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オラクルのビジネス・アナリティクスの真髄が語られた「Oracle Business Analytics Summit Tokyo 2012」

現在、革新的なビジネスモデルを確立し、経済成長を牽引する企業には、「高度なビジネス・アナリティクスを可能にする仕組みと人材」が存在するという共通事項がある。日本オラクルが開催した「Oracle Business Analytics Summit Tokyo 2012」のオープニングでは、ビジネス・アナリティクスに寄与する新たなテクノロジー、分析データ選択における考え方、求められるスキルなどについて語られた。

「最も早いコンピューティングを最も安い価格で提供する」と語る三澤氏

日本オラクル株式会社 専務執行役員 製品事業統括
三澤智光氏
日本オラクル株式会社 専務執行役員 製品事業統括 三澤智光氏

 日本オラクルは2012年9月12日、目黒雅叙園においてビジネスにおける高度な情報利活用をテーマに「Oracle Business Analytics Summit Tokyo 2012」を開催した。オープニングでは製品事業統括の三澤智光氏が登壇。「情報を企業競争力に役立てるシステムのあるべき姿~Simplify IT, Unleash Innovation~」と題する開演セッションを行った。

 オラクルはエンジニアド・システムと呼ばれる、ソフトウェアとハードウェアを融合させた次世代コンピューティング環境を提供している。そのデザイン・ゴールは非常に単純明快で「最も早いコンピューティングを最も安い価格で提供」というものだ。

 エンジニアド・システム開発の背景には、現在のコンピューティング環境の複雑化がある。三澤氏は「サーバ、DB、ネットワーク、運用ソフトウェアなど選択肢が多すぎる。10社の自動車メーカーの部品を寄せ集めて作った自動車の性能を保証しろ、といわれているようなもの」と語る。さらにもう一つ、CPUの進歩に、HDDの回転速度、ネットワークの早さが全然追いついていないことで生じているボトルネックの問題もある。

 エンジニアド・システム製品の中で、Oracle Exadata Database Machineは、データウェアハウス・アプリケーションとオンライン・トランザクション処理(OLTP)アプリケーションのいずれにおいても優れたパフォーマンスを発揮する唯一のデータベース・マシンだ。

 一般的なデータベースでは、大量の全検索、ソート/マージの繰り返しを苦手としている。なぜならパフォーマンス上のネックとなるHDDとネットワークに大きな負荷がかかる処理だからだ。Exadataには個々のストレージ自身による検索処理を実行可能にし、検索結果だけをDBサーバに転送する「Smart Scan」という究極の分散処理アーキテクチャが搭載されている。そのほかにも数多くのテクノロジーを搭載し、同時にサーバ、ストレージ間のネットワークに超高速なInfiniBandを採用するなどにより「従来のコンピュータアーキテクチャの限界を越えた製品になっている」(三澤氏)。

 セッションではExadataを導入し、3億件のデータ処理を2時間から30秒に短縮した飲料会社の事例や、すべての販売チャネルの顧客管理を統合すると同時にビジュアルな画面で使いやすくなり、社内ユーザーを10倍に拡大した健康食品メーカーの事例が紹介された。

128並列処理で大量データを高速に価値化

 続いて紹介されたOracle Exalytics In-Memory Machineは、インメモリ型のソフトウェアおよびハードウェアと、高度なビジュアル化によって最適化されたビジネス・インテリジェンス・プラットフォームを実現した業界初のエンジニアド・システムだ。小さな筐体に40コアのインテルCPUと1テラバイトのメモリが搭載されている。ある企業で性能試験を実施したところ、複雑なBI処理を同時実行数100の場合はレスポンス0.16秒で、5000では0.5秒だった。従来のBIサーバとは別次元の処理速度を実現していると言っていいだろう。

 このExalyticsのパフォーマンスを実現しているのは、1テラバイトのメモリ空間を安定的に高速動作させるOSだ。従来は8並列処理だったオラクルのソフトウェアを、40コアのCPUをフル活用する128並列処理可能に拡張されている。三澤氏は「大量データをここまで高速に価値に変えることをお手伝いできるのは、オラクルだけ」と胸を張る。

 三澤氏のセッションでは最後に、Exalyticsと非構造化データもマッシュアップして分析可能にするソリューション「Oracle Endeca Information Discovery」を交え、SNSデータなども分析しながら意志決定に寄与している自動車会社や衣料販売会社の事例を再現するデモが紹介された。

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ポイントは必要データの見極め、利用可能テクノロジー、スキル

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