SSAS を使用して、あなたのデータウェアハウスに高度な分析のためのOLAP 分析を追加

こんにちは、CData Japan ローカライザの加藤です。

企業のデータ活用が推進され新たなニーズが生まれる中で、パフォーマンスやコストといった面からこれまでのデータ基盤を一新したい、という企業にとって、既存のデータ分析環境を維持できるのか、というのは重要な要素です。今回はUS の記事から、150TBものデータを新しいデータウェアハウス（DWH）に移行した後も、CData ドライバーを活用することで既存の分析ツール（SSAS）を利用可能な環境を、簡単に維持することができたお客様の事例をご紹介します。

元記事はこちら

SQL Server Analysis Services（SSAS）はデータから高次元な集計を作成し、ユーザーが動的なレポートやダッシュボードを作成してKPI（Key Performance Indicators）などの評価指標をまとめるのを支援します。CData では、ユーザーが企業のデータに、そのデータがどこに格納されていようとSSAS の分析機能を適用可能にする連携を提供します。

本記事では、CData があるお客様をお手伝いして、数百テラバイトものデータをSnowflake データウェアハウスへ移行した事例をご紹介します。

問題

ある大規模グローバル小売企業は、150TB もの業務データをSnowflake に移行して、その後も分析とデータマイニングにSSAS を使い続けたいと考えていました。企業のビジネスチームは、これまでのデータモデルをもとにSSAS 内に一群のOLAP キューブ（以下を参照）を作成しました。チームはSnowflake データを使って同じキューブを作成しようとしましたが、ネイティブやオープンソースの連携方法ではSQL Server と連携するために必要な機能が使えないため、ニーズを満たすことができませんでした。

OLAP キューブは多次元キューブ、ハイパーキューブとも呼ばれますが、集計データを持つデータ構造であり、各種の値が事前に計算されているため即座にデータ分析を始めることができます。

ソリューション

最終的にチームは、CData を採用してSnowflake をSSAS と連携し、OLAP キューブを作成することに決めました。CData 製品は、Snowflake に対して直接SQL クエリを発行できるインターフェースを提供し、エンジニアが素早く簡単に、以前作成したキューブを直接Snowflake のデータに紐付けることを可能にします。キューブがデプロイされると、ビジネスチームは再びデータを分析、処理、マイニングできるようになりました。