Accelerating Data Management Initiatives with Logical Data Fabric
- ロジカルデータファブリックを活用してデータ管理イニシアチブを加速せよ -

Presenter: Ravi Shankar, SVP & CMO, Denodo

本セッションでは、Fast Data Strategy バーチャルサミット2020へのご参加を歓迎するとともに、業界のエキスパートによるエキサイティングなプレゼンテーションについてご紹介します。またインタラクティブなQ&Aを最大限活用するためのヒントや関連コンテンツのダウンロードおよびテクノロジー/システムインテグレータ・パートナーの仮想ブースなどのご案内をいたします。

プレゼンター: David Stodder, シニアディレクター, TDWI Research

進行中のデジタルトランスフォーメーションは、運用、ビジネスプロセス、顧客行動、競合などに関する前例のない洞察を組織にもたらす可能性のある新しいデータ資産を日々生み出しています。しかし、組織がオンプレミスおよび複数のクラウドプロバイダのデータプラットフォームに分散されているデータに効率的にアクセスし、統合および管理することが出来ていない場合、その組織は十分な価値を得られない結果に終わります。仮想化機能を使用するロジカルデータファブリックは、データ統合における従来型のアプローチから組織を解放します。

本セッションでは、組織がデータ仮想化テクノロジーを使用してロジカルデータファブリックを作成し、以下のことを行う方法について触れています:

1. 時間と費用がかかり、且つセキュリティとコンプライアンスのリスク高める可能性のあるデータ移動やデータ複製を最小限に抑える


2. 洞察生成とビジネス意思決定のためにオンプレミスとクラウドにわたるエンタープライズデータを仮想的に統合、管理、統治する


3. ロジカルデータファブリックがどのように、そしてなぜ現在の組織にメリットをもたらし、新しい要求を満たすためのデータアーキテクチャを将来にわたって保証するのかを考察する

プレゼンター: Ralph Aloe, ITディレクター, Enterprise Data Management & Analytics, プルデンシャル・ファイナンシャル

140を超える買収により、複数のビジネスユニットと複数のテクノロジプラットフォームにわたるデータの処理と管理が必要となり、プルデンシャルは企業全体のデータファブリックアーキテクチャを確立し、必要な時に必要な場所でデータを利用できるようにしたいと考えていました。プルデンシャルは、データ仮想化テクノロジーを選択し、企業全体にわたるロジカルデータファブリックを構築しました。

本セッションではデータ仮想化の以下について触れています：

• データ仮想化がエンタープライズデータアーキテクチャの戦略的コンポーネントになっている
• 強力なセキュリティ機能とガバナンスを提供しながら、プルデンシャル社内でデータの民主化を実現している
• プルデンシャルのクラウド移行において重要な要素とみなされている

プレゼンター: Brian Bulkowski, 最高技術責任者, Yellowbrick

データファブリックは、新しいデータソース、フォーマット、ボリューム、および分析テクノロジーの迅速な採用を可能にします。企業はその弾力性と柔軟なデータアクセスからクラウドへの移行を進めており、この進化を容易にするためにはデータファブリックとデータウェハウスが必要です。

歴史的にみると、データウェアハウスはオンプレミスに配置され、増大するデータへの需要に対応する能力はありませんでした。

しかし、最新のハイブリッドデータウェアハウスは、俊敏性、データ認識、データアクセス機能、そしてビジネス継続性の提供も可能となり、クラウド導入を簡素化し加速させることが可能となっています。

クラウド対応のデータファブリックと最新のハイブリッドデータウェアハウスを組み合わせることで、データ環境をより効率的に最新化することが可能になります。

本セッションでは以下について触れています:

• 分析のワークロードをオンプレミスからハイブリッドクラウドデータウェアハウスに移行するメリット
• データウェアハウスをクラウドに移行する際の５つの重要な考慮点
• ロジカルデータファブリックとハイブリッドクラウドデータウェアハウスを使用するお客様の成功事例

パネリスト: David Stodder（ シニアディレクター, TDWI Research） Brian Bulkowski, Chief Technology Officer, Yellowbrick

モデレーター: Ravi Shankar, SVP & CMO, Denodo

本セッションでは、アナリスト、エンドユーザ、テクノロジーパートナーからの専門家の方々が、ロジカルデータファブリックを構成するコアコンポーネント、それらコンポーネントの主要機能、およびそれらがどのように主要なユースケースを強化するかについて説明します。これらコンポーネントの使用に関するベストプラクティスやロジカルデータファブリックを使いはじめるための実践的なヒントを得られます。

プレゼンター: Ravi Shankar, SVP & CMO, Denodo

ITチームは、クラウド移行やクラウドの最新化など多くのプロジェクトにロジカルデータファブリックを柔軟に適用することで、顧客、製品、または資産の単一のビューおよびセルフサービス分析を得ることが可能になります。Denodoのお客様の多くは、これらのユースケースにロジカルデータファブリックをうまく活用しています。ロジカルデータファブリックは、いったん最初のプロジェクトで実装されれば、追加のITプロジェクトに非常に短い期間で使用できるようになります。本セッションでは、以下の必須情報について触れます:

• ロジカルデータファブリックを使用できるITプロジェクト
• ロジカルデータファブリックをどのように使用したかのユースケース
• つのプロジェクトから始めて、追加のITプロジェクトに段階的に使用を拡大する方法

プレゼンター: 平井 孝典 (Takanori Hirai ), プリセールスエンジニア, Denodo

クラウドに移行するかどうかではなく、”いつ” 移行するかです。多くの組織がアプリケーションとデータをクラウドへの移行を進めています。実際多くの組織が、それを実現できているかに関わらず、マルチクラウド戦略を採用しています。シングルクラウド、ハイブリッドクラウド、またはマルチクラウド…柔軟性、俊敏性、コスト削減、オンデマンドのスケーリングなど、その潜在的なメリットは多大です。ただし課題も多く困難な場合もあります。管理が不十分な移行では、ユーザーが必要とするデータにアクセスできないことやITのソリューションの寄せ集めに不満を感じさせてしまいます。

本セッションでは、データ管理チームがクラウドおよびマルチクラウドアーキテクチャに移行する際に直面する課題とDenodo Platform がどのように役立つかについて触れます:

1. リスクを軽減しクラウドへの移行の中断を最小限に抑える


2. ユーザーが必要とするデータをどこからでも簡単かつ迅速に見つけられるようにする


3. ハイブリッド環境とマルチクラウド環境にまたがる均一なセキュリティレイヤーを提供する

プレゼンター: 貞森 雄介(Yusuke Sadamori), プリセールスエンジニア, Denodo

機械学習などの高度なデータサイエンステクノロジーは、既存のデータから貴重な洞察を引き出すための非常に有用なツールであることが証明されています。Sparkのようなプラットフォーム、およびRやPython、Scala など向けの複雑なライブラリは、高度なテクノロジーをデータサイエンティストに提供します。しかし、ほんとんどのアーキテクチャではデータサイエンティストは以下の２つの重要な課題を見逃してしまいます:

• データサイエンティストが適切なデータを探し出し、使用可能なフォーマットに加工することにほとんどの時間を費やしていること
• データサイエンティストによる結果やアルゴリズムが、データアナリストやビジネスユーザーの手の届かないところにありがちであること

データ仮想化は、これらの課題にシンプルかつ手際よく新しい代替手段を提供します。

プレゼンター: Alberto Pan, CTO, Denodo

セルフサービスイニシアチブのほぼ65%が、ユーザーによって平均以下にランク付けされ、「予想以上に多くのトレーニングが必要」「情報の混乱を招く可能性がある」などと言及されています。データ仮想化をベースにしたデータファブリックは、これらの問題を解決し、アナリストやデータサイエンティストが企業内のあらゆるデータ資産のデータを安全に活用できる「マーケットプレイス」を提供するのに大いに役立ちます。本セッションでは、以下について触れています:

1. データ仮想化を使用して各ユーザーの要求に合わせて、データを配信するのに必要な時間を最大80%削減


2. セルフサービスデータ配信プロセス全体に一貫したセキュリティおよびガバナンスポリシーを提供


3. データ配信インフラにリンクされたデータカタログを使用して「データマーケットプレイス」のコンセプトをシームレスに実装

Ravi Shankar, SVP & CMO, Denodo

本セッションでは、エキサイティングなプレゼンテーションのサマリ、コンテンツの継続的な活用方法、および無料版ソフトウェアによるデータファブリックの試用などについて触れます。