世界中の豊富なノウハウを結集したIBMのデータウェアハウス基盤に迫る：充実した製品群であらゆる分析ニーズに対応

企業における情報活用は広く行われているものの、大きな成果を上げた企業は少ない。企業の分析ニーズは多種多様で、適切な製品選定を行えていないことなどが原因とされる。日本IBMでは、幅広いデータ分析製品群を取り揃え、あらゆる企業のデータ分析活動を支援している。

[ITmedia]

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十分に情報が活用できない理由とは？

　「情報」の重要性がこれほど広く認知されたことで、情報分析するBI（Business Intelligence）ツールを意思決定に活用しない大手企業はほぼ皆無であろう。だが、その成果について目をやると、決して満足していないケースが多い。

　理由はさまざまだ。情報活用には大量のデータを蓄積・分析・加工する作業が伴い、ツールやシステムには高い処理能力が必要だ。ただし、当初こそ十分な能力を確保していたとしても、運用過程でのデータの肥大化に伴い処理時間が長引かざるを得なくなった結果、分析精度の向上に不可欠な仮説検証や、分析を実施するための十分な時間を確保できなくなるという事態も散見される。

　この問題を認識し、すでに対策に着手する企業も少なくない。だが、既存ツールの拡張性が乏しければ、データ容量の増加や処理能力の向上への対応は極めて困難で、少なからぬコスト負担が発生する。データ分析を実施するにあたり、目的に応じて社内で分散管理されたデータをデータウェアハウス（DWH）に統合する必要があるが、その頻度や情報の加工方法が正しくなければ、精度の高い分析が行えないのは言うまでもない。

多様な分析ニーズを満たす製品ラインナップ

日本IBM ソフトウェア事業 インフォメーション・マネジメント 第一クライアント・テクニカル・プロフェッショナルズの後藤祥子氏

　これらのことからも分かるように、BIの利用を軌道に乗せるためには、自社の要件や想定される課題を踏まえた適切な製品選択が肝要となる。もちろん、要件は企業規模や目的などによって千差万別だ。

　これらの条件を満たすべく、DWH専用アプライアンス製品「IBM Netezza」から、柔軟性に長けた統合システムである「IBM Smart Analytics System」、カスタムソリューション用の「IBM InfoSphere Warehouse」まで幅広いデータ分析製品群を取り揃え、企業の情報活用を支援しているのが日本IBMである。

　日本IBM ソフトウェア事業 インフォメーション・マネジメント 第一クライアント・テクニカル・プロフェッショナルズの後藤祥子氏は、「Netezzaであれば簡単にハードウェアを導入するだけの感覚で超高速DWHを構築できる。一方で、さまざまな要件からDWHアプライアンスを組み上げたい場合はIBM Smart Analytics System、すでにDWHシステムを所有している企業やハードウェアに既定のものがあるなどという場合はカスタマイズに対応できるInfoSphere Warehouseへの関心が高い」と説明する。このように、IBMの製品を適切に選択することで、「簡易さ」と「柔軟性」という相反する要求にも対応できる。しかも、情報の収集から分析によってアウトプットを出すまでの一連の情報の流れをサプライチェーンとしてとらえ、各段階で利用を適切に管理することで情報の統合を実現するコンセプトInformation Integration＆Governance（IIG）により、精度の高い分析が可能になるという。

　同社のDWH製品群の中で、IBMだからこそできる、サーバとストレージ、DWHに特化したソフトウェア、そしてノウハウのつまったサービスで構成されるDWH分析ソリューションシステムがIBM Smart Analytics Systemである。

IBMのデータウェアハウス製品群

SPSSとの連携でコスト削減を実現

　BIに関心があるものの、具体的な実践手法に頭を悩ます企業は数多い。そもそもBIに不可欠なDWHを構築するにあたっては、データの管理手法や分析対象となるデータの抽出方法など、さまざまなノウハウの蓄積が不可欠であるし、目的によって分析規模も当然変わる。

　そうした中、IBM Smart Analytics Systemでは分析時のワークロードや必要とされるデータ容量、サービスレベルに応じて、業務用途別データマート向けから、エンタープライズDWH向けまで幅広くラインナップを展開する。また、System x（インテルアーキテクチャ）やPower Systemというプラットフォームをお客様が選択できるメリットも、企業にとって決して小さくはないだろう。

　また、IBM Smart Analytics SystemはDWHに必要な機能をモジュールという単位で管理できる。DWHに必要なアプリケーションをアプライアンスの中に取り込んで一元管理することも可能だ。

　例えば、同時接続ユーザーが増えてパフォーマンスが低下してしまった場合には、ユーザーモジュールを追加する。同様に、データ容量が増えた場合はデータモジュールを追加することにより段階的な拡張が可能である。「Business AnalyticsツールのCognosやETLツールのInfoSphere DataStageなどをアプリケーションモジュールとしてアプライアンスに含めることで、データの変換／加工／ロードから、分析／レポート作成までに必要な機能を統合的に管理／運用できる。その結果、トラブル時にも問題を容易に切り分けられ、短期間で問題解決できるようになる」と後藤氏は強調する。

　ひいては、必要な規模で運用を開始し、利用の拡大に併せて自社に最適な形にシステムを成長させられるわけだ。

　また、従来からデータマイニングシステムの課題として、DWHとマイニング用データマートでのデータの二重持ちや、データの大容量に伴う分析バッチの長時間化、分析サーバの巨大化などが指摘されてきた。だが、IBM Smart Analytics Systemと2009年にIBMと統合したSPSSとの連携により、これらの問題にも抜本的な対策が講じられた。その仕組みは、分析サーバのSPSS Modelerで分析用のマイニングロジックを作成し、それを基にマイニング処理をDWHサーバで実施する。それにより、データを二重持ちすることなくデータマイニングを実施することが可能となった。

「IBM Smart Analytics System」の柔軟な拡張性

充実したサポートで情報活用レベルの底上げを支援

　これら以外にも、IBM Smart Analytics Systemはさまざまな特徴を持つ。例えば、DWHシステムは大量データを効率良く処理（ロード、分析、検索）することが求められているが、IBM Smart Analytics System で提供されるETLソリューション「InfoSphere DataStage」は、ハードウェアの並列処理機能を活用することで、膨大な量のデータをハイパフォーマンスに処理し、バッチ時間を大幅に短縮することが可能だ。

　このように、ユーザー企業の情報活用の支援に向けて、IBM Smart Analytics Systemは、システムそれ自体が優れた機能を提供しているが、それに加えて、手厚いサポート体制も見逃せない。IBM Smart Analytics Systemでは、3年間のハードウェア／ソフトウェアの保守サポートとIBMが世界で共通して提供するソフトウェアの運用支援プログラム「アクセラレイテッド・バリュー・プログラム（AVP）」を併せて提供する。その内容は、専任のサポートアナリストによるユーザー環境の把握から、最適なパフォーマンスを得るためのプロアクティブな技術情報の提供、システムレビューと運用課題のヒアリング、そして必要に応じてグローバルサポート部門・開発部門と連携しお客様のROI 向上・TCO削減に寄与する各種コンサルティング・技術情報の提供、定例オンサイトミーティングまで幅広い。

「導入にとどまらず、運用までカバーするというのがIBM Smart Analytics Systemの提供における基本的な考え方だ。業種を問わず、お客様ごとに専任のサポート担当者を配置しており、お客様の窓口となって開発から管理まで一元的に支援できる体制を整えている」（後藤氏）

ノウハウ満載のデータモデルを活用すれば、すぐにデータ分析が可能に

　また、IBM Smart Analytics SystemではIBMの豊富な経験を基に、情報活用のために必要なノウハウをオプションとして提供している。具体的には、世界中のお客様に対して展開されてきた論理的な業界データモデルから、業種業態にとらわれない共通部分を抜き出し、さらにサンプルのテンプレートを用意することで、その利用を通じてすぐにでも実効性の高い分析作業に乗り出すことが可能になる（InfoSphere Warehouse Pack）。

「DWHの要件定義を行うには、目的設定や必要な情報の抽出などのために手間と時間がかかっていた。IBM Smart Analytics SystemとInfoSphere Warehouse Packの組み合わせにより、20種類のレポートや分析ロジックなどがIBMならではの付加価値として提供され、その利用を通じて要件定義プロセスも大幅に短縮できる。事前検証済みの構成かつチューニングされた状態で製品を提供するため、導入に要する期間も短縮できる」（後藤氏）

　現在、InfoSphere WarehousePackとして用意されている分析用の共通データモデルは「顧客情報分析」と「市場・キャンペーン情報分析」、「サプライチェーン情報分析」の3種類。例えば顧客情報分析では、顧客接点や顧客取引、商品収益、期間収益の4つの切り口から分析に取り組むことができ、その結果もレポートとして画面ですぐに確認できる。

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　情報活用の最終的な目標は、正しいデータを一元的に管理することで、新たな気付きを生み出し、他社に先駆けて新たな施策を講じることにある。IBM Smart Analytics Systemの利用を通じて、分析システムの抱える課題の見極めとその解決に日本IBMと継続的に取り組むことで、システムの活用レベルの着実な底上げ、ひいては競合とのさらなる差別化を見込むことができる。

　日本IBMでは今後、販売パートナーとの協業を通じて中小企業向けラインナップの提案活動に力を入れるなど、情報分析に取り組む企業の裾野をさらに拡大させる考えである。IBM Smart Analytics Systemによって企業の情報活用は今後、さらに加速することは間違いなさそうだ。

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