ビッグデータ活用やデータ分析の見逃しがちな課題...
分析ツールを使う前の準備段階のほうが大変！？

ビッグデータ活用やデータ分析において、企業の担当者が抱えている"悩み"には、例えば「Excelデータ上での分析は時間がかかる」「分析が表面的なものになりがち」など様々なものがあります。

BIのような分析ツールを用意しても、「データが取り込めない」「いちいち加工しなきゃならないのが面倒」などで、Excelの分析とあまり変わらない結果に...ということも少なくないのが実状。

そう、実は「分析対象データの準備がうまく行かず、思うような分析ができない」といった"悩み"を抱えている担当者が意外と多いのです。

分析対象データが社内のあちこちに散在し、しかもデータ形式もまちまち...

データ収集、統合、加工の準備段階でつまずくケースが意外と多い

既にビッグデータの分析・活用に取り組んでいる企業の声でかなり多いのが、「分析そのものより、分析対象データの収集・加工など準備段階のほうが大変...」というもの。分析したいデータが社内システムのあちこちに様々な形式で散在している...といった状況の中から、データを収集し分析ツールに取り込めるように加工する作業...。この作業に時間がかかり、なかなか分析までたどり着けないというケースが実際にはよくあります。

ビッグデータ活用・データ分析は準備段階が重要...
では、データ収集・統合・加工の問題をどう解決する？

バラバラのデータを「つないで」「まとめて」「取り出せる」ツールを活用

社内システムのあちこちに散在するデータを分析に活用するには、まずデータを「つないで」「まとめて」「いつでも取り出せる」状態にしておく、いわゆるデータ統合基盤を構築するのが1つの解決策です。「いざ、分析！」という時には、この基盤から分析対象データの数々を素早く取り出し、BIツールに接続。データを収集する手間も、BIツールで使えるようにデータを変換・加工する苦労も、データ統合基盤を構築することで一気に解消されることでしょう。

しかも、高速でデータ加工処理を実行するハイパフォーマンス

これまでのデータ連携ツールより、高速な処理が実現することも「DataSpider Servista」の見逃せない特長の1つです。「DataSpider Servista」のGUIで開発を行った処理フローやデータフローは、DataSpider内部でJavaプログラムに変換後処理実行を行うコンパイル方式のため、Javaプログラムによる開発・実装と遜色ない高速な処理を実現します。