2016
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SQL Server 2016 Operational Analyticsによるデータ活用

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2016年5月24日(火)~25(水)に行われた日本マイクロソフト株式会社主催『de:code 2016』

の中の1セッションについて、所感を踏まえてレポートさせていただきます。

 

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※今回参加したセッション内容と講演者(日本マイクロソフト株式会社 平山様)

参照元リンク先:https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2016/session.aspx

 

■レポート

従来業務系データをBIツールで分析するためには、業務系DBとは別に集計系のDB

(あるいはデータマート)を作成していました。

これは、業務系DBと集計系DBとでは特徴が異なるためです。

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・業務系DBの特徴

データの挿入(Insert)、更新(Update)、削除(Delete)が中心。

データに素早くアクセス出来る必要がある。

更新頻度が多い。

整合性を担保出来るような作りになっていることが重要。

 

・集計系(分析系)DBの特徴

データの保持期間が長く、大量のデータを保持する。

更新頻度が少ない。

集計を高速に行う必要がある。

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このDB間の橋渡しを行う一般的な手法がETLで、その際のDBの作りとしては行志向が一般的です。

しかし、最近では大量データ処理の必要性に迫られた結果、DBを列志向で作成し、

業務系DBに集計用DBで必要な機能を付加することで業務データをETLと集計DBを通すことなく、

リアルタイムに分析することを実現する動きがメジャーとなってきている。

 

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SQL Server 2016 Operational Analyticsによるデータ活用_20160621_0301

■所感

今回、「SQL Server 2016 Operational Analytics」においては、この動きと共に、

アナリティクスの観点からDB ServerにRを統合し、SQLのクエリとしてRスクリプトが使用できるという、

他社にはないレベルでのRとの融合を実現していました。

実際に触ってみたところ、非常に実用的であり、プロジェクトでも実用していきたいと思うほどでした。

 

■参考資料:SQL Server 2016 概要

(日本マイクロソフト株式会社 井上 大輔 様 作成)

URL:https://docs.com/inoue-daisuke/4897/sql-server-2016

 

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