aebis

現在、データ活用を実現する製品は多岐にわたり、お客様は様々な情報から自社の環境や目的、課題に合致した製品を選び出さなければなりません。

アシストでは、「つなぐ」「ためる」「いかす」の観点で、お客様の目的と課題にそった製品をご提案します。それぞれに最適な製品を組み合わせることで、お客様に使いこなしていただく「データ活用」を実現することができるのです。

データ活用に必要なデータ品質を確保するために、オンプレやクラウドなど様々なデータ源泉への接続、柔軟な加工処理、大量データに対応する処理性能の高さ、開発生産性・保守性の高さをどのようにマッチングさせるかがポイントです。

【イベント指向】
ファイルが更新されたタイミングでのデータ連携など、業務プロセスと密接した細かなデータ連携要件。
　●マスタ連携
　●受注処理の即時引き当て

【バッチ指向】
日次、月次処理など比較的大量のデータを一括処理する必要性があるデータ連携要件。
　●データウェアハウスやデータマートへのデータ統合
　●請求データの締め処理

【少ない】
データ連携頻度が高く、双方向性が強い場合、その連携単位あたりのデータ量は少なくなる傾向。

【多い】
データ連携頻度が低く、単方向性が強い場合、その連携単位あたりのデータ量は多くなる傾向。

●オンプレミスからクラウドまで多彩なデータソースをノンプログラミングでデータ連携
●RPAとの連携や、Excelやメールアダプタを利用した業務の自動化や改善も可能
●スケジュール実行やファイル監視などの豊富な運用支援機能を搭載

●ミッションクリティカルなシステムでの採用実績による高い信頼性と安定性
●自動チューニング機能により、大量データの高速処理を誰でも簡単開発
●Hadoop上でETL処理を実現する「DMX-h」もラインナップ

●サーバーやプラットフォーム、コード体系など異なる様々なファイルを
　安全・確実に転送
●データ圧縮や転送設定の最適化によりFTPと比較して6倍の転送速度を実現
●幅広い対応OSにより、企業内・企業間ファイル連携の標準化を実現

DWHやデータレイクとして、データ規模、高速性、拡張性、さらには運用管理の容易性について、どのようにマッチさせるかがポイントです。

●「大容量データ」「大量ユーザー」でも、超高速分析が可能。
●自動チューニングによって、複雑なチューニングが不要。
●データベースに内蔵された機械学習機能を使って、未来の予測分析も可能。

●世界最速のDBアプライアンスExadataによるOLTPとDWHの融合
●世界初！自律的なDWH専用クラウドサービス（ Autonomous Data Warehouse ）

データ活用のゴールに合わせて、展開規模や提供形態を柔軟に組み合わせることが重要です。データ活用の目的・課題とBIツールの特性・強みをどのようにマッチングさせるかがポイントです。

加えて、未来の予測、検知を行うAI・機械学習もデータ活用の重要な実行手段となっています。

【分析】
課題解決／戦略立案のために、データを様々な切り口から検証・探索し、新たな気付きや洞察を得ること。

【可視化】
意思決定／業務遂行のために、データを抽出・図表化し、現状の正確な把握を行うこと。

【アプリ提供型】
管理者がBIアプリを開発し、利用者へ提供すること。
　●管理者：IT部門、ユーザ部門のパワーユーザがBIアプリを開発
　●利用者：提供されたBIアプリを利用

【セルフサービス型】
管理者は利用者がBIアプリを作成、利用する統制の取れた環境を提供すること。
　●管理者：IT部門、ユーザ部門のパワーユーザがBI環境を整備／管理
　●利用者：統制の取れた環境で利用者自らBIアプリを作成／利用

●「連想技術」と「拡張知能」によるレコメンドや自動作成
●インメモリ技術により数億件のデータも瞬時に分析
●DWHを必須としないアーキテクチャーによりスピード構築

aebisについて1枚にまとめた資料です。
本ページでご紹介した内容が記載されていますので、社内関係者へのご説明にもご活用いただけます。