Azure Synapse Analyticsでデータ統合を! メリットや機能を解説

企業に蓄積された情報を効率的に活用するためには、分散しているデータの統合的な管理が必要です。そこでおすすめしたいのが「Azure Synapse Analytics」です。本記事はAzure Synapse Analyticsの概要について解説するとともに、同製品を用いたデータ統合のメリットや導入事例を紹介します。

データ分析サービスAzure Synapse Analyticsの機能概要

Azure Synapse Analyticsとは、Microsoftが提供するクラウドコンピューティングサービス「Microsoft Azure」上で稼働し、ペタバイト規模のデータを処理できるデータ分析プラットフォームです。Azure Synapse Analyticsの最大の特徴は、データ統合・データウェアハウス・ビッグデータ分析を1つのサービスとして統合している点にあります。

データ分析を事業領域で活用するためには、情報の収集→加工→分析というプロセスが必要であり、各工程を別々のソリューションが担当するのが一般的です。たとえば、Microsoftのソリューションであれば、データの収集はあらゆる形式の生データを保管するデータレイクの「Azure Data Lake Storage」が用いられ、情報の抽出・変換・格納に特化したETLツールの「Azure Data Factory」で分析しやすいよう加工・変換されます。

そして、加工・変換によって構造化されたデータはデータウェアハウスの「Azure SQL Data Warehouse」に保管され、最終的にBIツールの「Power BI」や機械学習サービスの「Machine Learning」と連携し、分析・可視化するというのが一般的なプロセスです。Azure Synapse Analyticsは、BIツールと機械学習サービス以外の領域を統合し、1つのデータ分析プラットフォームとして稼働できます。

Azure Synapse Analyticsは、データウェアハウスのAzure SQL Data Warehouseを後継サービスですが、構造化データおよび非構造化データのいずれにも対応可能です。これにより、データレイクとデータウェアハウスの両方の性質を併せ持つ設計となっており、大容量データの取り込みや変換、処理をより効率的に実行できます。そして、Power BIやMachine Learningと連携することで、高度なビッグデータ分析が可能となるのです。

データ統合のメリット

Azure Synapse Analyticsは、組織内に分散しているさまざまなデータを一元的に管理する、データ統合ソリューションとして活用可能です。データの統合管理によって得られる主なメリットは以下の3つです。

• 業務効率化
• データ分析の精度向上
• 情報漏洩対策

メリット1　業務効率化

企業のデータは、各部門の基幹システムや情報システムに個別管理されているのが一般的です。それぞれに最適化された形式で管理されているため、部門自体の業務効率は高まりますが、この状態では情報が分断されておりデータの収集や連携ができません。そのため、全社横断的な業務連携には不向きな管理体制といえます。

各部門によって個別管理されているデータを統合できれば、部門を跨いだ情報共有が可能となり、組織全体における業務効率化と生産性の向上が期待できます。また、あらゆる業務データを統合することで経営状況を俯瞰的かつ網羅的に把握できるため、的確な意思決定やロジカルな事業戦略の立案に寄与する点も大きなメリットです。

メリット2　データ分析の精度向上

現代は情報爆発時代と呼ばれており、企業が取り扱うデータ量は爆発的に増大しています。このような時代のなかで企業が競争優位性を確立するためには、いかにして蓄積された膨大なデータを事業領域に活用するかが重要な課題です。データ分析を実行するためには各部門に分散している情報を一元化し、統合的に管理しなくてはなりません。

組織内のデータを統合的に管理し、加工・変換することで分析の精度が高まるとともに、今まで分析できていなかった領域から新たな知見を得られる可能性があります。そして、Azure Synapse Analyticsに保管された膨大なデータと、Power BIやMachine Learningを連携することで、AIによる高精度な市場分析や需要予測が可能となります。

メリット3　情報漏洩対策

各部門によってデータが個別管理されている場合、情報を受け渡す際にデータを手動で抽出し、別のシステムに移動するプロセスが必要です。こうしたデータの抽出や受け渡しの際に、ヒューマンエラーや意図的な流出によって情報漏洩インシデントが発生するケースが少なくありません。データを統合管理することで、システム間におけるデータの受け渡しが自動化されるため、ヒューマンエラーによる情報流出を最小限に抑えられます。

また、データ統合基盤を構築し、アクセス権限設定や職務分掌を明確に定義することで、内部の人間による意図的な情報流出が困難になります。同時にログデータの収集・管理も可能になるため、セキュリティインシデント発生時における原因究明や影響範囲の特定が容易になり、堅牢なセキュリティ体制の構築が可能です。

Azure Synapse Analyticsのデータ統合機能

Azure Synapse Analyticsは、90以上のデータソースからデータを取り込むネイティブコネクタが搭載されており、さまざまなシステムの情報をデータウェアハウスに取り込めます。この機能によって大規模なデータの「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（格納）」に特化したETLパイプラインの作成が可能です。

データ統合を活かしたAzure Synapse Analyticsの諸特長

ここからは、Azure Synapse Analyticsが備える特徴について見ていきましょう。

無限のスケール

記事の冒頭で述べたように、Azure Synapse Analyticsはペタバイト規模の情報を処理できるデータウェアハウスであり、実質無限ともいえるスケーラビリティを備えたソリューションです。基本的にデータウェアハウスは定義された構造化データのみを扱うリポジトリですが、Azure Synapse Analyticsは非構造化データにも対応可能なため、あらゆるフォーマットの膨大な情報を統合的に管理できます。

最高レベルのセキュリティおよびプライバシー機能

パブリック型のクラウドコンピューティングサービスは、リソースを複数のユーザーで共有するため、セキュリティの脆弱性が懸念されるソリューションです。しかし、Azureは情報セキュリティに関する「ISO/IEC 27701」や、クラウドセキュリティに関する「ISO/IEC 27017:2015」など、国際標準であるISO規格の認証を多数得ています。Azure Synapse AnalyticsはAzure上で稼働するシステムであり、セキュアなデータ分析プラットフォームの構築が可能です。

リアルタイムで分析情報を取得できる

Azure Synapse Analyticsは、「HTAP（Hybrid Transactional And Analytics Prosessing）」を実現する「Synapse Link」を利用することで、高負荷の作業を軽減し、データベースからリアルタイムで分析情報の取得が可能です。HTAPは、トランザクション処理と分析処理をインメモリデータベース上で処理する技術であり、データベースとAzure Synapse Analyticsをシームレスに統合します。

オンプレミス型との連携で分析速度が向上

Azure Synapse Analyticsはクラウド環境だけでなく、オンプレミス環境と併用するハイブリッドクラウドの構築が可能です。たとえば、オンプレミス環境のデータベースと連携し、時間のかかる分析プロセスをAzure Synapse Analyticsが担うことで速度向上が期待できます。また、機密情報や重要度の高いデータはクラウド環境から除外し、オンプレミス環境で管理することでセキュリティ体制の強化が可能です。

Azure Synapse Analyticsの導入事例

国内最大手の物流企業であるY社は、アナログなビジネスモデルを変革すべく、経営体制の抜本的な改革が求められていました。物流業界は運送ドライバーの減少と高齢化、小口配送の増加など、さまざまな課題を抱えており、DX（デジタルトランスフォーメーション）の実現が急務となっています。同社はこのような物流業界の現状を変革すべく、2020年1月に大規模な経営構造改革プランを発表しました。

経営構造改革のひとつとしてデータ分析に基づく経営体制の構築を掲げており、その実現に向けて選択したのが、高度な分析力を備えるAzure Synapse Analyticsの導入です。その結果、高度なデータ分析に基づく人員配置の最適化や、精度の高い荷物量の予測などを実現しています。大手企業でありながら、一歩先を見据えて組織構造を改革するデジタル戦略が生んだ成果といえます。

まとめ

Azure Synapse Analyticsは、膨大な経営データを統合管理し、高度なデータ分析によって経営判断や意思決定を支援するソリューションです。データ統合基盤を構築することで、定量的なデータ分析に基づく経営戦略の立案につながるでしょう。データ活用が喫緊の経営課題となっている企業は導入を検討してみてください。