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大量のデータを用いたデータ活用プロジェクトにおいて、様々な企業でデータ活用基盤の整備が必要となっています。
NECは、自社みずからをゼロ番目のクライアントとする「クライアントゼロ」の考え方をベースに、Snowflakeなどを導入しデータドリブン経営を実現しました。
Snowflakeを自社に取り入れたナレッジを活かし、お客様のニーズを実現します。
NECが提供するSnowflakeサービスメニュー
お客様のデータ活用を支える基盤として、ライセンス販売に加えて、NEC独自の幅広いサービスを提供いたします。
NECでは余すところなくSnowflakeをサポートします!

Snowflakeとは
Snowflakeとは、データ、アプリ、AIであらゆる可能性を実現できるAIデータクラウドです。
Snowflakeは、データウェアハウス、データレイク、データマートを網羅し、データエージェント、AIモデル展開、非構造化データ処理、これらすべてをAIデータクラウドで実行します。


Snowflakeの強み
(1)柔軟なスケーラビリティ
専用のウェアハウスが提供可能
用途ごとに専用のウェアハウスを用意することで、リソースの競合が起こりません。
例)処理が重いアドホック分析処理中も、BIレポート表示に影響しません
スケールアップ/ダウン
利用者、用途、データソースが増えても柔軟にリソースを追加できます。テーブルサイズが大きくなった場合や複雑な処理が増えてきた場合などに、実行中の処理を停止せずに処理能力が増減できます。
スケールアウト/イン
クエリの同時実行処理数にあわせて自動的にクラスター数を増減し、処理能力とコストを最適化します。
(Snowflakeでは、マルチクラスターウェアハウス機能を使用して処理します)
(参考)利用イメージ
従来のウェアハウスと異なり、Snowflakeは柔軟にウェアハウスサイズを最適化できます。
ウェアハウスサイズの最適化により、高パフォーマンスと低コストが両立できます。
また、コストを抑制するため、クエリ実行をトリガーにして瞬時に自動でウェアハウスを起動したり、処理がない場合は自動でウェアハウスを停止したりすることもできます。

(2)ニアゼロメンテナンス
クラウドインフラに最適化したアーキテクチャを採用しており、パッチ適用やバージョンアップなどの運用作業は不要で、メンテナンス作業もほぼ不要です。
データメンテナンス作業が最小化できます。
データメンテナンス自動化
データ分散設計やインデックス作成などが不要です
-
自動的にパーティショニングやメタデータの保存が行われ、クエリ実行時の処理を最適化
- 処理に不要なデータをスキャン対象から除外し、処理時間を短縮
過去履歴自動保存
-
Time Travel
- 自動的に履歴データを保存し、指定期間内の履歴データへアクセスでき、復元も可能
- テーブル・スキーマ・データベースの履歴を指定期間保持可能(最大90日間)
(3)利用量に応じた稼働時間ベースの課金体系
コンピュートリソースの稼働時間やストレージ量に応じて、費用がかかる課金体系です。
全体コストの大部分を占めるウェアハウスコストは、稼働している時間のみ課金されます。
必要な時に必要な分だけ利用して、使った分だけ支払う従量課金であるため、コストメリットがあります。
(参考)その他機能:データ共有
他社/他部門とデータを共有してコラボレーションが実現できます。
Snowflake間では、簡単にデータが共有できます。
- 同一クラウド、同一リージョンのSnowflake間でデータの共有ができます
- 共有する側が公開したいテーブル、ビューを設定、共有される側からのアクセスは、読み取り専用となります
- 共有される側で共有データをクエリする際は、自身のウェアハウスを利用するため、ウェアハウス料金は共有される側に課金されます

NECのSnowflakeサービス概要
NEC社内利用での技術検証をもとに、事前検証から運用・保守フェーズまで、幅広いサービスメニューを提供します。

- ※「運用保守支援サービス」は、原則NECからSnowflakeライセンスを購入したお客様にのみ提供可能です。
Snowflake社が提供するサポートはSnowflakeのライセンスに含まれます。
NECの「運用保守支援サービス」では、NECの知見を活かした障害の切り分けやログ採取のほか、必要に応じてSnowflake社への問い合わせ代行などをおこないます。
導入事例
事例(1) 日本電気株式会社 One NEC Dataプラットフォーム
ベンダーフリーなデータプラットフォームとしてSnowflakeを採用。大きな初期投資を必要とせず、利用状況に応じたコスト最適な運用を実現しました。
課題背景
・データが散在しており必要なデータが見つからない。どれが正しいものかもわからない
・データ活用基盤を構築するも、データの集約に時間がかかる上、簡単に拡張もできない
・現場に積極的にデータを活用してほしいが、システムの事情が制限となっていた
解決策
・次世代データプラットフォーム「One NEC Data プラットフォーム」にSnowflakeを採用
成果
・次世代データプラットフォームOne NEC Data プラットフォームを構築
・データ活用基盤の「時間」「コスト」「拡張性」の課題を解決
・現場主導のデータ活用文化を醸成

事例(2) 製造業 A社 データ活用プラットフォーム
様々なデータを疎結合に連携し、利用者やデータソースの増減に合わせて柔軟かつ迅速にトータルリソースの最適化を実現しました。
課題背景
・今後必要なリソース(データウェアハウス、ストレージなど)が不明なため、サイジングが困難
解決策
・様々なワークロードに対してリソースサイジングの最適化が可能なSnowflakeを採用
・ウェアハウスサイズをバッチの処理能力に応じて容易に変更可能
成果
・初期コストを抑えることで、小さな予算内でデータ活用基盤が利用可能に

NECが提供する「企業競争力を向上させるデータ利活用基盤」
AI時代の今、企業が蓄積した膨大なデータをビジネス課題の解決に活用するためには、単なるデータの蓄積にとどまらず、そこから有用なナレッジを抽出し「知識化」すること 、すなわち「AI-Ready」なデータへと変換することが不可欠です。
Snowflakeなどのデータ基盤に、隠れた特徴量を自動的に探索する「dotData」を組み込むことにより、企業内に蓄積されたテキストやセンサーデータなどの非構造化データを含むデータから知識(企業ナレッジ)を抽出することができます。こうして得られた知識は、AI-Readyデータとしてさまざまなユースケースに共通して活用が可能です。これにより、アジャイルなデータ利活用が可能となり、企業が持つビジネスユースケースの迅速な業務適用を実現します。

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