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Hitachi

株式会社 日立ソリューションズ

日立ソリューションズ『クラウドデータプラットフォーム導入ソリューション』のシステム、サービス概要・価格や、解決できる課題についてご紹介します。

データ利活用クラウドデータプラットフォーム導入ソリューション

やはりクラウドをベースにデータ活用を考えたい、そんなご要望にお応えします。

このようなお悩みはありませんか?

  • 課題
  • 解決
  • スピーディにデータ活用を始めたい、導入費用を抑えたい

    パブリッククラウドを活用し、短期間でオールインワンのデータ利活用プラットフォームをご提供します

  • データ活用の費用対効果が見えない

    部分的なデータ活用からスタートし、効果を見ながら拡張できます

  • 今利用している環境も有効活用したい

    主要クラウドベンダ(Azure、AWS、GCP)に対応、オンプレミスとのデータ連携もサポートします

概要

クラウドデータプラットフォーム導入ソリューション とは

日立ソリューションズが提案する「クラウドデータプラットフォーム」は、ETL、データレイク、DWH、BIツールを備えたデータ利活用を円滑に行うための基盤です。
パブリッククラウドサービスを活用したスモールスタートプラットフォームから、オンプレミスとのデータ連携、AI活用、データマネジメントまで、幅広く対応いたします。

特長

EXPANSION 拡張性

関連ソリューションとの連携で容易に機能拡張。

SUPPORT サポート

導入から運用・保守までお客様に寄り添って支援。

CHOOSEABLE 選択可能

主要クラウドベンダに対応。

  • Microsoft Azure
  • Amazon Web Service
  • Google Cloud Platform

できること

データの収集から活用まで、お客様のニーズに合わせて必要なコンポーネントを組み立てます。

対象とするサービスの例
分類 コンポーネント 製品例
Azure AWS GCP その他
収集 ETL Azure Data Factory AWS Glue Cloud Data Fusion Talend
ストリーミング Azure Event Hubs Amazon Kinesis Cloud Dataflow Cloudera
蓄積 データレイク(ストレージ) Azure Data Lake Storage Gen2
Databricks
Amazon S3
Databricks
Cloud Storage
Databricks
Cloudera
DWH(マート) Azure Synapse Analytics Amazon Redshift BigQuery
加工 ETL Azure Data Factory
Databricks
AWS Glue Cloud Data Fusion Talend
分析・可視化 AI / ML Azure Machine Learning
Databricks
Amazon Sagemaker
Databricks
AI Platform
Databricks
Jupyter Notebook
プレパレーション AWS Glue DataBrew Dataprep Talend
BI Power BI Amazon QuickSight Looker
ビッグデータ 分散処理 Azure HDInsight
Databricks
Amazon EMR Dataproc Cloudera
その他 IoT Azure IoT Hub AWS IoT Core Cloud IoT Core
データカタログ Azure Data Catalog
Azure Purview
Data Catalog Talend
Denodo
データ仮想化 Azure Analysis Services Denodo

サンプルケース

スモールスタート

パブリッククラウド上に、データ利活用基盤をお手軽、スピーディに導入することで、データ利活用を手軽に始められます。本格導入前に、データ活用の効果を検証したい、まずは部門単位でスモールに分析を始めてみたい、といったニーズにお応えする、データ活用に必要最小限な機能が詰まったスモールスタートプラットフォームです。
もちろん、ここから始めて将来は拡張していきたい、というご要望にもお応えします。

スモールスタート

AI/ML

オンプレやクラウド上から収集したデータをBIで可視化できるようになると、今まで気付かなかった売上の傾向や、勤怠の状況など、さまざまな変化に気付くことができるようになります。
そして、データに対してより深い洞察・知見(売上に貢献する因子の発見など)を求めるようになります。
より深い洞察を得るには、蓄積したデータとAI/MLを使った分析が必要です。
AI/MLの分析には、データ量などに応じて適切な分析プラットフォームを選択するのが良いでしょう。

AI/ML

データカタログ

組織を横断してデータが公開されるようになると、データ利用者はデータの探索に時間を消費するようになります。
そもそも要求に合うデータが存在するのか?どこにあるのか?それらの中身はどのようなものか?
データの所在と内容を明らかにするためにはデータカタログが有効です。
データ利用者はデータカタログを通じて社内に点在するデータを検索、取得することができます。

データカタログ

IoT

リアルタイムなデータモニタリングやAI/MLのモデル推論を行うためには、リアルタイムにデータを収集・処理するプラットフォームが必要です。
IoT Edgeから送信されるデータから状態をモニタリングしたり、処理結果を他システムへ連携するのが良くあるケースです。
送信されるデータの量や処理内容に応じて、スケールアウト可能なメッセージング基盤および処理基盤を提供します。

IoT

開発・運用負担軽減

オンプレ、マルチクラウド、ハイブリッド環境と、データ利活用プラットフォームは多様化しています。
各プラットフォームのデータ加工(ETL)ツールを使った開発・運用は、開発者・運用者の負担となります。
どのようなプラットフォームでも統一的なETL開発・実行環境を用意することは、開発者・運用者の負担を軽減し、ETLジョブの品質を安定させることに貢献できます。

開発・運用負担軽減

おすすめ導入ステップ

まずは部分的なデータ活用からスモールスタートし、効果を見ながら範囲や対象を拡張していくことをおすすめします。

おすすめ導入ステップ

価格

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最終更新日:2021年10月29日