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aebis

アシストは40年以上にわたって、お客様の情報活用のお手伝いをしてきました。aebisはそのノウハウをすべて詰め込み、完成しています。絶対に失敗しない「お客様それぞれに最適なカタチの情報活用」を実現します。

選び方ガイド~「適材適所」の製品とは?

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。

製品ラインナップはこちらから

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「ためる」製品ラインナップへ
「仮想的につなげる」製品ラインナップへ
「いかす」製品ラインナップへ

「つなぐ」 データ品質を確保する

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。

ソフトウェアを選択する観点

「つなぐ」ソフトウェアを選択する観点

データ連携の要件指向

【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

1連携当りのデータ量

【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。

ソフトウェアの特長

DataSpiderロゴ

●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



Connectロゴ

●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「Connect for Big Data」もラインナップ



HULFTロゴ

●サーバ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

「ためる」 データを統合し蓄積する

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。

ソフトウェアを選択する観点

「ためる」ソフトウェアを選択する観点

ソフトウェアの特長

大規模データを高速処理するDWH

Verticaロゴ

●「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。



Amazon Redshiftロゴ

●クラウドの柔軟性を活かしてあらゆる規模で高いパフォーマンスを提供
●マネージドサービスのため、チューニングや運用管理が容易
●データレイクや機械学習などのAWSサービスとの親和性が高く、様々な
 データ活用を促進



Oracleロゴ

●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 )
                                      

データレイク

Amazon S3ロゴ

●AWSの各サービスとの連携し各種データを保存する、データレイクの中心的な存在
●非常に高い耐久性と、きめ細かいセキュリティポリシー設定によって、データを
 安全に保管
●容量制限がなく、データを捨てずに、多様なフォーマットのデータを蓄積可能

「仮想的につなげる」

データ資産を仮想的に統合しデータアクセスを容易にするデータサービスプラットフォーム。データ仮想化機能と共に、アクセスコントロールとデータカタログの機能提供により、ガバナンスとセキュリティを担保しつつデータ資産へのアクセスと管理を一元化しデータ活用を促進します。

ソフトウェアを選択する観点

統合手法 コンセプト メリット
物理統合 ●データ資産を永続的にあるべき姿で保管する ●統合されたデータを再利用可能な状態で保持できる
●履歴などを含め時系列に正確に保たれたデータを活用できる
仮想統合 ●データをスピーディに重複なく安全にユーザーに届ける ●新たなデータソースを活用領域につなげるリードタイムを短縮できる
●データ活用を支援するためにデータへのアクセスポイントを一元化できる

ソフトウェアの特長

●様々なデータソースから仮想的にデータを統合し、データの利用者に素早く
 データ提供できる仕組みを実現
●データ仮想化を介したデータに対してアクセスコントロールを一元管理
●データ仮想化から提供されるデータをカタログし、「どんなデータがあるのか?」
 データの所在を検索

「いかす」 データを可視化・分析する

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。

ソフトウェアを選択する観点

BI

「いかす」ソフトウェアを選定する観点(BI)

利用目的

【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。

展開方法

【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

AI

「いかす」ソフトウェアを選定する観点(AI)

ソフトウェアの特長

WebFOCUSロゴ

●社外を含め、全社で利用できるライセンス体系
 社長から新入社員まで誰もが利用できる操作感を提供
●多種多様な利用シーンに対応するための多様な手段を提供
 様々な手段を組み合わせることで、企業毎に異なる期待へ応える
 『BIプラットフォーム』へと形を変えて適用が可能
●一般的なアーキテクチャで構成でき、利用拡大による負荷分散や冗長化などの構成変更
 や拡張にも柔軟に対応



Qlikロゴ

●「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



DataRobotロゴ

●AIプロジェクトのパフォーマンスを最大化
●データサイエンティスト不在でも機械学習にチャレンジ
●モデルの精度維持も自動化




ソリューションの関連製品/サービス

情報活用に関するその他の課題

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