データ、、、ビッグデータはビジネスのあらゆるところに存在し、ペタバイト級のデータである可能性が高いです。顧客の購買情報から財務データまで、データを確実に適切な管理下に置いておく必要があり、それはつまり、データの記録、整理、分析に取り組むということです。「ジャンクイン」、「ジャンクアウト」という言葉があるように、データをきちんと管理しなければ、使用したい時に使用できないという状況に陥ってしますでしょう。
そうなるときちんとしたデータやデータセットの保存が必要なのであり、その方法の一つとして、AWS（Amazon Web Service）の製品であるAmazon Redshiftがあります。AWSのアカウント設定によって、こういったサービスにアクセスができ、AWS Redshiftが使用でき、それに付随して得られるデジタル・インテリジェンスの収集が可能になります。
Redshiftはデータウェアハウスであり、データをもとにした重要な見解を見出すためにデザインされています。AWSのサービスによる管理の下、Amazonのクラウドコンピューティングサービスの一部として実行され、以下のような様々な機能や権限を管理しています：
- 複数のデータレイクやウェアハウスの分析
- Amazon Redshiftクラスターでの複数のワークロード管理
- すでに使用している任意のデータウェアハウスサービスの統合
- サードパーティデータの統合
- 機械学習やアルゴリズムを活用した、より良いデータ分析の実現
- 社内APIとの統合
これらの結果、「速く、簡単で、安全な」オンデマンド分析ができる分析ツールになりました。どのような仕事においても、カスタマイズされたリアルタイムのデータを作成できるのは、大きな時間の節約になり、非常に洞察力に富んだものになります。Amazon Redshiftが、こうした重要なインサイトを提供してくれることは間違いない一方で、それ自体が複雑で分かりにくいこともまた間違いありません。そうなると、Amazon Redshiftの初心者向けガイドが必要かもしれないということで、本記事にてご説明させて頂きます。
目次
- Amazon RedshiftはリレーショナルSQLデータベース
- 多数のサーバーにまたがる無数のデータベースの利用
- レコードの入力
- レポートやアナリティクスの作成
- データの棚卸しの重要性
Amazon RedshiftはリレーショナルSQLデータベースである
Amazon Redshiftの初心者向けガイドを深掘りする前に、Amazon Redshiftとは何か、使えるデータの種類やデータ処理について理解しておかなければいけません。
Amazon Redshiftは、列指向のSQLデータベースです。SQLデータベースは、リレーショナルデータベースの特定のタイプであり、Structured Query Languageの略で、データベースの世界では標準とされています。SQLデータベースでは、様々なデータベース機能を利用することができ、このデータベースは、検索、レコードの挿入、レコードの検索など、様々な機能を備えています。
大企業にとっての課題は、SQLが理想的でないことです。SQLは素晴らしいプログラミング言語ですが、必ずしも最も便利な言語というわけではありません。そのため、テクノロジーに詳しくないユーザーにとっては使い勝手が良くなく、情報へのアクセスやデータの操作に頭を抱えることになるかもしれません。また、多くの機能が比較的基本的なものであるにもかかわらず、非常に複雑に見えるため、ユーザーにとってよりインパクトのあるものにするためには、追加のデータベースや操作が必要になります。
大量のデータが多くのデータベースに分散している場合、スピードやアクセス性に問題が生じることがあり、複数のデータベースにまたがる有用な情報を相互に関連付けるのも困難になるかもしれません。リレーショナルSQLデータベースだと、ニーズに応じてカスタマイズや拡張が可能で、データパイプラインや受信データも管理でき、データはサーバーやAWSクラウドに残すことができます。
また、使用した機能の分だけの支払いで良いのです。Redshiftには、カスタマイズされたスクリプトと既製のスクリプトがあります。
多くのデータを抱えている場合、それを適切に分類・アクセスし、最大限に活用されなければいけません。Amazon Redshiftの初心者向けガイドを読んで、もっとお知りになりたい方は、Integrate.ioの製品をチェックしてみてください。
多数のサーバーにまたがる無数のデータベースの利用
どのような規模のビジネスでも、Excelのスプレッドシート、CRMのデータ、アクセスデータベースなど、取り込むべきデータソースは無数にあります。また、Windows、Mac、Linuxなど複数のシステムを使用する場合もあります。数え切れないほどのソースから使える情報を作成するには適切なツールを持たなければ不可能です。
そこでAmazon Redshiftの出番です。Amazonは世界最大級のデータベースとサーバーファームを有しており、並列処理を活用できます。Amazonのクラウドの力を利用することで、その巨大な処理能力を利用することになると、データへのアクセスが高速化され、リアルタイムの分析も可能になります。これによって、データに基づいた瞬時の意思決定を行うことができます。
さらにAmazonは、あなたが自分で行うよりも多くの処理能力を利用できるようになります。データのクエリもあっという間にできるようになり、クエリパフォーマンスが劇的によくなります。つまり、すべてのデータをRedshiftに取り込んで保存できるのです。その結果、Redshiftのインターフェースをカスタマイズして、データ間の関係を構築できるようになります。Amazonが述べているように、こういった関係構築能力を様々な目的で使用することができ、これによって、コスト削減、効率化、生産性向上など、BI（ビジネスインテリジェンス）のさまざまなユースケースが実現できます。
レコードの入力
レコードの入力は、Redshiftの広範なデータベースに情報をコピー＆ペーストすることでできますが、レコードの入力とレポートへのアクセスの両方に使うSQLクライアントツールまたはクエリーエディタの種類を選択するというオプションがあり、オプションにはSQL Workbenchやpsqlなどがあります。どれを使うかは最終的にはあなた次第です。
レポートとアナリティクスの作成
Amazon Redshiftの初心者向けガイドを読めば、データのインポートの準備が整い、レポートとライブ分析の作成もできるようになります。アカウントを設定したら、選択したSQL言語内で「新しいレポート」をクリックしてみましょう。これは、スケジュールされたレポートやライブ分析など、どのようなものでもかまいません。
Amazonはユーザーをわからないまま放っておいたりしません。どのような使い道があるのかを知るためのツールや資料が豊富に用意されています。Amazon Redshiftの初心者向けガイドを読めば、間違いなく参考になります。他にも、レポートを読んで見解を得るためのより具体的な方法を見つけるのに活用できる資料もあります。
データインベントリの重要性
Amazon Redshiftは、適切にデータをロードしている場合にのみ有用となります。つまり、チームと話し、連絡先、販売データ、プロセスなど、ファイル上のすべてのデータを含んだデータがすべてシステムにロードされていることの確認が必要ということです。このインベントリを行うことでのみ、Amazon Redshiftを使う準備をきちんとできるようになるのです。システムを最大限に活用するには、データの包括的なビューが必要ですからね。さらに、Amazon Redshiftには複数の価格モデルがあり、どのモデルが最も適しているかは、データの適切なインベントリの実行によってのみ判断できます。
結局のところ、データは適切に整理、分類、保存されてこそ役に立つのです。データにアクセスし、それを最大限に活用するための様々な方法がありますが、これはAmazon Redshiftの初心者向けガイドであり、チュートリアルのつもりで書いています。実際のところ、データを最大限に活用するために役立つものはまだまだたくさんあります。
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