Oracle Direct Seminar...2010/04/07 · Business Intelligenceツールの導入の現状...

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Oracle Direct Seminar

データウェアハウス構築の勘どころ-全社的横断的な情報基盤に必要不可欠なポイント-

日本オラクル株式会社

Copyright© 2010, Oracle. All rights reserved. 2

目次

• 情報活用の必要性とは？

• 情報活用をするにあたっての3ステージとは？

• 全社横断的なDWHを構築するメリットとは？• 実際のお客様事例のご紹介

• Oracle Business Intelligenceを利用するメリット

• DWHに求められる要件とは？• BIから発行されるSQL文の特性

• DWHの特性を最大限発揮するアーキテクチャ

• 複数システムを効果的に連携させるには？• データ連携の必要性


~ 戦略と現場の意思決定連鎖 ~

企業戦略と意思決定

経営理念とビジョン

・組織の存在意義や社会的な使命をまとめた「企業の価値観」普遍的

可変的

長期的経営計画

中期的経営計画

短期的経営計画

機能別

戦略

事業戦略

全社戦略

一般社員層施策

中長期的な全社戦略に対して、事業部レベルの戦略立案、商品・顧客事業ポートフォリオ構造の管理や事業部ごとの経営リソースの選択と集中。事業部ごとのKSFの設定

事業戦略の具体化。全社の視点で考えた際に、事業横断的に最適化を目指す戦略の実施。事業戦略のKGIにもとづく、成果指標、先行指標、施策、方針の決定。

施策、成果指標、先行指標のもと、各担当分野の実行計画の策定。現場が全社戦略を実行する

言葉による、中長期的な全社の方向性、目標の定義戦略に基づく経営リソースの選択と集中、長期的視点における事業ポートフォリオマネジメント（全社レベルの研究開発の決定etc）

ビジョン・経営戦略による経営層のマネジメントの範囲

施策、KPI施策、KPI

施策、KPI 施策、KPI

経営層

業務マネジメント層

事業部門層


いかに戦略を検証するのか？

経営層

営業

生産

開発

第２事業部

第３事業部

企業戦略Corporate Strategy

企業全体の戦略で全体的な事業の選択や経営資源の配分が中心となる

事業戦略Business Strategy

個々の事業分野ごとの戦略で特定市場における競争優位性の確保が主題となる

機能別戦略Functional Strategy

事業戦略を具現化するための各職能分野ごとの戦略

経営理念

主要パフォーマンス指標

• 事業戦略の達成目標に向かって、滞りなくオペレーションされているか、モニタリングするための主要な業績評価指標

• 生産能力、販売力、購買力、技術力、市場シェアなどについて指標を設定

財務指標経営資源の強み弱みの可視化

主要成功要因(Key Success Factor)

競争優位性の可視化

参考:相葉宏二著『MBA経営戦略』ダイヤモンド社より当社作成

KGI / KPI

ビジネスプロセスのあるべき姿

• ビジネスプロセスのボトルネックを発見し、機能別戦略の阻害要因となる工程、割当、処理内容等の改善を実施

• 目標に対する実績を把握して人員配置、顧客対応、在庫状況などへの力点を調整

企画・計画倒れに終わっていないか？

~ 戦略の３つのレベルと評価指標 ~

Copyright© 2010, Oracle. All rights reserved.

※BI: Business Intelligence 製品群蓄積された企業内のデータを使用し、効率的に分析・処理を行うツール群

データソース

情報蓄積ステージ

検索高速化

大量データ管理

運用管理

情報活用ステージ

Web分析

全社展開

アクセス制御

情報収集ステージ

ソース定義

データ変換

ロード処理

(ODS)

業務アプリケーション

分析担当者

参照ユーザ

データウェアハウス BIサーバ

フラットファイル

分析担当者

(DM)

※＇ODS: Operational Data Store（基幹処理システムから、別目的で利用する為に一時的にデータを保持するDBの事通常は基幹システムの負荷軽減が目的

※DWH: Data Warehouse基幹処理システムからのデータを情報分析と意思決定を行う為に格納する大型DB

※＇DM: Data mart（DWHから特定の部門・グループが必要とするデータを抜き出たDWH

OLAP/BI基盤の一般的な構築全体像

プロジェクトによっては構成から省かれる工程もあり、収集・蓄積・活用の「3つのステージ」以外は構築手順の模範解答は特にない


Business Intelligence

Business Intelligenceとは？Business Intelligenceとは、企業に散在する情報を収集、蓄積し、企業の経営戦略をバリューチェーンのあらゆる確度から横断的に検証する事を可能にした情報インフラストラクチャ＇分析ツール（です。

MarketingFinancial

Financial

マーケティングと販売

購買物流製造

オペレーションサービス出荷物流主活動

支援活動

エンタープライズ・アプリケーション

Supply Chain / Order Management Sales Service

Human Resources

参考:M・E・ポーター『競争優位の戦略』ダイヤモンド社より当社作成

SCM ERP CRM HR

全般管理（インフラストラクチャ）

調達活動技術開発人的資源管

理


Business Intelligenceツールの導入の現状～企業内に氾濫する情報分析ツール～

※１出所：ガートナー＇ITデマンド調査室（※２出所： Eckerson, W., Howson, C., (2005), Enterprise Business Intelligence:

Strategies and Technologies for Deploying BI on an Enterprise Scaleを元にオラクル加工

BI導入/未導入企業におけるBIの懸念事項・課題※１企業の分析ツール導入数＇1社あたりの平均値（※２

レポーティングツール 3

ユーザ用検索ツール 2

ダッシュボード 2

データマイニング 1.5

OLAP 3

プランニング/モデリング 1.5

社内に平均13個の

分析ツールが存在

BIの標準化はアナリスト＇ガートナー（も同等の見解

情報の分析ツールはいまやほとんどの企業が何らかの形で導入しています。

ただし、全社の経営パフォーマンスをリアルタイムで管理するような体制を構築している企業はごく一部の先進的企業のみです。

平均1社に13個のさまざまなBIツールが存在している状態ではどんな問題が発生するのでしょうか？


全社レベル

会社の意思決定のための全社レベルの情報

全社規模の経営パフォーマンス管理～部門単位の分析ツールと全社Business Intelligenceの違い～

部門単位の情報の寄せ集め

部門単位の情報を集めた上で、

整合性などを確認する

次の企業戦略、包括的な事業戦略を立案する上において根拠として信頼できる企業の全体像

事業部門レベル

事業部門レベルの意思決定のための

部門別情報

A部門専用データマート

BI Excel Access

A部門のために最適化された情報

B部門のために最適化された情報

C部門のために最適化された情報

全社BI基盤

B部門専用データマート

C部門専用データマート

全社 DWH

全社戦略に対してA部門に必要な情報

全社戦略に対してB部門に必要な情報


購買物流製造

オペレーション出荷物流

マーケティング販売

サービス

エンタープライズ・アプリケーションSCM ERP CRM HR

部門別分析全社 Business Intelligence


全社レベル









部門別情報


BI Excel Access




全社BI基盤



全社 DWH




購買物流製造



サービス



バラバラのシステムの寄せ集めから全社的視点を構築するコスト大

全社の整合性の取れた情報を作成するのに、事業部ごとの報告を待ち、

その報告をもとに、初めて全社戦略との突合せを行う。

部門の断片的な情報を集めて、全社視点の情報を構築するのに高いコストを払う。

分断された部門の分析情報

部門の情報は、部門間で分断されてしまっている。

KPI管理も部門ごとで行われており、全社戦略との整合性を取るのに大きな労力を払っている。また事業部門をまたがる情報を取得する場合もコストがかかる。

部門専用の分析データ＇分断されたデータマート（

部門ごとに最適な分析を行うためだけの情報を集めるデータマートが社内のいたるところに作成されている。社内のERP、SCM、CRMなどの同一基盤から情報を収集してきていたとしても、それぞれ部門ごとに別々の管理がされいる。

加えて分析ツールも各部門が使い慣れたツールをバラバラに使用しており、運用管理に部門ごとにコストがかかる。また法令、規制が厳しくなるたびに、コストをかけて各部門の分析ツール、データマートをメンテナンスする必要がでてくる。


全社レベル









部門別情報


BI Excel Access




全社BI基盤



全社 DWH




購買物流製造



サービス



経営者に必要な信頼のおける情報がリアルタイムで集約

全社の情報が全社の経営戦略に基づいて体系的に集約されてくる。

部門から上がってくる情報の妥当性を検証する必要がなく、経営者に必要な情報がリアルタイムに集約されている。

意思決定に必要な部門をまたがった情報も取得可能

全社で経営層から現場まで体系的に情報が集められる環境下にあるため、部門ごとに必要な情報のみならず、事業部門をまたがった情報を必要なタイミングで取得する事が可能。

全社規模のDWHの構築によるコスト削減の実現

全社規模で分析に必要な情報の構築がデータウェアハウスによって実現されている。また、現場、部門、経営層にいたるすべての情報分析基盤が統一されているため、メンテナンスなどのコストが、独立してBIを持っている場合と比較して低い


ユーザー事例 : 株式会社資生堂様

プロジェクトの背景と課題

グローバル視点で、今後変化、拡大する事業にも対応できる

マーケティング・システムへの進化させ、成長・改革を牽引す

るシステム作り。

ファイントイレタリー部門と化粧品部門の営業が統合に伴い、

両部門の営業情報を横串に見えるようにする

グローバルプレイヤーとしての急速な市場の変化に対応す

るため、システムの再構築にあたっては『柔軟性』『ス

ピード』『低コスト』が必須条件

導入効果

販売に関するすべての情報が集約・統合、可視化さた大規模

マーケティング・システムの実現

現場の営業スタッフから管理職まで、役割に応じたリアルタイ

ムな販売データの取得と分析が可能

統合化された分析環境の構築により組織・制度対応にまつ

わるメンテナンスコストを95％削減

Why Oracle?

標準機能のみで、200以上のシステムで対応していた複雑

な分析業務のカバーが可能

変化の激しいビジネス環境に柔軟に対応可能な高い生産

性をもったBIツール

大規模システムにおいて高速なレスポンス要求を実現。

約10万店の取引先の出荷データとPOS（販売時点）データ

をほぼリアルタイムに把握可能

企業情報

【業種】化学

【業務内容】の化粧品、化粧用具、トイレタリー製品製造・販売

【導入背景】グローバルプレーヤを目指した経営改革推進

事業展開に追随可能な柔軟なIT基盤の必要性

【導入製品】 Oracle Business Intelligence Suite

Enterprise Edition

Oracle Database 10g

Oracle Real Application Clusters 10g

利用者5000人200以上のシステムを統合し、ほぼリアルタイムで実績把握


課題および業務ニーズ

課

題

・販売分析や市場動向把握のために、多数の個別システム＇２００以上（が乱立

・サーバ、ＤＢ、ＢＩツールの乱立により、システム資産、ランニングコストが増加

・分析指標の不統一、情報および分析ノウハウの共有化が困難

・システムによって異なるＵＩへの習熟負荷が高い

・サーバ、ＤＢ、ＢＩツールの統合

・組織や商流、商品体系の頻繁な変更に耐えうる柔軟なアーキテクチャ

業務ニーズ

システム要件

ユーザ

組織変更時にも前年対比などが

行えるようにしたい

非定型分析を実現したい

画面操作性の統一を図りたい

利用者

管理者アプリケーションの追加、開発のコストを減らした

い

製品・組織毎にセキュリティを

細かく設定したい

市場動向をタイムリーに捉えて分析し

たい


システム全体概要図

Transaction

Master

Transaction

Master

加工

Master明細Transaction.明細

I/F

I/F層

＇EAIサーバ)

情報提供層＇DM（

ﾌｧｸﾄ明細

CWH層

目的別に切出し

目的別個別要件対応

基幹システム＇ﾊﾟｯｹｰｼﾞ（

Transaction

Master I/F

プラネット

VAN

I/F

業務システム

I/F

I/F

開発範囲

マスター

速報用明細/ｻﾏﾘ

入力

マスター

I/F

Transaction

I/F

I/F

AP層

売上速報

各種分析

本社分析

販社分析

業務サポート群

(BIサーバ)

履歴管理履歴管理

I/F

※CWH：Central Ware House

Dashboard

生産情報

＇在庫、生産、出荷（

チャネル情報

＇在庫、売上（

店舗情報

＇POSデータ（

最短30分でデータ収集

過去20年分、300億件のPOS、出荷、在庫データ

約10万店の出荷データとPOSデータ

経営者

ﾌﾞﾗﾝﾄﾞ戦略立案のために販売推移がみたい

ﾌﾞﾗﾝﾄﾞﾏﾈｼﾞｬｰ

ﾏｽ広告と商品動向の分析をしたい

営業担当者

POP設置店舗のPOSデータで、効果分析したい

開発担当

過去の暖冬のときの販売傾向をみたい


統合されたユーザー利用環境

営業拠点において地域営業戦略・実績管理を行うユーザー

予算管理確認・取引先との営業に簡易に利用するユーザー＇営業（

高度な分析を行うパワーユーザー

C/S型分析システム

高度な分析は行わないが、戦略立案等に頻繁に利用するユーザー

オープン系

分析システム

・担当業務毎にシステムが分離

・情報掌握・分析に格差

・全てのユーザー層に対応

・(セキュリティ制限はあるが（全ての機能・データを共有

ユーザー層旧システム新システム

OracleBIEEによる共通システム

業務別・データ種別毎の個別システム


Oracle Business Intelligence優位性の特長

分析を簡単に実現する操作性

漏れを防ぐ異常値の強制配信

複数のデータソースをまたがり分析可能

体感パフォーマンスと費用対効果

※ ダッシュボードから検索･分析･更新まで、あらゆる情報活用を現実にするALLINONE情報活用プラットフォーム


容易な操作性（シングルクリック、ドラッグ＆ドロップ）※ Oracle BIEE Plusでは極限までに最小化された操作で、快適な情報活用が実践できるようデザインされています。

【条件付書式】例（達成率が100%以上なら青の上矢印アイコン、100%未満なら赤の下矢印アイコンを表示【ドリルダウン】

【警告配信】強制的に情報提供をする仕組み。電子メールとこの警告メッセージで、提供したい情報を配信する。閾値が設定された警告配信や、定期閲覧が必要な週報、月報などを自動配信できる。

【タブ形式ダッシュボード】多くの情報を効率よく画面表示

【フォルダ】定型レポートなどへのリンクをフォルダ形式で表示

【ビューの切り替え】複数のビュー(テーブル、ピボット、グラフなど（を準備しておき、ドロップダウンリストで切り替え表示することが可能

【ナビゲーション・リンク】別レポートへのリンク。元の条件も引き継がれる。複数へリンクすることも可能。＇マルチターゲット（


漏れを防ぐ異常値の配信、しきい値監視

警告!

表示

ダッシュボードでの受信イメージ

※ Oracle BIEE PlusにはDeliverという配信エンジンがあり、確実に責任者へ情報を届けることが可能です。

•定期スケジューラーとして、週報、日次速報などの配信を自動化。

•配信の制御には、しきい値を登録できるため、異常値が発生した場合にのみ配信を行う事も可能。

•配信先はダッシュボード内のユーザー個別ページのほか、電子メールも選択できる、宛先によって柔軟に情報連絡先を統制する事もできる。

ユーザーのディスプレイまでメールで配信


分散したDBを統合するマルチデータソース

•利用者ビューからは全く見えないが、複数のソースからの統合検索が行える

•裏側の複雑なフローは、Oracle BIEE Plusの管理者ツールにより統合される

•対象データソースは、Oracleに限らず、その他RDB、多次元DB、Excelなど種類を問わず可能

•各種データソースには最適化されたSQLが発行されるため、検索の自由度、速度面でのメリットも享受する事が可能となる

※ 様々なデータソースに散在するデータを１つのビューに統合する仕組みがあり、利用者はデータソースを意識せず分析可能。

管理者

利用者・分析者

ユーザーは複雑なデータベースの裏側を意識せず必要な情報をワンビューから入手できる。

コールセンタDB

メール会員DB

販売実績DB

物理的には異なるデータソースを論理的に１つに統合する。中間のビジネスモデル層によってキー列を基準にした論理統合が可能になり、左側のプレゼンテーション層からは、データソースの分離は分からない。

論理結合！


※ 検索結果をキャッシュや、キューブをBIサーバー側で作成しないなど、パフォーマンスに関する様々な工夫がとられています。

★キューブをBIサーバー側で作成しない⇒★CPUを無駄に費やさないポイントとなる検索、分析の仕様

DWH

Oracle BIEE

BIサーバー

Database

キューブを作成しない分、ハードウエアも莫大なものは丌要

同時150がOK！

記録的なアクセス

ネットワーク通信量削減

小刻みに検索ができるため、結果として通信量が削減

•キューブを作らずデータベースへ処理を集中させて小刻みに分析結果を検索。

•チューニングポイントをデータベース側へ集中させると共に、BIサーバーのCPUを効率化。

※このスライドはOracle BIEE を使えば全ての環境で速度が向上すると説明するものではありません。性能を十二分に発揮させるためには、製品知識を持った技術者のアドバイスを必ず取り入れて下さい。しかしながら、他製品と比較して、上記のような仕様上の優位点がある事は間違いありません。

満足できるパフォーマンスと高い費用対効果


Oracle BI Delivers （EE）

Oracle BI Interactive Dashboard

Oracle BI Answers

Oracle BI Publisher

Oracle BI Administrator

エンドユーザー向けコンポーネント管理者、開発者向けコンポーネント

担当者個々の役割を判断してパーソナライズされたダッシュボード。条件付書式、ガイドつき分析などで多くの情報を効率よく提供するとともに、セキュリティ、アクセス監視を正確に制御する。

ユーザーにWebベースの非定型分析・検索環境を提供。直感的な操作感で、エンド・ユーザー・コンピューティングを実現。分析結果を保存し容易に共有、再利用が可能。

ビジネス活動をモニターし、電子Mail、ダッシュボードなどを介してユーザにアラートを発信するプッシュ型情報配信モジュール。情報過多に悩む企業に最適。

開発者に適したレポート開発環境を提供する固定帳票作成、閲覧用のモジュール。ユーザーが作成する分析帳票とは異なる帳票分野で強力なレポート出力、フォーマット、配信機能を提供。

Oracle BI Server を管理するためのWindowsアプリケーション。 Oracle BI Server のリポジトリの作成、編集、ユーザー管理、サーバーのキャッシュ管理など全てを提供。

Oracle BI コンポーネント一覧

Oracle BI Office Plug-In （EE）BIEEの環境内に作成された分析レポートをMicrosoft Officeで有効活用するモジュール。表、ピボット、グラフ等のパーツを流用し、報告書の作成を効率化する。

Oracle Data Integrator次世代のELT（抽出、ロード、変換）テクノロジーであり、異種システム間であってもパフォーマンスの向上とデータ統合コストの削減を可能にします。

Oracle Enterprise ManagerOracle BI をはじめ、データベースやアプリケーション・サーバーなどのOracle製品、ホストのハードウェアやOSなどを、単一の管理コンソールから一元的に管理することが可能。問題点の早期発見と事前対策に大きな力を発揮する。

定型ダッシュボード

パワーユーザー

アラート配信

固定帳票

MS Office連携

モデリングツール

ETLツール

監視ツール

Oracle BI Applications

業務別テンプレート

基幹系業務システムからデータを抽出し、データマートへの蓄積、BIEEダッシュボードでのKPIの一覧までのフルセットを全て含む業務別テンプレート。開発期間を大幅に短縮できるROI向上に最適なテンプレート。

テンプレート

Oracle BIEE関連コンポーネント


（ご参考）オラクルのBI製品群全方位的なアプローチにより、お客様の情報活用を支援します。

Oracle Hyperion Products経営管理、予算管理、財務・業務分析、

シュミレーションを実現する製品郡

Oracle Business Intelligence Products

レポーティング＇自由分析、定型帳票（、業務・財務分析を実現する製品群

Oracle Business Intelligence ApplicationsOracle Business Intelligence Productsのテンプレート＇データを流し込めば分析が出来るようになる各種テンプレートを用意（


Oracle Database（DWH）の拡張性～ DWHのThink Big, Start Small ～

Oracleが提供するDatabaseは、DWHに最適なアーキテクチャーを保持しているだけでなく、

利用人数、要件に応じて柔軟に拡張できる基盤製品です

BI製品を自社で提供しているため自社のBI製品と親和性大

DWH特有の検索に適応したアーキテクチャーを保持

BI要件が必要に応じて拡張される

タイミングでDWHも拡張可能DWH構築のタイミングで

最小要件からスタート

適切な規模の初期投資と将来の要件拡張に伴う、柔軟な基盤拡張が低コストで実現可能です

DWHDWH

BI利用人数が増えDWHの負荷が上がった場合自動チューニング

H/Wのスペックの限界が来た場合、廉価サーバーを追加してパフォーマンスをスケールさせる事が可能

全社BI基盤として利用される場合でも

Grid Computing 技術により

柔軟に基盤拡張が可能

DWH

Application Server Grid

DWH Server Grid


DWHに発行されるSQL文の特徴

• BIから発行されるSQL文は予測が出来ない。

DWH

一つまたは、複数のKPIをさまざまな軸で分析する関係上、DWHに発行されるSQL文事前に予測し、柔軟にチューニングを行う必要がある

SQL

時系列

営業ステータス別

製品別

案件の進捗度（営業ステータス）別に指標を分類します。

製品別に指標を分類します。

時系列別に指標を分類します。

顧客業種別業種別に指標を分類します。

指標

取引形態別取引形態別に指標を分類します。組織別

営業組織別に指標を分類します。

地域別地域別に指標を分類します。


大規模DWHにおける選定ポイント（弊社想定）

大規模DWHの特徴＇クリアするべき要件（

対策 Oracle DBの対応機能

自由な切り口で分析させると、どんなSQL文がDWHに発行されるかわからない

Indexを張るのでは対応しきれないため、高速検索を可能にするアーキテクチャーを実装する

データ検索の範囲を柔軟に絞り込む＇データ検索のパフォーマンス向上アーキテクチャー（

Oracle Partitioning

データ量が通常のDBと比較して多くなる

DWHの効率的なデータ格納技術を実装する

データ圧縮機能＇DWHの大量データの圧縮→Diskコスト削減/検索パフォーマンス向上（

Compression＇Oracle 標準機能（

重いSQL文

重いバッチ処理

が発行される可能性が高い

H/Wのリソースを最大限活用する

(DWHの処理の特性である検索・挿入の処理をCPUコアのリソースを最大限活用する（

CPUリソースを有効活用＇搭載されるH/Wのスペックを最大限活用するアーキテクチャー（

パラレルクエリー

パラレルローディング

＇Oracle 標準機能（

データがどんどん蓄積されるため、DWHの監視・チューニングが定期的に必要

DBの自動チューニング機能を利用する

自動運用管理機能

＇DBの自動チューニング（

Oracle Enterprise Manager


Oracle Partitioning

ユーザやアプリケーションからは1つのテーブルに見える

通常の１つのテーブルパーティション化されたテーブル

1-3月

4-6月

7-9月

10-12月

内部的に分割

•大きなテーブルやインデックスをデータベース内部で複数の領域に分割して管理する


Oracle Partitioning パーティション機能活用のメリット

•検索スピードの向上• 検索対象のパーティションのみアクセス

•システムの運用制限が軽減• ローディング対象パーティション以外は更新可能

• ローディングを高速化• 複数パーティションに対して同時ローディング

• CPUリソースも有効活用


パーティションの種類

• 単一レベル・パーティション

• レンジ・パーティション 8

• リスト・パーティション 9i

• ハッシュ・パーティション8i

• コンポジット・パーティション

• パーティション化の拡張

• インターバル・パーティション 11g

• リファレンス・パーティション 11g

• バーチャルカラム・パーティション 11g

サブ

レンジリストハッシュ

メイン

レンジ 11g 9i 8i

リスト 11g 11g 11g

11g から大幅に拡張

Copyright© 2010, Oracle. All rights reserved.31

パーティショニングの種類

2007年 1～3月

(orderdate)

2007年 4～6月

(orderdate)

2007年 7～9月

(orderdate)

2007年 10～12月

(orderdate)

売上表Sales_p1

Sales_p2

Sales_p3

Sales_p4

東京

神奈川

大阪

京都

福岡

長崎

宮城

青森

近畿パーティション

関東パーティション

九州パーティション

東北パーティション

売上表

ハッシュ値1

ハッシュ値2

ハッシュ値3

ハッシュ値4

※日付などの連続するデータで分割 ※地域などデータのカテゴリーで分割

※一意となるデータ＇社員ID、商品IDなど（でデータを分散させて分割

OLTPなどの大量検索＆更新に有効


全支店横断的に検索

毎日支店ごとにデータローディング

コンポジット・パーティション

レンジ-リスト・コンポジット・パーティション

• レンジ・パーティションをさらにリスト・パーティションに分割例えば、売上表を「期間」（レンジ）と「地域」（リスト）で分割する

A支店 B支店 C支店 D支店

2008年 6月1日(orderdate)




レンジ・パーティション

リスト・サブパーティション

支店ごとの売上データの集計


11g新機能!!

インターバルパーティション

• 定義したインターバル期間に従い、レコードの挿入時に必要に応じて自動的にパーティションが追加される

－2007年11月～2008年2月までの範囲のパーティションが作成済み

－かつ、インターバル期間が1ヶ月

ユーザーが2008年3月1日のレコードを挿入するタイミングで、2008年3月のパーティションが自動追加される

⇒ DBAの管理業務コストを軽減することが可能

2007年11月Sales表 2008年2月

・・・

2008年3月DBA

USER

自動で追加 ZZZ

○

インターバル・パーティション

バーチャルカラム・パーティション

リファレンス・パーティション


11g新機能!!

リファレンス・パーティショニング• 親表を参照する子表の外部キーを利用

－10gまでは必要であったアプリケーションの改修が丌要

－親表のパーティションのメンテナンスが子表に自動的に反映される

－例) 親子関係の表 OrdersとOrderItemsにおけるリファレンス・パーティショニング

－親表：order_dateをキーにしてパーティション化

－子表：orderitems_fkをキーにしてパーティション化

customer_id

order_date

Orders order_id

列名表名

line_item_id

product_id

order_id

quantity

OrderItems

列名表名

子表にはorder_date列が存在しない

親:Orders表

orderitems_fk

参照整合性制約名

子：OrderItems





11g新機能!!

バーチャルカラムパーティショニング

• 実データは持たず、他カラムから関数により定義される仮想的な列

－列を追加することなく、目的のパーティションを作成可能

－例) acc_no(アカウント番号)の上2桁をacc_branch(支店番号)として用いる場合

acc_no acc_name acc_branch

12500 Adams 12

12507 Blake 12

12666 King 12

13666 Smith 13

ファンクションにて定義されるため、

無駄な領域を使用しない





検索処理時間 (1回あたりの検索処理時間)

テーブル・サイズ : 2GB

28.33

57.33

65.33

0.07

32

261.67

273.67

0.01

0 50 100 150 200 250 300 350 400

1件

3,000件

150,000件

300,000件

時間 ( 秒 )

Partition Non-Partition

(10%)

(5%)

(0.1%)

(0.00003%)

※ 赤字はテーブルにおける取得レコードのデータ容量割合

インデックスを利用した検索

パーティションの全件検索







※ パーティション・テーブルの1件検索処理時間を10msecとした場合の相対処理時間 ( 実際の処理時間に任意の数を掛けています )

※日本HP社との共同検証結果より


データブロック

Oracle Advanced Compressionデータ圧縮アーキテクチャ

データブロック

2007-06-26 液晶テレビ新橋店



2007-06-26 DVDレコーダー新橋店

2007-06-26 プラズマテレビ新橋店

2007-06-26 DVDレコーダー池袋店

2007-06-26 DVDレコーダー池袋店

2007-06-26 液晶テレビ澁谷店

: : :

2007-06-26 液晶テレビ DVDレコーダー

新橋店池袋店

*1 *2 *4

*1 *2 *4

*1 *2 *4

*1 *3 *4

*1 プラズマテレビ *4

*1 *3 *5

*1 *3 *5

*1 *2 澁谷店

: : :

• データブロック内でデータの重複を効率的に格納

圧縮


テーブル圧縮機能の活用テーブル圧縮のメリット

•ディスク使用量を大幅に削減可能

•同じデータが存在するほどデータの圧縮率は高い

•ソートされたデータは圧縮率が高い

•データブロック内でデータの重複を管理するため

•システムのパフォーマンス向上

•ディスク I/O がボトルネックになっているシステムでは効果的

• CPU ボトルネックのシステムは要注意

•圧縮処理にCPUを使用するため


参考 : 圧縮テーブルの検索パフォーマンス

テーブルサイズ : 4GB

13

13.2

80.6

78.6

363.4

384.6

0 50 100 150 200 250 300 350 400

150,000件

300,000件

時間 ( 秒 )

Compress Partition Partition Non-Partition

(5%)

(2%)

※ 赤字はテーブルにおける取得レコードのデータ容量割合

※ パーティション・テーブルの1件検索処理時間を10msecとした場合の相対処理時間 ( 実際の処理時間に任意の数を掛けています )

※日本HP社との共同検証結果より


パラレル処理

複数CPUを有効活用し、検索 / DML /DDL

処理を高速化する機能

P1 P2 P3 P4

パラレル処理

P1

シリアル処理３CPUは使われない全部のCPUを使う


パラレル処理の利点

並列度４倍

処理時間

シリアル処理

大量のデータを扱うDWHシステムでは特に効果を発揮

仕事量を分割して同時に並列処理


パラレル処理の検証結果

0

10

20

30

40

50

60

70

80

シリアルパラレル4

実行時間(秒)

実行時間(秒)

シリアル並列度2

実行時間（秒） SELECT CUST_PREFECTURE, MONTH, WAREHOUSE_NAME,SUM(ORDER_TOTAL), SUM(QUANTITY)

FROM CUSTOMERS , HIZUKE , ORDER_FACTS , WAREHOUSESWHERE CUSTOMER_ID = CUST_ID AND ID = HIZUKE_ID AND

WAREHOUSE_ID = WARE_ID AND MONTH < TO_DATE('20020101000000','YYYYMMDDHH24MISS') AND CUST_PREFECTURE IN ('愛媛','香川','高知','徳島')

GROUP BY CUST_PREFECTURE, MONTH, WAREHOUSE_NAME

処理時間が短縮


Oracle Database の運用監視の推移

•今までは・・・ •これからは・・・

DB管理はDBAのスキルと経験＆時間

が必要でした

DB自身が自分で監視、管理を行います

必要に応じてDBが管理者に連絡してくれる！


負荷の高い時間帯で実行されているSQLの特定

負荷状況の確認

高負荷の時間帯を指定

上位SQL

実行されているSQLの中で負荷の高いSQLをソートして表示

SQLと実行計画

SQL文と実行計画（実行手順、アクセスパス）が表示

アドバイザの起動

ボタンをクリックして起動


複数のシステムからデータ抽出したDWHを構築時以下のような課題が生じる場合があります

拠点A 拠点B 拠点C

生産管理生産管理

DWH

データ集計データ変換サーバ

BIサーバー

②バッチ連携をおこなっており、リアルタイムでの業務分析ができない

①大量データをバッチ処理により連携しているため、終了予定時刻までに処理が完了しない

③社内に多種多様なシステムが存在し、スクラッチによる連携基盤構築作業が長期化

⑤それぞれのシステム連携部が独自ノウハウで構築されているため、ソース・連携ロジック変更時の影響分析やコード解析が長期化

④開発者それぞれが独自ノウハウで連携部を構築しているため、連携部のコード品質が開発者のスキルに依存


ETL処理における主なIT要件

47

リアルタイム連携更新差分データ連携

課題機能IT要件

大量データをバッチ処理により連携しているため、終了予定時刻までに処理が完了しない

バッチ連携をおこなっており、リアルタイムでの業務分析ができない

社内に多種多様なシステムが存在し、スクラッチによる連携基盤構築作業が長期化

連携ナレッジの共有開発者それぞれが独自ノウハウで連携部を構築しているため、連携部のコード品質が開発者のスキルに依存

統一した開発環境

連携基盤の一元管理それぞれのシステム連携部が独自ノウハウで構築されているため、ソース・連携ロジック変更時の影響分析やコード解析が長期化

Change Data Capture

ELTアーキテクチャ高速なローディングの仕組み

連携先データベースによる変換

ETLメタデータ管理機能


統合開発運用環境による高い開発生産性

連携フローのテンプレートの共有化

多様なテクノロジとの連携構築

GUIによるデータ連携開発・運用

CDCの容易な構築

Data Warehouse

Planning SystemOLTP DB

Sources

Application Sources

Legacy Sources

GUIを通して開発テンプレートにより設計を行っていくことにより、連携対象に依存しない統一した開発環境により連携開発の内製化を実現し、可視化要件変更時に迅速に連携基盤の改修を実施

GUIによる開発環境利用および連携コードの共有により品質の高い連携基盤構築を容易に実現

48


構成変更時の影響分析

どの表と表がどんな処理で連携しているのか

一目瞭然!!

メタデータが一元管理されており、仕様変更の影響範囲が素早く把握できる

表が変更されるとき、どのプロジェクトにおいてどのように使用されているか

ドリルダウンし、確認可能

Designer/メタデータ・ナビゲータを用いて構成変更時の影響を正確に把握


追加項目が転送対象とならない場合、修正は不要

追加項目が転送対象とならない場合、ODIのメタデータ＇表定義（に項目＇カラム（を

追加しマッピングを修正するだけで、既存のデータフローをそのまま利用可

変更作業時間短縮

変更に伴うバグも発生しにくい

連携対象の表定義が変更したときGUI上でメタデータを修正することで、連携方法を再構築せず更新を反映


ELTアーキテクチャによるデータ連携

従来のETL アーキテクチャ

Extract LoadTransform

次世代ELTアーキテクチャ

“E-LT”

LoadExtractTransform

従来のETアーキテクチャの特徴

• 低いパフォーマンス：すべてのデータをロードする必要があり、中間サーバーに負荷がかかる

• コスト増：パフォーマンスを考慮した高性能の中間サーバーを用意する必要あり

• 連携処理を実施していない時間帯に、遊休リソースが増加

ELTアーキテクチャの特徴

• コスト削減: 中間サーバー不要なアーキテクチャ

• 高速な連携: バルクロードなど多様なテクノロジに対応した連携フローの構築

• 高い拡張性：ターゲットデータベースを拡張することで容易なパフォーマンス向上

51


Change Data Capture(CDC)によりリアルタイム連携/更新データ連携の実現します

52

例えば、

•24時間365日停止することができない業務において、バッチ処理を行うことができない

•POSデータから一時間間隔の収益推移の把握

•証券取引業務におけるリアルタイムのカスタマーリスクポジションにより与信審査実施

•マスタデータの更新が生じた際、リアルタイムに統合マスタやその他のシステムへ連携

などにおいてリアルタイム連携が求められています

差分のみを

ETL処理DWHSource

CDCによる

差分情報の取得

変化の激しいビジネス環境において、リアルタイムデータにより情報の可視化が行われる必要性が極めて高まっています


まとめ

• 情報活用をするにあたっての3ステージを考慮せよ!!

データソース

情報蓄積ステージ

検索高速化

大量データ管理

運用管理

情報活用ステージ

Web分析

全社展開

アクセス制御

情報収集ステージ

ソース定義

データ変換

ロード処理

(ODS)

業務アプリケーション

分析担当者

参照ユーザ

データウェアハウス BIサーバ

フラットファイル

分析担当者

(DM)

情報を活用するステージだけでなく、情報蓄積ステージや収集ステージにおいても

柔軟性・拡張性がある基盤を構築していく必要があります


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以上の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです。また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込むことはできません。以下の事項は、マテリアルやコード、機能を提供することをコミットメント＇確約（するものではないため、購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さい。オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリースおよび時期については、弊社の裁量により決定されます。

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