MySQLユーザーに突きつけられるデータ分析をめぐる課題

 デジタルトランスフォーメーション(DX)の推進の如何が、企業における生き残りのカギを握っている旨が強調されるようになって久しい。そして、DXの根幹をなしているものと言えるのが、データの活用にほかならない。言い換えるなら、日々のビジネス遂行の中で生起し、蓄積されるデータを、俊敏かつ効果的に分析、活用していけるような、データベースをはじめとするシステムインフラの整備こそ、DX推進を目指す企業にとって不可欠な要件になっているものと言っていい。

 「MySQL」は“世界で最も普及している、オープンソースデータベース”とも言われ、世界中のソーシャルネットワークやEコマースサイト、金融サービスなど、企業の広範なビジネス領域において採用されていることは周知の通りだ。もっとも、そうした領域での細かなトランザクション処理を大量にこなすという用途では無類の強みを発揮するMySQLだが、その一方では、大量のデータレコードを一度に扱うデータ分析のような処理に対する強みは薄いとされてきたことも事実だ。

 このため、業務環境に同データベースを採用しているユーザーでは、MySQL上のデータをETL(Extract、Transform、Load:抽出・変換・格納)ツールなどを使って、分析専用のデータベースに移してデータウェアハウスを構築して、そちらで分析処理を実行するというアプローチがとられることが一般的だった。当然、そうしたデータ移行のプロセスには少なからぬ手間が必要で、コストの発生が避けられないことはもちろん、さらには相応の時間を要することから、分析に供されるデータの鮮度が落ちてしまうという問題もある。

 逆に言えば、本来トランザクション処理に強みを持ったMySQLを、ETL処理を介することなくそのまま分析用途に活用することができれば、一連のプロセスにまつわるコストを削減し、業務上のデータをより俊敏に分析し、その結果をビジネスに活かしていくことが可能となる。そして、実際にそうしたことを実現するソリューションが存在しているのである。次ページから紹介したい。

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