ビジネスにおけるデータの価値がかつてないほど高まっている。データから迅速にインサイトを引き出し、それをリアルタイムで意思決定に反映させるという、いわゆる「データ駆動型」のビジネスへの転換を図ることが、あらゆる業態の組織にとっての喫緊の課題となっているのだ。無限とも言える拡張性・柔軟性を特徴とするクラウドテクノロジーの浸透も、この動きに拍車をかけている。
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データウェアハウス開発の5つのベストプラクティス
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そのため今多くの組織が、データウェアハウスに代表される、データ活用のための基盤の新規構築、あるいは既存基盤のモダン化、再構築に取り組んでいる。しかし現状では、データ活用基盤の構築後に何らかの問題が生じたり、期待していたパフォーマンスを発揮できなかったりするケースも多いという。その背景には、データ戦略・目的があいまいなままプロジェクトを進めてしまっていることがある。
データ活用基盤の新規構築、刷新によって成功を収めるためには、すでに先行している組織において実証済みのガイドラインやベストプラクティスに則って、プロジェクトを進めることが望ましい。その最初のステップとなるのが、データモデルの作成だ。この場合のデータモデル作成とは、データを構成する要素を整理した上で、要素間の関係、要素そのものの属性、コンテクストを明確化することを意味する。
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本コンテンツでは、データウェアハウス、データマートといったデータ活用基盤への投資意欲が高まっている理由について解説した上で、理想的なデータ活用基盤の構築に向けた5つのベストプラクティスを紹介している。これらのベストプラクティスの実践により、データ駆動型ビジネスにスムーズに移行できることはもちろん、将来的なビジネス要件の変化やデータの爆発的な増大に対応可能で、長期的なビジネス価値をもたらすデータ基盤が構築できるはずだ。ぜひとも参考にしてほしい。
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