日本オラクルは3月22日、ビッグデータについての戦略を発表した。企業のデータ活用の仕方、段階に応じたソリューションを提示するとともに、構造化、非構造化データを統合的に扱える基盤を用意することを軸に、新たなビジネスの創出を図るなどの施策を掲げ、ビッグデータが実際の具体的なビジネスや、効率化につなげられるようにする指針を示した。専任部隊を設けるとともにパートナーとの連携にも着手する。
「ビッグデータの目的と活用パターンについては、2つのソリューションがある」と専務執行役員 製品事業統括 兼 テクノロジー事業統括本部長の三澤智光氏は語る。
「Big Data Management」では、過去のデータを分析することでビジネス価値の高い規則性、関連性を発見し、ビジネス価値を発掘する。「Fast Data Processing」では、事業活動で日々発生するデータをリアルタイムで補足し、ビジネス価値の高い機会を補足する。同社は「これら2つを組み合わせることで、より高度なビッグデータのソリューションが実現できるのではないか」（三澤氏）と考えている。
三澤智光氏
同社は、企業がビッグデータを事業化していくにあたり、エンタープライズ用途に求められる要素として、高いセキュリティ、高可用性、ソフトとハードを融合して提供する超高性能――などを挙げる。これらの要件は、ビッグデータに限られたものではなく、エンタープライズ全般に共通なものだが、オラクルのソフトとハードを融合した「エンジニアド・システム」である「Oracle Big Data Appliance」や「Oracle Exalytics Business Intelligence Machine」などの製品が、このような条件を満たしている。三澤氏は「ビッグデータがビジネスに近づけば近づくほど、オラクルの強みが浮上してくる」と話す。
収集するデータが膨大になれば、構造化、非構造化の差異が大きな課題となってくる。非構造化データの格納、管理を担うものとして、キーバリューストア（KVS）の「Oracle NoSQL Database」、非構造化データと構造化データをつなぐ「Oracle Big Data Connectors」、統計解析用言語の「R」などを活用して、構造化、非構造化データを体系化することを目指す。
三澤氏は「データのタイプ、ライフサイクルにより、求められる技術はまったく異なる。ビジネスに直結するデータの多くは構造化の方にあるが、それらと非構造化データをマッチングさせていく必要がある」と指摘。構造化データと非構造化データの融合が新たなビジネスの創造をもたらすとの考えを示した。
ビッグデータ戦略の中核となるBig Data Applianceは、18台の「Sun x4270 M2」サーバで構成され、CPUは1ノード12個で計216コア、メモリは1ノード48Gバイトで計864Gバイト、ストレージは1ノード36Tバイトで計648Tバイトとなる。また、40GbpsのInfiniBandによる高速接続が可能だ。ソフトはNoSQL Database、「Oracle Data Integrator Application Adapter for Hadoop」、「Oracle Loader for Hadoop」などを統合している。
下道高志氏
同社製品戦略統括本部 戦略製品ソリューション本部 プリンシパルセールスコンサルタントの下道高志氏は「ノードが多数になると、ネットワークの遅延が問題になるが、InfiniBandはExadataとつないでも高速であり、構造化、非構造化の融合にも最高のパフォーマンスを提供できる」と話す。
同社では、構造化データと非構造化データの融合を重要な焦点としているが、「まずは構造化データの活用」（三澤氏）としており、データベースに蓄積された既存データの見直しをビッグデータビジネスへの呼び水にしようとの考えだ。同社は20人程度のビッグデータ専任部隊を設置、同社本社内に開発デモ環境を設ける。パートナーとの連携も強化していく方針だ。
