第2部 Oracle9i ステップマスター
 第5章 ビジネス・インテリジェンスのデータ・ウェアハウス作成

  
5.1 ビジネス・インテリジェンスのデータ・ウェアハウス作成-概要
5.1.1 シナリオの概要 5.1.2 章の概要 5.1.3 概念の概要
 
 
5.1.1 シナリオの概要

New Media Technologies社では、本番システムのデータを分析して顧客の要求をより深く理解したいと考えています。
本番システムのデータ分析には、Oracle9i のデータ・ウェアハウス(DW)機能を使用します。

5.1.2 章の概要

ビジネス・インテリジェンスのデータ・ウェアハウスを作成することで、次のことができるようになります。
  • データ・ウェアハウス用データベースの作成
  • パフォーマンスを最適化するマテリアライズド・ビューの作成
  • データ・ウェアハウス機能を使用したビジネス情報の分析
  • 迅速な増分データ・ロードの実行
  • 分析アプリケーションの開発


5.1.3 概念の概要
 
Oracle9i では、中規模から大規模エンタープライズのビジネス・インテリジェンスに最適なプラットフォーム・サポートが提供されます。特に、E-Business環境における大量のデータと、ほぼリアルタイムに近い複雑な分析の必要性から生じる課題に焦点を当てています。さらにOracle9i は、データ・マイニング、オンライン分析処理(Online Analytical Processing:OLAP)、抽出、変換、ロード(ETL)操作などの拡張データベース機能を備えた、初めての真のビジネス・インテリジェンス(BI)プラットフォームを提供します。主に焦点を当てた範囲は次のとおりです。
  • 大容量データのスケーラビリティ、パフォーマンス、運用性
  • 完全なビジネス・インテリジェンス・プラットフォーム― ETL、統合分析
大容量データのスケーラビリティ、パフォーマンス、運用性
パフォーマンス、スケーラビリティ、運用性などは、ビジネス・インテリジェンス・アプリケーションの基本要件です。Oracle9i は、これらの分野それぞれに新しい拡張機能を提供します。

Oracle9i のパーティション化機能はリスト・パーティションをサポートするように拡張され、基本パーティション化機能はOracle9i で使用できるすべてのデータ型に対応範囲を広げています。これには、索引構成表、オブジェクト、ネストした表も含まれます。この機能により、組織はあらゆる種類の大容量情報を効率的に格納、管理、検索することができます。

Oracle9i のセルフ・チューニング・メモリは、ビジネス・インテリジェンス・アプリケーションのチューニングを簡素化して、確実に並列プロセス間でメモリの均等配分を行い、問い合わせのパフォーマンスを改善します。Oracle9i は、ビットマップ結合索引、マテリアライズド・ビューの拡張などの革新的な新技術によって、他の領域での問い合わせパフォーマンスも向上し続けています。

完全なビジネス・インテリジェンス・プラットフォーム― ETL、統合分析
Oracle9i は、パフォーマンス、スケーラビリティ、運用性などビジネス・インテリジェンスの主要要件を満たすにとどまりません。
Oracle9i はOracleデータベースをデータ・ウェアハウスのデータに対するあらゆる操作のスケーラブルなデータ・エンジンとして活用することで、完全なデータ・ウェアハウス・プラットフォームを提供します(図5.1.1を参照)。Oracle9i では、以下の分野に画期的な新機能が提供されます。
  • 抽出、変換、ロード(ETL)
  • オンライン分析処理(OLAP)
  • データ・マイニング

図5.1.1 完全なビジネス・インテリジェンス・プラットフォームの概念


重要なデータ・ウェアハウスのロードとリフレッシュの効率を高め、それらの所要時間を短縮するために、Oracle9i は外部表をサポートすることで外部システムのデータをすばやくデータベースにロードできるようにしました。さらに、新しい機能のチェンジ・データ・キャプチャーは、ターゲット・ソースの変更を逐次自動的に取得し、データベースに適用します。データ・ロードのスケーラビリティを高めて複雑さを軽減するために提供される他のデータ・ロード機能として、マルチテーブル・インサートとアップサートがあります。
この節で説明した内容についてのその他の参考資料は、こちらを参照してください。



5.1 ビジネス・インテリジェンスの
データ・ウェアハウス作成-概要
5.2 データ・ウェアハウスの
データベース作成
5.3 マテリアライズド・ビューを
使用したパフォーマンスの最適化
5.4 ビジネス情報の分析 5.5 ETL(抽出、変換、ロード)操作  

 

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