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Hitachi

【超速い!データベースエンジンのひみつ】

もう一度言うけど、高速データアクセス基盤「Hitachi Advanced Data Binder プラットフォーム」、略してHADB、忘れないで。
これが今回の主役だよ。
さて、みどるちゃん、今より100倍速いデータベースエンジンが使えるとしたら、これまで話してきたいろんな問題がどう解決するかな?

石川先生

えーと、えーと…

みどるちゃん

スーパーやデパートで扱うPOSの商品売上データと、ポイントカードの顧客データの相関分析。
これまでは、データベースの能力的に過去1ヶ月分しか分析できなかったのが、HADBなら過去数年分にまで分析対象を拡大できるわね。
分析する単位も、これまで1日単位でしか集計できなかったのが1時間単位ぐらいに細かくできるようになる可能性もある。
つまり、より広い範囲で傾向をつかんで、より詳細に原因をつきとめられる、というわけ。

長江先生

ひゃー、すごい!
でも、どんな傾向をつかめるの?

みどるちゃん

そうだね。季節別、時間帯別に、どの商品が売れたり売れなかったりするかの変動を、より正確に把握できたり、最近お店に来なくなったお得意さまを正確に把握できたりするんだよ。

石川先生

そしてその原因も、つきとめられるの?

みどるちゃん

そう。そこが重要なの。
なぜこの商品が売れたのか、あるいは売れなくなったのか。
なぜ、あるお客さま層が最近来なくなったのかの原因がわからないと、次の一手が打てないわね。
ここで最近注目されているのが、コールセンターに寄せられたお客さまからのクレームや、ソーシャルメディアと呼ばれているTwitterのコメント。
こうしたものを集計したり分析したりすることで、より正確な原因をつきとめられるようになってきたのよ。

長江先生

え?
わたしの"つぶやき"も分析に役立っているの?

みどるちゃん

そうなんだ。
特にTwitterなどのソーシャルメディアのデータは膨大になる。
だから、今までよりも高速に処理できるデータベースが必要なんだ。

石川先生

それに、原因を特定しようとするようなデータ分析作業は、試行錯誤が伴うの。
分析シナリオを想定できないので、あらかじめデータマートを作っておく従来からのやり方では、限界があるの。
でもHADBなら、数年分の膨大なPOSデータだって、顧客の購買履歴やTwitterの"つぶやき"コメントも関連付けながら丸ごと高速に処理できるようになるわ。

長江先生

じゃあ、データマートを作らなくても?

みどるちゃん

データベースエンジンの処理スピードが桁違いに速いから、もう夜間にデータマートを作る必要もなくなるわ。
つまり、データマートを作るために必要とされてきたサーバやストレージ、バッチシステムの構築・保守費用もいらなくなるから経費削減にもつながるわね。

長江先生

じゃあ、たくさんのデータマートをつくるために、
毎日遅くまで残業していたみなさんも、
早くおうちに帰ることができるようになりますね!

みどるちゃん

データマートの作成は、ある程度システムで自動化されているから、別に担当者が毎日残業しているわけじゃないのよ。
でも運用の手間がなくなるわけだから、今までよりラクになるのは確かね。

長江先生

やった!
ラクになる!

みどるちゃん

それ以上に、みんなが嬉しいのは、「今度はこういう視点で分析しよう」「やっぱり、ああいう視点からもやってみたいな」というように、データマートなしでも、いろんな分析軸を追加できることなんだ。HADBの速さは、みんなを幸せにするってことさ。

石川先生