Pentahoに関するカタログ・データシート・ホワイトペーパーを用意しています。
近年注目のキーワードの1つが、「ローコード」と「ノーコード」です。プログラミングの知識がなくても、簡単にビジネス業務アプリケーションやワークフローを構築できるのが、ローコードとノーコードの大きな魅力です。
このホワイトペーパーでは、データ分析の最初でつまずきやすい課題の解決策、並びにローコード・ノーコードなETLツールの利点や導入のメリットを解説します。
（PDF形式：885Kバイト）
Pentahoでよく使用する代表的な各ツールに対して、機能概要を説明します。
ツール：
Pentahoユーザーコンソール（PUC）、
PDIクライアント（Spoon）、
Pentaho Schema Workbench（PSW）、
Pentaho Report Designer（PRD）、
REST API
Pentahoユーザーコンソール（PUC）の機能を説明します。
Pentaho ユーザーコンソール（PUC）は、多種多様なデータを統合・分析・可視化して、組織内外のユー ザーと BI ソリューションを共有するための Web ベースの設計環境です。
データの分析、可視化、共有を実現するために、アナライザー、インタラクティブレポート、ダッシュボードデザイナーが使用できます。
また、その設計機能に加えて、Pentaho Server を構成するためのさまざまなシステム管理機能を利用できます。
Pentaho PDIクライアント（Spoon）の機能を説明します。
Spoonはデータ変換やジョブをGUI を使った直感的な操作で作成、定義構築、スケジュール設定するためのデスクトップアプリケーションです。Spoonで作成、定義したデータ変換やジョブはPentaho Server で実行します。
英国のエネルギー市場に参入している企業にとって不可欠なネットワーク通信と規約管理サービスを提供するElectraLink社が、Pentahoのデータ統合分析ソリューションを導入することで、データ抽出の効率化やElectraLink社が顧客に提供するデータセットの標準化など、無駄のないデータ管理プロセスを実現した事例を紹介します。
データ分析がうまくいかない原因と、それを解消しデータ分析を有用なものにするデータパイプラインについて分かりやすく解説しています。
（ZIP形式：2.08Mバイト）
企業のデータ利活用はなぜ「うまくいかない」のか、データ利活用ソリューションを検討中、推進中の方向けに、データ利活用の成功を阻害する現状の課題と、その解決策について概説しています。
グローバルでエネルギー業界の抱える前例のない変化と新しい複雑さからの課題（自らのビジネスを再定義、意思決定の迅速化、新しいビジネスモデルの創出）に対して、日立ヴァンタラ社や日立ABB社パワーグリッド社が、エネルギー・バリューチェーン全体を視野に入れたソリューションの提供を通じて、公益事業のデジタル化を加速している取り組みを紹介しています。
アメリカのコンビニエンスストア大手であるSheetz社が、より良いサービスを顧客に提供するため、全社的なデータ分析とレポーティングソリューションの実現にPentahoを導入した事例を紹介しています。
Pentahoのデータ利活用ソリューションが、海外の政府系機関（米国、英国、ドイツ）に於いて、業務効率を改善したり、センサーデータの価値を最大化したり、重要な取り組みをサポートしている事例を紹介しています。
次世代のカスタマー360度ビューやデータハブが、グローバルで金融サービス業界のリーダーが抱える課題（大量の消費者データの利活用、パーソナライズされた顧客体験の提供、運用コスト削減、解約数の減少、新しい収益源）をどのように解決できるかを解説しています。
アルゼンチンのリオネグロ州の州歳入庁（ARTRN）が、Pentahoのデータ分析機能とデータディスカバリー機能を活用する事で、データから洞察を抽出し、タイムリーな意思決定を行うのに役立ち、最終的に未納税の回収を促進した事例を紹介しています。
経営幹部や情報システム部門が、ビッグデータ・プロジェクトを実装するときに侵しがちな戦術的および戦略的な７つの誤りと、対応に向けたアドバイスを紹介しています。
データを戦略的に使用する方法と、データを取り込み、処理、保存、分析する「価値への階段」アプローチが、データを収益化できるデータ駆動型企業になるための最も効果的な戦略である理由について概説しています。
データ分析の新たなソリューション／サービスを開発・提供する場合、大きく分けて「自社開発」と「他社品を組み込む」の2通りがあります。本資料では、データ統合・分析機能の開発や保守・サポートなどにかかるコスト面や開発期間など4種類の切り口から両者を比較。自社にとってどちらの方法が適しているかを判断するための気を付けるべきポイントについてご紹介します。
（PDF形式：314Kバイト）
OEMによるデータ統合・分析機能の組み込みで成果をあげるには、製品そのものはもちろん、導入や利活用のサポートを担うベンダーの選択が非常に重要です。本資料では、データ統合・分析機能のあり方や既存システムとの連携、サポートなど6つの観点を軸に具体例を交えその評価ポイントを解説。適切なベンダー選びの一助としてお役立てください。
（PDF形式：517Kバイト）
ビッグデータのプロジェクトを成功に導くためには、ビッグデータのパイプライン管理、つまり生データの収集から分析情報への変換までのプロセス全体を熟知しておく必要があります。
本資料では、データパイプラインの一部としてHadoopを活用することの効果やメリットについて紹介し、さらにHadoopの導入において直面する課題、導入を検討する際に考慮すべきポイントについて解説します。
（PDF形式：5.52Mバイト）
データ利活用でビジネスゴールを達成するためには、企業内外の複数データソースを企業横断的にデータ統合し、必要なデータをタイムリーに分析現場へ提供できる環境（データパイプライン）の構築が重要です。
本資料では、企業内でデータパイプラインを策定する際に考慮すべきポイントをチェックリスト形式でご紹介します。
（PDF形式：430Kバイト）
社会やビジネスから生まれる多種多様なデータを高品質にブレンドするPentahoについて、ワールドワイドな導入実績とともに紹介します。
（PDF形式：1.4Mバイト）
本資料では、あらゆるデータソースからデータを取り出し、クレンジングやブレンディングなど分析に必要な「データの下準備」をサポートするPentahoデータ統合（PDI）機能の特長について紹介します。
（PDF形式：1.09Mバイト）
本資料では、データへのアクセスから統合・分析・可視化までを単一のプラットフォームで実現する、Pentahoビジネスアナリティクスの特長について紹介します。
（PDF形式：992Kバイト）
本資料では、企業が業績をあげるために取るべきビッグデータの導入シナリオを、具体例とともに紹介します。「ビジネスインパクトの大きさ」と「導入のしやすさ」の観点で4種類のシナリオを用意しています。ビッグデータをどこから始めたらいいか？とお悩みの方におすすめです。
（PDF形式：397Kバイト）
本資料では、データ統合（マッシュアップ）により、データ分析の価値を最大限に高める方法や、データ統合の重要性について事例を交えて紹介します。データ統合機能の検討やベンダー評価の際にお使いいただけるチェックリスト付きです。
（PDF形式：444Kバイト）
