宮地敬史氏

データ分析用データウェアハウスのアーキテクチャとして"仮想モデル"が提唱され始めてから10年と少し経ちました。 仮想データウェアハウス製品の雄であるDenodoをベースに、仮想モデルと物理モデルの違い、それぞれの使いどころについて、データインテグレーションの観点も含めて解説します。

企業を取り巻く外的環境の変化が激しさを増す中、競争力強化のためにDXを加速し、データ分析によるタイムリーな経営判断につなげるには、“企画からローンチまでのスピード” および “複数のデータソースからの膨大なデータのリアルタイム連携” が鍵となります。これを如何にして実現したのか、スマートアグリ推進のリーディングカンパニーであるクボタシステムズ株式会社の事例から紐解きます。

組織のDXを加速するためにも、そして顧客や市場に柔軟に対応していくためにもDX基盤の整備は必須です。では実際、組織にとってどのようなDX基盤が最適なのでしょうか。本セッションでは、マルチデータベース、マルチクラウドにまたがるデータを仮想的にひとつのデータ分析基盤として構築できるソリューション・Denodo Platformを取り入れたユースケースを中心に、DX基盤の最適化についてお話しします。