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» 2017年11月30日 12時00分 公開

企業ITの核心はいつの時代も「データ活用」:インメモリ、インデータベース、そして自律化へ──Oracle Databaseで企業のデータ活用はどう進化していくのか?

データの利活用こそ、企業がITシステムを使う真の目的だ。データ活用の技術や手法は、ビジネス環境の変化やITの変遷に応じて大きく発展してきた。そして、今後もさらに進化していこうとしている。これから何がトレンドになるのか、それを加速するためにオラクルは何を提供していくのだろうか。

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「データ活用」はいつの時代も企業ITの核心テーマ

 昨今、企業ITの世界ではシステム統合やコスト削減、開発生産性の向上などが話題に上ることが多い。もちろん、それらは極めて重要なテーマだが、そもそも「なぜ企業がITシステムを使うのか」といえば、データを活用するためだ。「データからいかにして価値を生み出すか」「データの価値をいかにして高めていくか」は、いつの時代においても企業ITの核心的なテーマであり続けてきた。

 オラクルはこれからも、企業のデータ活用をさらに加速すべく、新たなテクノロジー/ソリューションを開発/提供していくとともに、Oracle Databaseをはじめとする既存製品についても利用価値を高め続けていく。オンプレミスとクラウドを同じアーキテクチャで作るというオラクル独自のアプローチも、企業が過去に行ってきた投資を守りつつ、新たなイノベーションを取り込んで発展させていくためである。

いま更新されたデータを分析に使う──データのリアルタイム活用を実現するOracle Database In-Memory

 データベースを巡る技術的なテーマにはさまざまなものがあり、過去から現在に至るまで、それぞれの時代/領域で多くのイノベーションが起きてきた。

 例えば、「スケーラビリティ」について考えてみよう。

 データベースにおけるスケーラビリティとは、データ処理量の増大に対する追随性だ。以前は考えられなかったことだが、スマートフォンが広く普及した今日、1万人を超える同時アクセスも想定しなければならなくなった。より高いスケーラビリティを求める声は今後も強まっていくだろう。

 こうしたニーズに対する最適解となるのが、Oracle Database 12cのインメモリ機能「Oracle Database In-Memory」である。高い処理性能とスケーラビリティを備えるOracle ExadataとOracle Database In-Memoryは、多くの企業が抱える課題を根本的に解決する可能性を秘めている。

OLTPとDWHの分断が鮮度の高いデータの活用を妨げる

 ご存じの通り、データベースの世界では古くからデータをリアルタイムに更新して蓄積するオンライントランザクション処理(OLTP)系と、そこからデータを移し替えて分析などに利用するデータウェアハウス(DWH)系の2つが存在してきた。2つに分かれているのは、それぞれの処理特性が異なるためだ。

 多くの方がこれを当然と受け入れているかもしれないが、考えてみていただきたい。本来、データは更新/蓄積された場所で分析まで行えるのが望ましく、データベースが1つで済むのならばその方がいいだろう。それがOLTP系とDWH系に分かれていることで、「最新のデータを分析に活用できない」「OLTP系からDWH系にデータを移し替えるのに大変な手間と時間がかかる」といった問題が生じている。

 この問題を解決するのがOracle Database In-Memoryである。同製品を使うことで、メモリ上にデータベースそのものを読み込んでOLTP処理を高速に行いながら、同時に同じデータベースで分析処理が行えるようになる。OLTP系とDWH系でシステムを分ける必要がなくなるのだ。

 実際にOracle Database In-Memoryを導入したある国内企業の場合、それまで情報系データベースの基盤としてDWH専用機を利用していたが、オンライン取引の拡大によるデータ量の増大により、OLTP系システムからの日次バッチによるデータ投入が規定時間内に終わらなくなっていた。そのため、ビジネスの状況把握に遅れが生じ、システムの運用負担や作業工数も膨らんでいたという。

 そこで、ビジネスのスピードに追随できずコストもかかる情報系データベースを廃止してOLTP系システムだけを残し、これをOracle Database In-Memoryによって高速化した。これにより、OLTP系処理は従来と同等のパフォーマンスを維持しながら、同じデータベースで最新の情報を使ってリアルタイムにデータ分析が行える環境を整えたという。

 もちろん、「企業の基幹システムを支えるOLTP系のデータベースにはDWHは同居させたくない」という企業もあるだろう。Oracle Database 12cの最新バージョンでは、Oracle Database In-Memoryが動作するプライマリー側から「Active Data Guard」を使ってスタンバイ側にリアルタイムにデータをレプリケーションし、これを情報系データベースとして分析用途などで利用することが可能となっている。この構成であれば、データの移動の難しさはなくなり、かつOLTPシステムにも余計な負荷をかけることもない。

高速なデータ処理を実現するシステム基盤Oracle Exadata

 なお、Oracle Database In-Memoryによるリアルタイムデータ活用を実現するには、高速なデータベース基盤が不可欠となる。それがOracle Database専用のEngineered SystemsであるOracle Exadataだ。

 Oracle Exadataはハードウェアとソフトウェアを高度なレベルで融合したデータベース専用機であり、下図に示すようにさまざまなメリットをもたらす※1。業界最高レベルとなるAL4の耐障害性を備えており、高い可用性、ハイパフォーマンスが求められるさまざまなシステムの基盤として利用することができる。

※1:Oracle ExadataをはじめとするEngineered Systemsの特徴と企業にもたらすメリットについては、記事「クラウド時代も安心して使えるデータベース基盤の条件とは?」を参照されたい。

ビッグデータとRDBを1つのSQLで扱えるシステム基盤がデータ活用に新たな可能性をもたらす

 企業のデータ活用においては、「アナリティクス(データ分析)」も重要なテーマだ。特に今後は、RDB内のリレーショナルデータとノンリレーショナルなビッグデータ(HadoopやNoSQL)を組み合わせたデータ分析へのニーズが高まり、DWH専用機を使わないデータベース内での分析(インデータベースアナリティクス)の重要性が増すとみられる。

 今日使われているデータ分析ツールの多くは「サンプリング」という考え方をベースにしている。100万件のデータからランダムに1000件を抽出して分析し、統計上は90%程の確度で予測するといった具合だ。

 しかし、例えばそれぞれの顧客の行動履歴を分析してサービス提供に生かすような分野では、ランダムなサンプリングによるデータ分析だけでは価値のある情報は得られないだろう。また、そうした行動履歴はログなどのビッグデータとして蓄積される。これをCRMに格納されたリレーショナルデータと組み合わせてデータ分析に使うことが必要になる。

 そこで、オラクルはビッグデータをOracle Database内のリレーショナルデータとともに扱うためのEngineered Systemsとして「Oracle Big Data Appliance」を提供している。Oracle Big Data Applianceの特長は、HadoopやNoSQLなどのビッグデータ処理基盤を搭載しているのに加えて、それらのデータをOracle Database内のデータとともに1つのSQLで扱えるテクノロジー「Oracle Big Data SQL」を備えている点だ。これを使うことにより、企業はこれまで培ったSQLに関するスキル/ノウハウでビッグデータも扱えるようになる。

故障予知の自動対応やモバイルオーダーの実現で活用

 実際にリレーショナルデータとビッグデータを組み合わせたデータ分析により、新たなサービスが次々と誕生している。

 例えば、オラクルではサーバ機器の故障予知の自動化によるサポート業務の効率化でビッグデータ処理基盤を活用している。Oracle Exadataなどのサーバ製品には構成パーツの故障予知機能が備わっており、故障を予知した際には自動的にサポートセンターに通知を行う。この通知にはログデータが含まれており、これを受信したサポートセンターではログを自動分析して対応内容を決め、ユーザー側に自動応答する。併せて、必要と判断した場合はサービススタッフの派遣や交換パーツの手配まで行う。このように自動化されているため、24時間365日いつでも対応し、必要な措置をスピーディーに取れるのだ。

 また、米国のあるコーヒーチェーンでは、スマートフォンなどのモバイルアプリケーションによるオーダーや支払いの仕組みでOracle ExadataやOracle Big Data Applianceを活用している。これは顧客の待ち時間解消を目的としたもので、来店前にモバイルアプリケーションで注文しておけば、店舗についてすぐに注文の品を受け取れる。

 加えて、事前に登録された顧客のプロファイル情報や購買履歴などを基に、適切なタイミングで来店を促すクーポンを配布するといった販売促進も行っている。こうしたサービスは位置情報などのビッグデータだけでは実現できず、購買履歴などのリレーショナルデータとともに分析することによって初めて可能となる。実店舗とECサイトを組み合わせたオムニチャネルビジネスなども、全てリレーショナルデータとビッグデータを組み合わせることで実現するのだ。

多層防御と暗号化で、個人情報と組み合わせたビッグデータも堅牢に保護

 もう1つ、オラクルが企業のデータ活用を支援する上で力を入れているのが「セキュリティ」である。

 前述した事例でも利用されている位置情報や顧客情報は、今日では個人情報として保護されるものだ。例えば、2018年にEUで発行される個人情報保護の枠組み「EU一般データ保護規則(GDPR)」でも、位置情報は個人情報に規定されている。そのため、顧客情報に基づく位置情報も、相応のセキュリティを確保した環境で扱わなければならない。

 そうした点でも、オラクルのデータ活用基盤は最適である。オラクルはデータベースを中心にした多層防御のアプローチや高速な暗号化機構により、オンプレミスからクラウドまで、全ての環境において個人情報などの機密データを保護する仕組みを用意している。これらの仕組みはOracle Database内のリレーショナルデータだけではなく、Oracle Big Data Appliance内のビッグデータにも適用できるのだ。

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「自動化」で運用管理の負担と人的ミスを減らし、データベースを安定運用

 今日のデータ活用では、「システム運用管理」に多くの手間とコストがかかることが企業の悩みの種となっている。これらをいかに軽減するかも重要な課題だ。

 例えば、データ量やユーザー数の増加によるシステムのパフォーマンス低下を防ぐために、データベースを継続的にチューニングしなければならない。1つ1つのデータベースにパッチを適用する作業も、運用管理の大きな負担である。こうした負担を減らすために、オラクルは統計情報の自動取得や内部診断など常に製品の機能強化を図ってきた。Oracle Database 12cでは、マルチテナント機能(Oracle Multitenant)により、複数のデータベースをまとめて管理することが可能となっている。

 また今後は、データベースの「自律化(Autonomous)」により、データベース運用管理のさらなる効率化を推進していく。その中心となる製品が、2017年10月に米国で開催されたオラクルの年次カンファレンス「Oracle OpenWorld 2017」で発表されたOracle Databaseの次期バージョン「Oracle Autonomous Database Cloud」である。

 Oracle Autonomous Database Cloudの最大の強化ポイントは、「機械学習」のテクノロジーを導入して運用管理を自動化し、データベースの自律的な運用を目指す点だ。もともとOracle Databaseが持つ、高度な自動化機能と組み合わせることにより、運用管理の負担を軽減し、人的ミスによる障害を減らしてデータベースの安定運用を図るのだ。併せて、Oracle Databaseが提供する高可用性技術を活用して、データ破損などをデータベースが自ら検知して自動修復させることもできる。

 企業のデータ活用の発展に終わりがないように、データベースの進化にも終わりはない。オラクルはこれからも、データベースのリーディングカンパニーとしてデータ活用を支援するさまざまなテクノロジー/ソリューションを開発/提供することで、企業が持つデータの価値を高め続けていく。

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提供:日本オラクル株式会社
アイティメディア営業企画/制作:@IT 編集部/掲載内容有効期限:2017年12月29日

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