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  6. データレイク・ソリューションの始め方
  7. 導入ステップ
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導入ステップ

目的に合わせて段階的に拡張してROIを最大化する

Hadoop/Sparkを活用したデータレークソリューションの特徴は、Enterprise Resource Planning(ERP)やデータウェアハウスなどの既存のシステムと並存し、目的に合わせてシステムの導入を段階的に進められることです。

データウェアハウスで行っているETL(Extract, Transform, Load)処理と増加するデータのオフロード、構造化データと非構造化データを組み合わせによる新たな知見の獲得などで成果を上げながら、取り組む課題を増やしたり、部門を超えた取り組みに広げていくことでデジタル改革を確実に進めることができます。

Data Platform for Hadoopの「スケールアウト型」と「ビルディングブロック型」と言う2つの特徴を活かし、最初は一つの目的でスタートし、その後の用途に応じて拡張することで無駄な投資を抑え、ROIを最大化することができます。

スケールアウト型:
構成するノード数を増加させることにより、データ蓄積するストレージ容量の増強や、データ処理能力の増強が可能

ビルディングブロック型:
Hadoop/Spark基盤を中心に、Hortonworks Data PlatformとHortonworks DataFlowにより提供される機能群を組み合わせることにより、ビッグデータ分析基盤、IoT基盤、AI基盤など、目的に合わせてシステムを柔軟に構成することが可能

  • Hortonworks、Hortonworks Data Platform、Hortonworks DataFlow、Hortonworks Cybersecurity Platform、Hortonworks DataPlane Serviceの名称およびそのロゴは、Hortonworks, Inc.の米国およびその他の国における登録商標または商標です。
    Apache, Hadoop, Falcon, Atlas, Tez, Sqoop, Flume, Kafka, Pig, Hive, HBase, Accumulo, Storm, Solr, Spark, Ranger, Knox, Ambari, ZooKeeper, Oozie, Phoenix, NiFi, Zeppelin, Slider, MapReduce, HDFS, YARN, and Druidの名称およびそのロゴは、Apache Software Foundationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。

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