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「ETLツール」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

Extract Transform Load

IoTとデータベースの深い関係:
PR:エッジコンピューティング時代を切り開く、IoT向けデータベースの姿とは
IoTでエッジコンピューティングを実現するには条件がある。末端のIoTデバイスから企業の中央まで、セキュアなデータの流れを実現しつつ、データ変換などのコストを引き下げなければならない。そのためには、IoTに向いたデータベースを選択する必要があるだろう。(2018/7/18)

高度な技術をどうサポートするか
CIOが機械学習から逃げられなくなる日
機械学習を企業に導入する流れをCIOはどのようにサポートできるだろうか。恐らくはデータレイクの構築から始めることになるだろう。(2018/6/28)

DXに取り組みながらGDPR対策もできる:
PR:ハイブリッド環境で複雑化するデータ管理、「攻め」と「守り」のデータガバナンスを実現する方法とは
データレイクサービス「Data Lake Store」やNoSQLデータベース「Cosmos DB」など、デジタルトランスフォーメーション(DX)向けの機能強化が進むMicrosoft Azure。そのような中、クラウドを含めた「攻め」と「守り」の両面で、データガバナンスの実現に向けて「データカタログ」の展開に力を入れているのがインフォマティカ・ジャパンだ。iPaaS(Integration Platform as a Service)市場のリーダーである同社の考えを聞いた。(2018/6/11)

製造業IoT:
PR:まだExcel職人に任せるの? 製造業IoTのハードルを下げるデータ準備の在り方とは
IoTやAIなどにより製造業でも現場でのデータ活用が本格化しています。しかし、「価値を生み出すデータ活用」にはいくつか超えないといけないステップがあり、活用に行き着く前につまずくケースも多く存在します。こうしたデータ活用のハードルを低減するにはどうしたらよいのでしょうか。データ活用の専門家に話を伺いました。(2018/5/29)

Amazon、Baidu、Clouderaなど紹介
人工知能(AI)インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ(前編)
人工知能(AI)インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。Amazon、Baidu、Clouderaなど、主要な18社を紹介する。(2018/5/29)

ETLや名寄せツールを使いこなす
NTTコムウェアとUQコミュニケーションズに学ぶデータ統合の間違いないプロセス
データドリブンな意思決定を志向する企業が増えつつあるが、たくさんのデータを持っていればビジネスに有利といえば、必ずしもそうではないようだ。(2018/4/26)

組み込み開発ニュース:
インテルのFPGAはソフト開発者でも簡単に扱える、デルと富士通がサーバに採用
日本アルテラがデータセンター向けに展開を強化しているFPGA事業の戦略について説明。デルEMCと富士通のサーバ製品群に、ソフトウェア開発者でもFPGAを容易に扱える環境を用意した「インテルPACカード」が採用されたことを明らかにするとともに、国内のオンプレミスサーバ市場に向けて積極的に提案していく方針を示した。(2018/4/13)

【完訳】CNCF Serverless Whitepaper v1.0(4):
サーバレスアーキテクチャを詳しく知る
本連載では、サーバレスコンピューティングの概要とユースケース、コンテナオーケストレーションやPaaSとの使い分け方などを解説した、Cloud Native Computing Foundationのホワイトペーパーを完訳してお届けしている。第4回は、サーバレスアーキテクチャとはどのようなものかを、技術的に解説した部分を掲載する。(2018/3/7)

【完訳】CNCF Serverless Whitepaper v1.0(1):
サーバレスコンピューティングとは何か、その典型的ユースケースとは
注目が集まるサーバレスコンピューティング。本連載では、その概要とユースケース、コンテナオーケストレーションやPaaSとの使い分け方などを分かりやすく解説した、Cloud Native Computing Foundationのホワイトペーパーを完訳してお届けする。第1回は、「サーバレス」の意味と典型的なユースケースに関する部分を掲載する。(2018/2/28)

オンプレミスの考え方のままだと「高く」「遅く」「面倒」に:
PR:“クラウドらしさ”をどう実現する?――「安く」「速く」「手間がかからない」データ分析基盤を構築する方法とは
IoT、AI、FinTechといった取り組みが進む中、多くの企業がビッグデータの分析基盤の構築場所として、「クラウド」を採用し始めている一方で、クラウド上で分析基盤を構築、運用する際の課題や注意点も顕著になり、頭を悩ますインフラ担当者も増えてきたのではないだろうか。Google Cloud PlatformのBigQueryを使った分析基盤構築を手掛けるgrasysに、クラウド上に分析基盤をうまく作り、運用する際のポイントを聞く。(2018/2/13)

予測モデルの更新を2カ月から2分に――AI分析の予測モデルを自動更新するNTTデータの新技術
NTTデータは、AI分析の精度維持に必要な予測モデルの更新を自動化する技術「AICYCLE」を開発。予測モデルをモニタリングし、精度低下を検知すると自動的に更新する。(2017/12/21)

SQL Server対応を進める業務パッケージが急増中:
PR:独立系ソフトウェアベンダーはなぜデータベースにSQL Serverを選択するのか――対応を成功させるための数々の支援施策が決断を後押し
進化の速度でも経済性でも業界トップクラスにある「Microsoft SQL Server」――。このところ、業務パッケージソフトウェアのデータベースとしてSQL Serverを選択する独立系ソフトウェアベンダーが増えている。その理由は「業務パッケージの高付加価値化」「Microsoft Azureとの親和性」「コストメリット」の3点。アセスメントを提供するコンサルタントの存在や、日本マイクロソフトによる支援施策の効果も大きい。(2017/11/15)

ビッグデータ分析にクラウドを活用するポイント【前編】
OSSやクラウド(AWS、GCP)を使ったビッグデータ分析、基本的な流れをつかもう
クラウドベンダー各社は、データ分析に特化したクラウドサービス提供に注力している。こうしたクラウドサービスやOSSツールを活用したビッグデータ分析の基本的な流れを紹介する。(2017/10/31)

「Googleとは既に競合している」:
SASのCEOとCTOが、「機械学習やAIは、単体で取り組むものではない」と語る理由
アナリティクス/機械学習ツールのベンダーであるSASは、ある意味で既にGoogleと競合しているが、オープンソースのツールにはできないことが可能だという。同社のCEOとCTOに、その意味を聞いた。(2017/10/27)

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)

OLAPもOLTPもこれ1つで低価格に実現
超高速カラム指向型エンジンと一体化した次世代データベース登場、その実力は?
主要な商用データベースは高過ぎる。でも安いだけのデータベースにも不安がある。そんな企業に知ってほしい、コストと機能のバランスが取れたデータベースが登場した。(2017/10/2)

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)



ビットコインの大暴騰、「億り人」と呼ばれる仮想通貨長者の誕生、マウントゴックス以来の大事件となったNEM流出など、派手な話題に事欠かない。世界各国政府も対応に手を焼いているようだが、中には政府が公式に仮想通貨を発行する動きも出てきており、国家と通貨の関係性にも大きな変化が起こりつつある。

Amazonが先鞭をつけたAIスピーカープラットフォーム。スマホのアプリが巨大な市場を成したように、スマートスピーカー向けのスキル/アプリ、関連機器についても、大きな市場が生まれる可能性がある。ガジェットフリークのものと思われがちだが、画面とにらめっこが必要なスマホよりも優しいUIであり、子どもやシニアにもなじみやすいようだ。

「若者のテレビ離れが進んでいる」と言われるが、子どもが将来なりたい職業としてYouTuberがランクインする時代になった。Twitter上でのトレンドトピックがテレビから大きな影響を受けていることからも、マスメディア代表としてのテレビの地位はまだまだ盤石に感じるが、テレビよりもYouTubeを好む今の子ども達が大きくなっていくにつけ、少なくとも誰もが同じ情報に触れることは少なくなっていくのだろう。