TIBCO データ仮想化ソリューション

TIBCOのデータ仮想化ソリューション「TIBCO Data virtualization」は日々変化するビジネス要求に応じるため、散在するあらゆるデータを複製することなく仮想的に統合し、ビジネスで活用できるデータに変換して提供するデータ統合ソリューションです。
従来のETL等を利用したデータマート作成に比べ、データ提供作業や修正が大幅に簡略化されるため、日々変化するデータ分析要望や、データの追加などにアジャイルな対応が可能です。一元化されたアクセスコントロールで、ガバナンスとセキュリティも担保します。

TIBCOは、データ仮想化、データ統合の領域で、ガートナー社やフォレスター・リサーチ社のアナリストレポートでリーダー認定を受け、グローバルトップ企業に採用されています。

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的確なビジネス判断をもたらすデータ仮想化基盤

高度なデータ管理

TIBCO® Data Virtualizationは、企業内に散在しているデータを仮想的に集約し、ひとつの論理レイヤーとして提供します。論理レイヤーを通し、常に元データにアクセスすることで、ユーザーは一貫性の担保されたデータにリアルタイムでアクセスし、利用することができます。また複数のシステムにまたがるデータをガバナンスに則りセキュアに管理することが可能です。

最新データへのアクセスが生む
的確なビジネス判断

常に最新のデータにアクセスできるため、データが語るビジネスの変化をリアルタイムに捉え、的確な判断を行うことができます。仮想的に構築されたデータは、わかりやすいビジネス・ディレクトリにまとめられるため、ユーザーはビジネスに必要な情報を簡単に検索して取得することができます。そのため、従来かかっていたデータを探す時間が大幅に削減され、データ分析に時間を集中させることができます。

スピーディで柔軟なデータ統合

データ統合にかかる時間が、従来のデータウェアハウスやETL(Extract/Transform/Load)を利用する場合よりも5~10倍短縮できます。データウェアハウスへのデータの複製、データマートの作成といったプロセスを省略できるため、新しいデータの反映を何週間も何ヶ月も待つ必要はありません。TIBCO® Data Virtualizationは、データの変化を常にリアルタイムで反映し続けるため、ビジネスニーズの変化に対して適切に対応することができます。

大幅なコスト削減

TIBCO® Data Virtualizationは、通信、エネルギー、金融、医療、製造業など、さまざまな業種の企業で採用されています。従来のように用途別にいくつもデータマートを作成する必要がないため、導入した企業は最大75%のコスト削減を実現しています。データを複製して二重管理する必要はもうありません。

TIBCO® Data Virtualizationの主な機能

1.包括的かつ柔軟なデータ統合

1.包括的かつ柔軟な
データ統合

350を超えるアダプターとアダプター開発キットにより、あらゆるデータへの接続を迅速にサポート。各データソースのメタデータを元に、データをコピーせずに仮想的に統合します。BI等のデータ利用システムからのリクエストに対して、動的に処理を最適化して高速にデータを提供します。データソース間の隠れた関係を自動的に発見するディスカバリ機能により、データ統合におけるモデリングを迅速に行うことができます。

2.統合GUI環境(Studio)

2.統合GUI環境(Studio)

StudioのGUIから下記の機能をワンストップでアクセスすることができます。
①データソースの接続、モデリング、変換機能作成などのデータサービスの設計ツール
②キャッシュ設定、クエリー最適化
③グループユーザー権限管理や各種ログ管理
④リソース管理 など。
データモデリングの一部をデータ利用者に開放することも可能で、セルフサービス化を推進することが可能です。

3.高度なクエリエンジン

3.高度なクエリエンジン

オンデマンドでデータソースにアクセス、照会、統合、抽象化、および配信するクエリエンジンによってデータを統合します。オプティマイザー(コスト/ルールベース)によって、データリクエスト発生時にクエリーが動的かつ最適に分割され、各データソースに発行されます。また、超並列処理(MPP)エンジンよってクエリを複数コアに分散させることにより、ビッグデータの処理にも対応可能です。

4.柔軟なキャッシュシステム

4.柔軟なキャッシュシステム

パフォーマンス強化やデータソースへの影響最小化などに利用可能なキャッシュシステムを搭載。利用用途やデータの特性に応じて、RDBからビッグデータ分析基盤まで16のキャッシュターゲットの使い分けが可能です。多様な環境/データ活用ニーズに柔軟に対応します。

5.データカタログ(ビジネスディレクトリ)

5.データカタログ
(ビジネスディレクトリ)

接続されたデータソースおよび仮想化されたデータのすべてをカタログ化。検索およびディレクトリ探索によって必要なデータをユーザー自身で入手できます。カラム名やテーブル名といったメタデータに加えて、管理者やユーザーによって付与されたタグによる検索可能。ユーザーによるセルフサービス化を推進します。

6.セキュリティとガバナンス

6.セキュリティとガバナンス

ポリシー主導のきめ細かいマルチレベルアクセス管理機能により、セル単位(行、列単位)でのデータ保護が可能。認証、承認、暗号化、およびデータマスキング等様々な観点での柔軟なデータ保護運用が可能。データ系列(リネージュ)の可視化により、利用者にデータの素性を明らかにし、システム管理者に対してはデータソースやデータ改変時の影響範囲の把握を容易にします。これらの機能の活用によりデータガバナンスを強化することが可能です。

国内事例

ディーカレット
各システムを疎結合化し、組織全体のデータ活用を実現
詳しく見る

海外事例

クロエッタ
予測精度が向上し、キャンペーンや事業判断等を最適化
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エレクショップ
GDPR対応、簡単で安全なデータアクセスの提供を実現
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セーブ・ザ・チルドレン
一元的なデータ接続により生産性向上とコスト削減を実現
詳しく見る

よくあるご質問

Q.ETL(ESB, EAI等)とは何が違いますか?
A.ETLとデータ仮想化は、データ統合 (複数のデータソースを組み合わせて、データ利用者(データ利用システム)で利用できる形に変換して提供する)という同じ役割を持っています。実際の機能・動作は大きく異なります。それぞれの特色に応じ、選択・併用しご活用ください。

<ETLとの違い①>
ETLは定期的にデータをコピーするバッチジョブ型ツール。データ仮想化はデータをリアルタイムに取得するオンデマンド型ツール

<ETLとの違い②>
ETLのジョブ開発はウォーターフォール型。データ仮想化の設定はアジャイル型
Q.データレイク/データウェアハウスは不要になるのでしょうか?
A.一部は代替が可能です。具体的には下記のようなケースがございます。

<① 併用するケース>
DWHには、コピーが必要となるデータ(データクレンジングや正規化などの前処理が必要なデータ、蓄積が必要なデータ等)を保存し、データ利用者のためのデータマートをアジャイルに作成するためにデータ仮想化を利用。

<② 仮想化のみのケース>
データのコピーや複雑な前処理が必要ない場合。またデータソースや項目の変化が激しい場合
Q.ライセンスの種類と価格体系を教えてください。
A.CPUコア数単位、サブスクリプションでのご提供となります。
詳細はこちらからお問い合わせください。
Q.導入支援や運用支援サービスはありますか?
A.はい。下記のサービスを基本メニューとしてご用意しております。

・PoC支援
・初期トレーニング
・導入支援サービス
・運用支援サービス

上記以外のご要望、詳細はこちらからお問い合わせください。
Q.対応しているデータソースを教えてください。
A.約350以上のアダプタをご用意しております。詳細はこちら をご確認ください。

こちらにないものであっても、アダプタ開発キットを利用して対応可能です。

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データ仮想化を業務に活用する13のユースケース

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本資料ではデータ仮想化は製造業におけるデータ仮想化の効果と6つの事例について解説します。

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データは組織において、人に次ぐ2番目に重要な資産です。データから価値を最大限引き出すためには、従来のデータマネジメントを見直し、データガバナンスを強く意識する必要があります。
本資料では、アメリカ合衆国の連邦政府機関およびFDS(Federal Data Strategy:連邦データ戦略)をテーマに、彼らが市民の体験を向上させ運営を最適化するという目標達成にあたり直面している課題と、TIBCOのデータマネジメント製品ポートフォリオ「Unify」がもたらす各種メリットについて解説します。

データ仮想化でストリーミングデータを活用する

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データ仮想化はあらゆるデータソースを単一のビューとして仮想統合し、データの検索や利用をシンプル化することができます。
そして、データ仮想化のさらなる活用領域として着目されているのが「ストリーミングデータ」です。TIBCOは最新のストリーミング分析基盤とデータ仮想化ソリューションを連携することで静的なデータとリアルタイムデータの両方を仮想統合させることを可能にしました。TIBCOではこの組み合わせを「ストリーミングデータの仮想化」と呼んでいます。本資料ではストリーミングデータの仮想化について詳しく解説します。

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