニング
+将来予測(発見型)
分析ステージを過去の要因分析から未来の予測分析にシフトし、
高精度の意思決定を実現
https://www.microsoft.com/itshowcase/Article/Content/617/Whats-new-with-the-data-culture-at-Microsoft
マイクロソフト事例サイト:IT Showcase
人
データ
プロセス テクノロジー
利用する
可能にする
監視する
マイクロソフトは過去データの詳細分析
に費やす時間を減らし、様々なデータを
もとに将来何が起こるのかという「予測
分析」についてさらに注力していきます。
この先進的なアプローチにより、マイク
ロソフトのIT部門は他のビジネス部門を
サポートする重要なポジションになって
います。
ETL パイプライン
スキーマの定義
Relational
LOB
Applications
Schema-on-Write
直ちに必要でないデータは、全て捨てられるか、アーカイブされている
無限に保存 分析 結果の参照
あらゆるデータ
ソースからの
データ収集
Schema-on-Read
全データ取込
要件にかかわらず
全データ格納
そのままのフォーマットで
スキーマ定義なし
分析実行
Hadoopのような
分析エンジンの利用
インタラクティブクエリ
バッチ型クエリ
機械学習
データウェアハウス
リアルタイム分析
リレーショ
ナル
デバイス
観察/仮説
集まったデータから仮説を
たてる
クラウドベースの統合ビッグデータ基盤
ビッグデータカタログ
データレイクストア
データウェアハウス
構造化データ
定型分析用
非構造Rawデータ
Tier 1
半構造データ
Tier 2
SQL Data
Warehouse
Data Lake
Store
Data
Catalog
アーカイブデータ
Tier 3
アーカイブ
変換
ロード
アーカイブ
ビッグデータカタログ:
• 大量データオブジェクトに対するメタデータのカタログ
データウェアハウス:
• 大量の構造化データを高速に集約/分析処理を実行
• 領域ごとにデータモデル(スタースキーマ)を設計
(例:売上分析、経理/経営分析)
データレイクストア:
第1層(Tier 1)
• 非構造データをそのままのフォーマット(Raw)で保存/
蓄積(IoTデバイス、センサー、ドキュメントなど)
第2層(Tier 2)
• 半構造形式のデータ(csv, tsvなど)
• Hadoop/Spark、機械学習などから利用される
第3層(Tier 3)
• 第2層やデータウェハウスのデータで時間が経過したもの
をアーカイブする
• データ構造は基本的に半構造形式
データウェアハウスデータレイクストア
非構造Rawデータ
(ログ、文書、バイナリ)
Tier 1
Machine
Learning
Data Lake
Analytics HDInsight
目的に合わせた
データウェハウス分析処理
(売上分析、経営分析)
データウェハウスに
格納しきれなかった
過去データ、関連データ
を連結して分析
ハードウェアの性能限界
によって行えなかった
処理量の分析を実現
※ディスク/コンピューティング
非構造データの
分析処理
(画像、音声、映像など)
広範囲のデータを利用した
機械学習、統計解析処理
などによる高度分析
SQL Data
Warehouse
Data Lake
Analytics HDInsight
Data Lake
Analytics
構造化データ
半構造データ
分析用に加工(csv等)
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Tier 2, DWHのアーカイブ
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非構造Rawデータ
(ログ,文書,バイナリ)
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分析用に加工(csv等)
Tier 2
SQL Data
Warehouse
Data Lake
Store
Data
Catalog
情報可視化
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統合検索
レポーティング
Power BI
高度予測分析
自然言語認識
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類似・相関分析
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Cognitive
HDInsight
Machine
Learning
Bot サービス
会話型問合せ
Bot Services
Data Lake
Analytics
デ
ー
タ
収
集
・
連
携
Data
Factory
System of
Records (ERP等)
構造化データ
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等の非構造化データ
ワード・Excel
・PDF等の
非定型データ
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オープンデータ
半構造データ
アーカイブ用
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データ連携Data
Factory
Azure Active
Directory ユーザ管理/認証/アクセス制御
Data Factory Tools for Visual Studio
Azure Portal
Azure Table
Storage
(Web ログ
レコード)
Data Factory
HDInsight
(Web ログを
ファイルにして
バッチ処理で集計)
SQL Database
(集計データを
DB テーブル
に格納)
Power BI
社内システム
Data
Management
Gateway
SQL Database
Data Warehouse
Blob Storage
Table Storage
Analytics
Storage
HDInsight
(“managed clusters”)
Azure Data Lake Analytics
Azure Data Lake Store
Azure Data Lake
LOB Applications
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Clickstream
Sensors
Video
Web
Relational
HDInsight
Data Lake Analytics
Machine Learning
Spark
R
Azure Data Lake Store
実質無制限の容量のファイル群を格納出来るビッグデータストア
(数十、数百ペタバイト以上のクラスのデータを格納可能)
Azure のクラウド基盤上の HDFS (Hadoop 分散ファイルシステム) 互換の
ファイルシステム、全てのファイルをそのままの書式(raw data)で格納可能
並列分散処理(MPP)により高スループットを実現
「企業向けレベルのセキュリティ」に対応
(セキュリティ、アクセス制御、暗号化など)
1つのデータオブジェクトに対して、2つのレプリカを同時に複製
(全体で3つのコピーを保持)することで高可用性を実現
拡張可能
高信頼性
互換性
パフォーマンス
アクセス制御
Azure Data Lake Store file
…Block 1 Block 2 Block 2
Backend Storage
Data node Data node Data node Data node Data nodeData node
Block Block Block Block Block Block
パフォーマンス
アクセス制御
障害時でさえデータは消失しない
Replica 1
Replica 2 Replica 3
Fault/upgrade
domains
Write Commit
高信頼性
AzureAzure
Saas
Azure
Public
Cloud
Office 365Office 365
Control
Node
SQL
DB
Compute
Node
Compute
Node
Compute
Node
Compute
Node
SQL
DB
SQL
DB
SQL
DB
SQL
DB コンピュート層
• スケールアウト・ダウン可能
• 停止可能
データはストレージ層
MPP処理
コンピュート層とストレージ層を
分離することで、スケール
アウトを容易にし、同時に
課金も柔軟にする
DMS
DMS DMS DMS DMS
Compute
Node
SQL
DB
DMS
プレミアムストレージ(SSD)
Azure Data Lake Store
Azure Storage Blob
外部表Azure SQL
Data Warehouse
従来型の処理・分析 Azure Data Lake を中心とした処理・分析
Business
apps
Custom
apps
Sensors
and devices
ADL Store
People
非構造化データも
含めてあらゆる
データを格納
Azure SQL
DW
Azure AD
Power BI
ADF
ADL
Analytics
• 処理・分析業務の大半はデータ準備作業が占める
• 処理・分析業務に手間・時間が必要
Business
apps
Custom
apps
Sensors
and devices
HDInsight
ユーザー管理、認証
データの連携
Power BI
File System
Database
Database
Hadoop
DWH
Data Mart
HDInsight
開発者は OSS に馴染んでいる:
Java, Eclipse, Hive, etc.
マネージド Hadoop クラスタ
において、カスタマイズ・管理
が可能で、フレキシビリティが
ある
Azure Data Lake Analytics
C#, SQL & PowerShell のスキ
ル・経験を活かせる
利便性、効率性、自動スケール、
ジョブ実行の仕組みが提供され
る
(New)
(New)
一般的なパターン
処理読み込み 保存
INSERT
OUTPUT
OUTPUT
SELECT…
FROM…
WHERE…
+
Python、R
EXTRACT
EXTRACT
SELECT
SELECT
Azure
Data
Lake
Azure
Data
Lake
Azure
SQL
DB
Azure
Storage
Blobs
Azure
Storage
Blobs
RowSet RowSet
Cognitive
Services
REFERENCE ASSEMBLY WebLogExtASM;
@rs =
EXTRACT
UserID string,
Start DateTime,
End DateTime,
Region string,
SitesVisited string,
PagesVisited string
FROM “/Logs/WebLogRecords.txt”
USING WebLogExtractor ();
@result = SELECT UserID,
(End.Subtract(Start)).TotalSeconds AS Duration
FROM @rs ORDER BY Duration DESC FETCH 10;
OUTPUT @result TO “/Logs/Results/top10.tsv"
USING Outputter.Tsv();
• 型定義は C# の型定義と同じ
• データをファイルから抽出・読み込み
するときに、スキーマが必要
Data Lake Store 内 のファイル
独自形式を解析するカスタム関数
C# の関数
行セット:
(中間テーブルの
概念に近い)
TSV形式で書き込む関数
U-SQL ジョブのサブミット
Azure PortalやVisual StudioのAzure Data Lake ToolsからU-SQLジョブをサブミット可能
42
進捗
統計情報
Azure
Data Lake
Store
※ Power BI Desktop は下記サイトから無償でダウンロード可能です
https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/desktop
• レポートの例
Demo
航空機の遅延分析と可視化
ハイブリッド データ
オンプレミスとクラウドの両方の
データにアクセスすることが可能
インタラクティブ
主要な可視化・BI ツールをサポート
し、インタラクティブなセルフサービス
型のデータ分析を実現
実績のある技術
SQL Server Analysis Services の
テーブル モデルを搭載
クラウド
PaaS のため簡単にデプロイでき、
簡単にスケールさせることができる
マネージド型サービス
セキュリティ管理
データモデリング
分析の高速化
SQL Database などのデータベース
Excel、フラットファイル
分析サーバデータソース 可視化・分析機能
Demo
Azure Data Factoryを用いたデータ連携の実装
Azure Data Factoryを用いたデータ連携の実装
ビックデータは大容量かつ多彩
ADLで処理・分析・評価のサイクルを
シームレスに、よりクイックに
ADLであらゆるデータをビジネスに活用、
管理、運用も Azure にお任せ
セッションアンケートにご協力ください
 専用アプリからご回答いただけます。
decode 2017
 スケジュールビルダーで受講セッションを
登録後、アンケート画面からご回答ください。
 アンケートの回答時間はたったの 15 秒です!
Ask the Speaker のご案内
本セッションの詳細は『Ask the Speaker Room』各コーナーカウンタにて
ご説明させていただきます。是非、お立ち寄りください。
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