株式会社シーイーシー（本社、東京都渋谷区、代表取締役社長：新野和幸、以下シーイーシー）は本日24日、株式会社ダイナトレック（東京都千代田区、代表取締役：佐伯譲二、以下ダイナトレック社）とデータ統合プロダクト「DynaTrek」の販売代理店契約を締結いたしました。今後シーイーシーでは、金融業をターゲットに効率的な情報活用を推進するリアルタイムデータ統合ソリューションを展開いたします。
近年、金融業においてグローバル規模のＭ＆Ａによるシステム統廃合や事業再編などにより、分散したデータのスピーディーな統合と効率的な活用が課題となっています。また、金融商品取引法など新制度への対応や市場/信用リスク管理強化の要請等、厳しい管理体制へのさらなる対応が求められています。一方、規制緩和による金融商品・サービスの多様化、チャネルの多様化（テレホンバンキング・インターネットバンキング）等に伴い、扱うデータの種類、量ともに毎年増加していますが、その情報管理の難しさから企業内に散在するデータが十分に意思決定支援に活かされていないケースも出てきています。
このような背景を踏まえ、シーイーシーはこれまで培ってきた数多くの金融情報システムの経験、ノウハウとダイナトレック社のデータ統合プロダクト「DynaTrek」を利用し、各種の取引情報や市場データなど企業内に散在するデータの「見える化」を図り、目的に沿って有効かつ迅速に活用できる統合データベース環境の導入を支援します。また、プロダクトの活用によりこれまで統合データベース環境の構築に1～3年かかっていた開発期間を数週間から3ヶ月程度に短縮し、システム導入コストの低減を図ります。今後はデータ統合環境のさらなる有効活用を図るため、金融業界特有のリスク管理や市場調査等の共通機能のテンプレート化や、各種の金融業務に向けたデータ分析機能の充実を図ります。
ダイナトレック社の「DynaTrek」は、日米特許を取得している分散unionという独自のデータ取得技術によって、従来のように中間データベースとして欠かせなかったデータウエアハウス（DWH）の構築が不要になります。個々のデータソースよりデータを収集・加工するETL処理から、データ統合後のBI（データの分析・活用ツール）まで一貫してリアルタイムに処理できるのが特長です。本プロダクトの導入により、運用コストがかかる大規模なデータベースを持つ必要がなくなり、既存のシステムやデータベースをそのまま活かすことで、データ統合にかかるコストを抑え、開発工数の削減が可能になります。
シーイーシーでは、これまで銀行、証券・クレジット、リース・保険業界などの金融業を中心に、経営管理システム、管理会計システム構築などで培ってきたノウハウを活かし、「DynaTrek」を活用したSI事業全体で、今後3年間で10億円の売り上げを目指します。
以上
このような背景を踏まえ、シーイーシーはこれまで培ってきた数多くの金融情報システムの経験、ノウハウとダイナトレック社のデータ統合プロダクト「DynaTrek」を利用し、各種の取引情報や市場データなど企業内に散在するデータの「見える化」を図り、目的に沿って有効かつ迅速に活用できる統合データベース環境の導入を支援します。また、プロダクトの活用によりこれまで統合データベース環境の構築に1～3年かかっていた開発期間を数週間から3ヶ月程度に短縮し、システム導入コストの低減を図ります。今後はデータ統合環境のさらなる有効活用を図るため、金融業界特有のリスク管理や市場調査等の共通機能のテンプレート化や、各種の金融業務に向けたデータ分析機能の充実を図ります。
ダイナトレック社の「DynaTrek」は、日米特許を取得している分散unionという独自のデータ取得技術によって、従来のように中間データベースとして欠かせなかったデータウエアハウス（DWH）の構築が不要になります。個々のデータソースよりデータを収集・加工するETL処理から、データ統合後のBI（データの分析・活用ツール）まで一貫してリアルタイムに処理できるのが特長です。本プロダクトの導入により、運用コストがかかる大規模なデータベースを持つ必要がなくなり、既存のシステムやデータベースをそのまま活かすことで、データ統合にかかるコストを抑え、開発工数の削減が可能になります。
シーイーシーでは、これまで銀行、証券・クレジット、リース・保険業界などの金融業を中心に、経営管理システム、管理会計システム構築などで培ってきたノウハウを活かし、「DynaTrek」を活用したSI事業全体で、今後3年間で10億円の売り上げを目指します。
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このプレスリリースの付帯情報
DynaTrekと他のBIツールとの相違点 用語解説
分散UNIONとは、データ取得手法として、UNIONを用いた最小限の統合を実行します。ユーザの検索要件をリアルタイムに満たすことができ、通常の統合と比較してデータ量が少ないので、高い検索パフォーマンスを発揮することが可能です。
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