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「ETLツール」最新記事一覧

Extract Transform Load

ETL工程を誰もが簡単に:
「b→dash」、データクレンジングやデータモデリングなどを簡素化する新機能を追加
フロムスクラッチは、マーケティングプラットフォーム「b→dash」に、AIを活用した新機能「b→dash Data Preparation Engine」の提供を開始した。(2017/10/10)

オバマケア「Healthcare.gov」の危機的状況を救ったデータベース:
PR:既存のRDB、NoSQLと何が違うのか マルチモデルデータベース「MarkLogic」の強みとその効果に迫る
RDBには限界があるとして「NoSQL」が多数登場し、それによってRDBの特定の課題を解決できるようになった。しかし、その多くがエンタープライズ向けではなかった──。「MarkLogic」は企業が求めるエンタープライズクラスの要件を満たしつつ、RDBが苦手としているデータの多様性もカバーした「NoSQLデータベース」だという。鍵は「ユニバーサルインデックス」と呼ばれる、リッチなインデックスとデータの保有の仕方だ。特にデータ統合の用途に強みを発揮するという、MarkLogicの「強み」と「その効果」をキーパーソンに聞いた。(2017/9/1)

NoSQLベストプラクティス(1):
なぜ「NoSQLデータベース」なのか?
NoSQLデータベースが急速に普及しています。RDBの時代は終わってしまうのでしょうか。RDBは根本的な欠陥があるのでしょうか。──それは違います。本連載では、「NoSQLデータベースの今」を正しく理解し、ビジネス躍進の実現に向けて対策していくための「ベストプラクティス」を掲示していきます。初回は「今日のデータ問題」の基礎と背景を解説します。(2017/8/30)

データのETLとセキュリティの自動化:
AWSのデータ関連新サービス、Amazon GlueとAmazon Macieとは
Amazon Web Services(AWS)が2017年8月14日(米国時間)にAWS Summit New Yorkで、発表した、ETL(抽出/変換・加工/ロード)を自動化するサーバレスサービスの「Amazon Glue」、および機械学習を活用したデータセキュリティモニタリングサービスの「Amazon Macie」を紹介する。(2017/8/17)

OLTPとデータ分析の共存が可能に:
PR:既存データベースをコスト&リスクを抑えてインメモリ化──企業がOracle Database In-Memoryを使うメリット
既存のデータベース環境を最小限のコストとリスクで大幅に高速化し、データのリアルタイム活用を実現する「Oracle Database In-Memory」。同製品ならではのメリットや活用事例について、米オラクルでプロダクトマネジャーを務めるマリア・コルガン氏に聞いた。[パフォーマンス改善][Oracle Database 12c](2017/7/19)

一般企業も待ったなし。「データはあるが生かせない」に終止符を:
PR:デジタル時代、ビジネス差別化に欠かせない「データ資産化」の要件とは?
IoT/ビッグデータの取り組みが本格化し、「大量データからいかに価値を引き出すか」「有効なアクションにつなげるか」が、企業収益を左右する一大要件となっている。だが、データを蓄積していても有効活用できていないケースは非常に多い。その真因とは何か? データの蓄積基盤となるデータレイクにフォーカスしながら、「データを資産化できない」本当の理由を探る。(2017/7/18)

Database Watch(2017年6月版):
あれれ、SQL回帰? 複数のデータモデルに対応していく「NoSQLデータベース」の今
単に「NoSQL」といっても、キーバリュー型やグラフ型などデータモデルは多種多様です。さらに最近では複数のデータモデルに対応した「マルチモデル」のNoSQLデータベースが登場してきました。今回はこのトレンドに沿って登場した2つのNoSQLデータベースを比較します。(2017/7/12)

単なるETLでは限界
ビッグデータ活用の最初の難関「データ統合」をどうする?
真のデータドリブン経営の実現には、レガシーシステムを含めたデータ統合が必要になる。だが品質を確保するには従来のETLツールでは限界がある。どうするか。(2017/6/30)

人工知能ニュース:
Windows版Chainerのビルド済みバイナリを配布へ、「国内でのインパクト大きい」
Preferred Networks(PFN)と日本マイクロソフトがディープラーニングのコミュニティー「Deep Learning Lab」のキックオフイベントを開催。「Windows」や「Azure」といったマイクロソフト製品で、PFNのディープラーニングソリューションを使いやすくしていく方向性を示した。(2017/6/20)

今こそ見直す「データガバナンス」(2):
経営危機を“データ改革”で乗り越えた、2つの会社の話
データガバナンスやMDMを見直すポイントを紹介する本連載。今回は、成果が比較的早期に表れやすいとされている「サプライヤーデータ管理」の事例を2つご紹介します。(2017/6/16)

SparkからCosmos DB内の全データモデルを直接操作可能に:
Azure Cosmos DB用の「Sparkコネクター」が刷新 マルチモデルに対応
Microsoftは、Azure上で稼働する分散NoSQLデータベース「Azure Cosmos DB」用の「Spark」コネクターが真のマルチモデルになったと告知。SparkからCosmos DBの全てのデータモデルを操作できるようになる。(2017/6/9)

上海問屋、3Dサウンドを体感できるHDSS対応イヤフォン
ドスパラは、HDSS技術を採用した3Dサウンドを体験できるイヤフォン「DN-914800」の取り扱いを開始した。(2017/4/24)

「SAP HANA/BW connector」を用意:
マイクロソフト、「Azure Data Factory」でSAP HANA/Business Warehouseのデータロードに対応
マイクロソフトのクラウドベースのデータ統合サービス「Azure Data Factory」に「SAP HANA Connector」「SAP BW Connector」が追加された。SAP HANA/Business WarehouseのデータをAzureデータストアへ容易にロードできるようになる。(2017/3/23)

GitHubで公開:
インテル、Spark対応の分散型ディープラーニングライブラリ「BigDL」をオープンソース化
インテルがデータサイエンティストのディープラーニング活用を支援する「Apache Spark」対応分散型ディープラーニングライブラリ「BigDL」をオープンソース化。GitHubで公開した。(2017/2/10)

「ビッグデータプロジェクト」の進め方(4):
ビッグデータ基盤の本番環境設計──セキュリティ管理とデータ管理を考察する
本連載は、「ビッグデータプロジェクトの“進め方”」を業務視点/ビジネス視点の両面から理解し、具体的に実践していくためのナレッジアーカイブです。今回は、ビッグデータ基盤における本番環境の設計で考慮すべき「セキュリティ管理」と「データ管理」の項目を解説します。(2017/2/8)

成功の鍵は社外クラウド─自社システム間の強固なデータサービス基盤:
PR:全日本空輸が国際線予約サービスのデータ提供基盤に「Oracle Exadata」を採用 国際線のインバウンド予約が増加
全日本空輸は先頃、増加が続くインバウンド需要への対応強化などを目的に、業界標準のクラウドサービスを利用して国際線予約システムを大きく刷新した。このシステムの実現で鍵となる社内外のデータ提供基盤に採用されたのが、高いデータ処理能力を備える「Oracle Exadata」である。[プライベートクラウド/データベース統合][Engineered System](2017/2/1)

「ビッグデータプロジェクト」の進め方(3):
ビッグデータ基盤の本番環境設計──本番環境におけるクラスタ構成を考察する
本連載は、「ビッグデータプロジェクトの“進め方”」を業務視点/ビジネス視点の両面から理解し、具体的に実践していくためのナレッジアーカイブです。今回は、ビッグデータ基盤の本番環境を設計するのに必要な項目を解説します。(2017/1/27)

FinTech時代、銀行系システムはどうあるべきか(4):
銀行がFinTech時代を勝ち抜くために行うデータ活用の事例とアーキテクチャ、テクノロジー
本連載では、銀行系システムについて、その要件や歴史を整理しつつ、スマートフォンを使う銀行取引やブロックチェーンなど、新しい技術が及ぼす影響を考察していきます。今回は、銀行を取り巻く環境の変化を整理し、顧客理解をより深める「データ分析」について詳細に見ていきます。(2017/1/17)

クラウドでも、3つの技術を既存のスキルで適材適所に使う:
PR:ちょっと待って! そのHadoop、NoSQL、RDBMSの使い分けは正しいの? 最適解をオラクルのビッグデータ製品開発者に聞いた
「HadoopやNoSQL、RDBMSの使い分けをコストだけで判断してはならない」と米オラクルでビッグデータ製品を担当するジャン・ピエール・ダイク氏は警告する。システムの性能やセキュリティの要件を見極めたうえでコストを考慮し、適材適所で使い分けるのが正解だ。[ビッグデータ][Big Data](2016/12/20)

予測分析で「ベテランの勘」を強化
“クルマ離れ”時代に新車販売数を伸ばした、中堅企業のビッグデータプロジェクト
新車販売の予測分析サービスを立ち上げた日産東京販売ホールディングス。しかしスタート時、現場はベテランの勘を重視し、懐疑的だった。同社はどのように壁を乗り越え、成果を積み重ねることができたのだろうか。(2016/12/14)

新しいトレンドの影響力とは
第3次“AI”ブームは本物か、新しく台頭する4つのデータ分析トレンドとは
第3次人工知能(AI)ブームが到来し、再びAIが注目を浴びている。そして、AIとビッグデータにより、新しいトレンドが生まれつつある。(2016/12/1)

Sales Cloud、Google Analyticsなど対象:
シャノン、他社サービスと自社MAツールを個別開発なしに連携できる「シャノンコネクト」を発表
シャノンは、同社のマーケティングオートメーションツールにおいて、個別の開発をしなくても国内外のサービスや製品と連携可能にする「シャノンコネクト」を発表した。(2016/11/4)

「ビッグデータプロジェクト」の進め方(2):
「PoC」の進め方──メンバー選定、環境構築、データ収集と活用、評価まで
本連載は、「ビッグデータプロジェクトの“進め方”」を業務視点/ビジネス視点の両面から具体的に理解し、実践していくためのナレッジアーカイブです。今回は、導入前検証である「PoCの進め方」全8工程を解説します。(2016/10/21)

Hadoopとの使い分けは?
ビッグデータを高速分散処理するSparkをAWSで動かすと何がすごいのか
「Amazon Web Services」(AWS)のHadoopサービスとして特に魅力的なのが「Apache Spark」である。「Amazon Elastic MapReduce」と連係して高速処理や多用途性を実現する。(2016/9/12)

「ビッグデータプロジェクト」の進め方(1):
もし、あなたが「“ビッグデータプロジェクト”を任せる。何とかするように」と言われたら
「ビッグデータプロジェクトを始めることになった」ら、具体的に何をするのか。本連載は、「ビッグデータプロジェクトの“進め方”」を業務視点/ビジネス視点の両面から体系的に理解し、具体的に実践していく方のためのナレッジアーカイブです。第1回目は、「ビッグデータとは何か」の基礎と、「ビッグデータ基盤の概要とメリット」を解説します。(2016/8/25)

ビジネスアナリティクス、ビッグデータの文脈(2):
Tableau 10とセルフサービスBIの進化
米国時間の2016年8月15日、「Tableau 10」がリリースされた。この新バージョンを一部機能に限定して、セルフサービスBI製品の進化という観点から解説する。(2016/8/17)

まずは用語から学ぼう
Googleが提供するビッグデータ分析サービスの基礎知識
「Google Cloud Platform」で提供される各種ビッグデータサービスの全体像について案内するのは容易ではないが、本稿ではGoogleが提供しているサービスの一つ一つについて分かりやすく紹介してみたい。(2016/8/9)

ある衣料品メーカーの実例に学ぶ
BIはスピードが命、従業員と経営者が進んで使いたくなるツールの条件とは?
現代のBIレポートツールは、かつてBIを減速させていたETLなどのプロセスを最低限に抑えることができる。ある衣料品メーカーの実例を紹介する。(2016/8/3)

Database Watch(2016年6月版):
データベースから「データ」に目を向け始めたIBM
「IBM DB2」最新版のリリースと前後し、最近、IBMの主眼がデータベース製品から「データそのもの」に軸足を移してきている。今回はこの重要な“変化”に目を向けて、その動きや狙いを確認する。(2016/6/28)

ゲーム開発が変わる! Google Cloud Platform実践インフラ構築 第1章
あらゆる書籍の中から、Windows Server Insider読者に有用だと考えられる情報をピックアップして転載する本連載。今回は、ゲームインフラエンジニア向けのGoogleのクラウドサービス「Google Cloud Platform」の中からGoogle Cloud Platformの全体的な紹介部分を転載する。(2016/4/7)

Tech TIPS:
Windows 10でWindows Updateのログファイルをテキスト形式で出力させる
Windows 10ではWindows Updateのログ形式が変更され、簡単にメモ帳などで内容を確認できなくなった。だがPowerShellを使えば従来のようなテキスト形式に変換できる。(2016/4/1)

特集:IoT時代のビジネス&IT戦略(5):
「データレイク」を“澄んだ貯水池”にするために
センサーなどから大量に流れ込んでくるデータをどう蓄積・分析するか――そうした観点で「データレイク」が関心を集めている。だがIoTの取り組みに生かすためには、データレイクにも満たすべき要件がある。(2016/3/31)

NEC 大規模分散処理基盤導入:
IoT時代の大規模分散処理基盤の短期導入を支援するリファレンス情報を提供
NECは、IoTやビッグデータの処理基盤を導入する企業に対し、検証済み構成モデル例などをまとめたリファレンス情報の提供を開始した。(2016/3/10)

製造ITニュース:
大規模分散処理基盤の導入を支援するリファレンス情報を提供
NECはIoTやビッグデータの処理基盤を導入する企業を対象に、リファレンス情報の提供を開始した。ビッグデータの収集、蓄積、分析、可視化を含む分散処理基盤の検証済み構成モデル例などを提供し、処理基盤の短期導入と安定稼働を支援する。(2016/3/8)

データ分析基盤の構築ハードルを下げる:
大規模分散処理システムの短期導入と安定稼働を支援、参照情報をNECが提供開始
NECは、IoTやビッグデータ向けシステムの構築を目指す企業に向けた参照情報の提供を開始する。(2016/2/26)

データベースクラウドに求められる3つの要件(3):
PR:既存アプリの改修なしでOLTPとリアルタイムアナリティクスを高速化する「Oracle Database In-Memory」
Oracle Database上に集約した統合データベース基盤上では、OLTPやデータ分析など、さまざまな処理が行われることになる。それらの処理をさらに高速化し、データのリアルタイム活用を推し進めたいという企業に向け、オラクルは「Oracle Database In-Memory」を提供している。[プライベートクラウド/データベース統合][高可用性/災害対策][Oracle Database 12c](2016/2/16)

古田雄介のアキバPickUp!:
R.O.G.ロゴが光る! ASUSTeKのSLIブリッジがアキバで好評
LEDライトを仕込んだSLIブリッジの大本命ともいえるR.O.G.ブランドモデルが登場した。6000円以上する安くはないアイテムだが、好調に売れているという。(2016/2/8)

ENERMAX、BRONZE認証電源「TRIATHLOR ECO」に800ワット/1000ワットモデルを追加
リンクスインターナショナルは、ENERMAX製ATX電源ユニット2製品「ETL800EWT-M」「ETL1000EWT-M」の取り扱いを開始する。(2016/2/2)

オープンソースのストリームデータ処理基盤:
PostgreSQL互換のストリームデータ分析DB「PipelineDB」に商用版が登場
ストリームデータ分析に適したオープンソースのデータベースに商用版が登場。PostgreSQL互換で、SQLで直接クエリを投げられるため、ETLなどが不要な点が特徴だという。(2016/1/18)

IoT時代に不可欠な、データの在りかを問わない分析環境の作り方:
PR:常に流れ込んでくるデータ、ハイブリッド環境に散在するデータをどう蓄積・分析するか?
IoTが本格化しつつある中で、センサーなどを使って「現実世界からデータを収集する」ことがフォーカスされがちな側面もあるが、本当に大切なのは「収集した後」だ。フォーマットがバラバラなデータが間断なく流れ込んでくる中で、どうすればデータを無駄にせず有効活用できるのだろうか? IoT時代の分析環境の作り方を、日本アイ・ビー・エム ソフトウエア アナリティクス事業部の土屋敦氏に聞いた。(2016/1/14)

Computer Weekly製品導入ガイド
データウェアハウスとしてのSAP HANA
企業はインメモリデータマート向けのSAP HANAと、他のデータウェアハウスを統合したSAP Business Warehouseを利用している。(2016/1/13)

800ノード超のSparkクラスターを運用するユーザーも:
Sparkのエンタープライズ対応が「成熟」――Clouderaが宣言
HadoopディストリビューターもあらためてSparkへの注力をアピール。既に800ノード超のSparkクラスターを運用するユーザーも存在するという。(2015/12/2)

レスポンスが2〜3秒まで短縮
事例:DWH高速化をフラッシュストレージで実現した愛媛大学医学部附属病院
2014年5月に新システムの本稼働を開始した愛媛大学医学部附属病院。リアルタイムなデータ分析を実現するため、DWHにフラッシュストレージを採用した。その取り組みを紹介する。(2015/11/10)

即席!3分で分かるITトレンド:
毎週3分、情シスドリル コレ1枚で分かる「アナリティクスのプロセス」
業務改善や経営改革に役立つ知見を得るために業務データを活用するには、BI(Business Intelligence:ビジネスインテリジェンス)アプリケーションでの分析・活用するためにデータを最適化するプロセスが必要です。業務データはどのように最適化されるのか、そのプロセスについて解説します。(2015/11/2)

将来的なオンプレミスへの移行も容易に:
PR:Oracle DBユーザーに最適なセルフサービスBI環境とは?
「ビジネス部門主導で手軽に使える高機能なBIツールが欲しい」──Oracle Cloudには、そんなニーズに最適なサービスとして「Oracle Business Intelligence Cloud Service」が用意されている。ハイブリッドアーキテクチャで提供されるため、将来、オンプレミスに移行することも可能だ。[パブリッククラウド][ビッグデータ][Oracle Cloud][Big Data](2015/10/27)

AWS re:Invent 2015:
[速報]AWS re:Invent 2日目は、IoT、コンテナ―、Lambdaなどで発表が相次ぐ
米Amazon Web Services(AWS)は2015年10月8日(米国時間)、同社の年次イベント「AWS re:Invent 2015」で、CTOのワーナー・ヴォーゲルズ(Werner Vogels)氏が基調講演を行い、仮想インスタンス、コンテナ―、AWS Lambda、IoTなどに関し、多数の発表を行った。(2015/10/9)

PR:どの企業にも「隠れビッグデータ」は必ずある、CTCとシスコが提供する現実解とは
多くの国内企業において、ビッグデータに関する認識は高まり、焦点は「具体的に何をどうするのか」に移ってきた。そうした時期にタイミング良く、CTCがCisco UCSを採用した「ビッグデータパッケージ」の提供を開始した。CTCは自社の検証施設で自らが体験してきたCisco UCSの使い勝手を生かし、ユーザー企業がデータ活用に専念できるような環境を提供しようとしている。(2015/10/5)

NTTドコモ、6600万超の契約データ管理にSQL Server 2014採用
全契約回線の課金・決済システムに最新版のSQL Server 2014を採用して、課金データの迅速な分析や活用を実現した。(2015/8/28)

バッチ処理が13時間から6時間に、ドン・キホーテのチョイスは?
バッチ処理エンジンの変更で約300店舗の売上集計に要する時間が半分以下になったという。(2015/8/28)

データを活用する文化を根付かせるために:
これからの企業には誰もが手軽にデータを分析、活用できる環境が必要――マイクロソフトが目指すデータプラットフォームとは
データ分析の結果をビジネスに生かすという発想は以前からある。しかし、専門家が現場を見ずに構築した分析システムを持ち込んだのでは、役に立たないこともしばしば。誰もが使える分析ツールを現場が自ら活用して、ビジネスの意思決定に役立てるべき、というのがマイクロソフトの考えだ。(2015/9/14)



Twitter&TweetDeckライクなSNS。オープンソースで誰でもインスタンス(サーバ)を立てられる分散型プラットフォームを採用している。日本国内でも4月になって大きくユーザー数を増やしており、黎明期ならではの熱さが感じられる展開を見せている。+ こういったモノが大好きなITmedia NEWS編集部を中心に、当社でもインスタンス/アカウントを立ち上げました! →お知らせ記事

意欲的なメディアミックスプロジェクトとしてスタートしたものの、先行したスマホゲームはあえなくクローズ。しかしその後に放映されたTVアニメが大ヒットとなり、多くのフレンズ(ファン)が生まれた。動物園の賑わい、サーバルキャットの写真集完売、主題歌ユニットのミュージックステーション出演など、アニメ最終回後もその影響は続いている。

ITを活用したビジネスの革新、という意味ではこれまでも多くのバズワードが生まれているが、デジタルトランスフォーメーションについては競争の観点で語られることも多い。よくAmazonやUberが例として挙げられるが、自社の競合がこれまでとは異なるIT企業となり、ビジネスモデルレベルで革新的なサービスとの競争を余儀なくされる。つまり「IT活用の度合いが競争優位を左右する」という今や当たり前の事実を、より強調して表現した言葉と言えるだろう。