Gartner Research


Published: 30 August 2022



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  • データ/アナリティクス (D&A) リーダーは、手に余るほど拡大してしまったか、発展するにつれてパフォーマンスが追い付かなくなったデータ・レイクからの価値獲得に苦戦している。

  • アナリティクス・クエリ・アクセラレータは、セマンティクスの面で柔軟なデータ・ストアにあるデータへアクセスしやすくし、パフォーマンスを改善する手段を提供する。データの一部を半構造化または構造化して、理解できる形式で保持するデータ・レイクの場合、同アクセラレータは、データを元の場所に置いたままアクセスするための手段となる。

  • アナリティクス・クエリ・アクセラレータが、データウェアハウスに取って代わる可能性は低いが、データ・レイクに関しては、ビジネス系とテクノロジ系のいずれのユーザーからの要件も満たすことで、その価値をはるかに高められる。



  • 最も負荷の高いワークロードを多数のユーザーで同時実行することで、評価対象のプラットフォームが「必要十分といえる」パフォーマンス水準を満たせるかを、概念実証 (POC) を通じて評価する。こうしたテストの結果から、改善の余地がどの程度あるかを判断する。

  • APIと統合タッチポイントを検証することによって、周辺のクラウド・データ管理サービスや、隣接するデータ管理プラットフォームおよびビジネス・インテリジェンス (BI) ツールとの統合をテストする。なぜなら「カバー範囲の広さ」を重視すべきだからである。

  • 明確なガバナンスとセキュリティの「必須要件」を確立することによって、ガバナンスとセキュリティの機能がそれを満たしているかを評価する。

  • ベンダーの提供する製品やサービスがApache Parquet、ORC、Apache Avroのようなデータ用のオープン・スタンダードを採用しているかを確認する。ベンダー独自のフォーマットでも、データへの効率的なアクセスを提供することはできるが、ベンダー・ロックインや一般的なAPI経由のアクセスに制約を生じさせる可能性がある。

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Tatsuya Ichishi

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