Oracle 10gで構築する“現場レベル” のデータウェアハウス、その役立ち度は データウェアハウスの日常利用を可能にしたOracle 10gの最新ソリューション。 エンドユーザーによる精度の高い意思決定を実現する

Oracle 10gのデータウェアハウス・ソリューションの概要。データウェアの構築、検索などの性能が向上した （クリックで拡大します。提供：日本オラクル）

　一方、データウェアハウス・プロジェクトで最も悩ましいのは、日々業務で生み出される生データをいかにタイムリーにデータウェアハウスに反映するか。オラクルは今回、Asynchronous Change Data Captureという新機能を導入してこの問題の解決に挑んだ。Change Data Captureというのは、ソースデータベースから変更が生じたデータだけを抽出し、ターゲットデータベースに転送するメカニズム。Oracle Database 10gでは、これをOracle Streamsを利用し非同期で実行することによって、ソースデータベースのトランザクション処理の負荷軽減に成功した。抽出、転送の途中で行われるETL処理もSQL言語で行われるため、大量かつ並列処理が可能だ。

　前々回のOracle Technologyでも見たことだが、Oracle 10gにData Pumpという新機能が加わったことによって、Oracleデータベース間のデータローディングが極めて高速に行えるようになった（前提は双方ともOracle Database 10gを利用していること）。また新バージョンからは、データベース間での表領域転送（Transportable Tablespace）が異なるOSの間で行える。この機能はデータのローディングが要らず、ソースデータベースにかかる負荷が小さい。利用の対象領域が広がったことによって、システム構成を考える上での柔軟性が広がった。こうした種々の機能強化はデータウェアハウス構築における開発／管理性の向上に貢献するものだ。
　
　Oracle Database 10gに組み込まれたOLAPサーバ「OLAP Option」の分析性能も上がっている。多次元分析用データキューブのデータ更新処理は、parallel updateという新機能により並列処理でパフォーマンスが向上し、キューブ更新の更なる時間短縮を実現した。ソースデータベースから吸い上げた生データを分析に必要な形に迅速に整形できるため、分析者はより時勢にあった最新のデータを扱うことができる。

　データキューブをより細かいレベルでパーティショニングできるようにもなった。これまでは時間なら時間と1つの分析次元でデータをひとかたまりにするのが主流だったが、新バージョンでは例えば、“2003年の関東地区における清涼飲料の売上高”といった具合に複数の分析次元のデータを1つのブロックとしてパーティショニングすることが可能になった。分析するデータの範囲が絞りこめるため、詳細に渡る複雑な分析が快適な速度で行えるという。

　「Oracle Application Server Discoverer 10g」は、Oracle Database 10gおよびOLAP Optionで構築されたデータウェアハウスの威力を、エンドユーザーが享受するSQLアプリケーションだ。
　
　ユーザーインターフェイスはより直感的になり、ビジネスニーズにあったレポートやグラフの作成を使い慣れたビジネス用語で作成できるようになった。作成できるグラフの種類も54種類と豊富、高いプレゼンテーション品質が提供されている。「Oracle Application Server Portal」との連携が強化されており、Oracle Application Server Discoverer 10gで作成されたレポートやグラフなどのコンテンツは、全ポータル利用ユーザーの間で共有することが可能だ。

　日本オラクル マーケティング本部 システム製品マーケティンググループ 迫田ゆり子氏は語っている。
　
　「データはいくらため込んでも利用しなければ意味がない。オラクルのOracle Database 10gを中核とするデータウェアハウス・ソリューションは、基本性能を上げるとともに、構築や管理の手間をできるだけ省くことに注力した。これはデータに裏打ちされた精度の高い意思決定を必要とするすべてのビジネスユーザーのためのテクノロジだ」