アシスト、Hadoop組み合わせたデータクレンジング製品--ETL処理を高速化

NO BUDGET 2016年01月29日 07時30分

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 アシストは1月28日、データウェアハウスを最適化するデータクレンジングパッケージ「ビッグデータ・クレンジングパッケージ」を提供開始した。Hadoopディストリビューション「MapR Enterprise Edition(M5)」を基盤とし、日本ヒューレット・パッカードのx86サーバ「HP ProLiant DL」シリーズ、ETLツール「Syncsort DMX-h」に各種技術支援サービスを組み合わせたもの。

 ビッグデータの活用では、データウェアハウスの構築、運用にかかる工数のうち70~80%は、データ収集や加工といったデータクレンジングに費やされる。ビッグデータ・クレンジングパッケージは、GUIによる直観的な操作でデータクレンジング処理を開発することで、作業コストを低減できるようになった。

ビッグデータ・クレンジングパッケージの概要図
ビッグデータ・クレンジングパッケージの概要図(アシスト提供)

 また、スケーラブルな分散環境に対応した高速ETL処理により、処理コストを低減できる。さらにMapR Enterprise Edition(M5)と汎用サーバをSDS(Software Defined Storage)として活用することで、データベースのライセンスコストとストレージコストを低減する。

 アシストでは同製品の2016年12月末までの販売目標として15社の導入を見込んでいる。

 また、同社ではビッグデータ・クレンジングパッケージの提供開始にあわせ、MapR版Syncsort DMX-h Sandbox(トライアルキット)のダウンロード提供を2016年1月21日から開始している。これは、Syncsort DMX-hとMapRを同梱したVMWare Player用仮想マシン。Hadoop上でビッグデータをクレンジングするためのETL処理の開発と実行を体験できる。

 Syncsort DMX-hのすべての機能を30日間無償で使用可能で、自社のデータ処理ニーズに合わせたジョブの作成についても、ノンプログラミング&ノンチューニングで容易に開発できる。

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