Azure Synapse Analyticsとは? 特徴や導入メリット、事例を解説

近年、さまざまな産業でDXの実現が喫緊の経営課題となっており、データ活用の重要性が高まっています。そんななかで注目を集めているのが「Azure Synapse Analytics」です。本記事はAzure Synapse Analyticsについて詳しく解説するとともに、具体的なメリットや企業の導入事例を紹介します。

Azure Synapse Analyticsとは?

Azure Synapse Analyticsとは、Microsoft Azure上で稼働する、ペタバイト単位の情報を高速で処理できるデータ分析プラットフォームです。クラウド型のデータウェアハウスサービス「Azure SQL Data Warehouse」をリブランディングし、データ統合・データウェアハウス・ビッグデータ分析をひとつにまとめたソリューションとして2019年にリリースされました。
複数の機能を統合した分析プラットフォームであるAzure Synapse Analyticsは、「データの収集・蓄積」→「データの抽出・加工」→「データの分析・可視化」という一連の分析プロセスをワンストップで実行することを可能にします。

次の項目では、Azure Synapse Analyticsがデータレイクやデータウェアハウス、Data Factoryとどのように異なるのかを詳しく解説します。

データレイクとの違いは?

データレイクとは、構造化・半構造化・非構造化といった形式を問わず、あらゆるデータをそのままのフォーマットで一元的に保管するデータリポジトリです。
加工が一切施されていない生データを泳がせておくように保管するという特性が「Data Lake（情報の湖）」という名称に示されています。Azure Synapse Analyticsは、その機能の一部にデータレイクとしての側面を持っています。

データウェアハウスとの違いは?

生データのまま保管するデータレイクに対して、分析しやすいように抽出・加工された構造化データのみを保管するのがデータウェアハウスです。つまり、データウェアハウスは、「データの検索と分析に特化した情報の倉庫」と捉えられます。
Azure Synapse Analyticsは、データレイクとデータウェアハウス双方の機能を統合することで、新たなビッグデータ分析エクスペリエンスを可能にしています。

Azure Data Factoryとの違いは?

Azure Data Factoryは、データ統合が可能なクラウドサービスで、異なるデータソースを統合できるのが特徴です。一方で、Azure Synapse Analyticsは、データウェアハウジングとビッグデータ分析を統合する分析サービスです。
Azure Data Factoryは大規模なETLを簡略化して複数のデータソースの統合を実現し、Azure Synapse Analyticsは機械学習やBIを利用しやすいようにデータの管理・準備・提供を行います。両者には類似点も多いものの、このように基本的なコンセプトが異なっているので、搭載されている機能にも差異があります。

Azure Synapse Analyticsの特徴

Azure Synapse Analyticsは、以下で挙げる2つの特徴をもっています。

データ分析を統合的に管理できる

Azure Synapse Analyticsがもつ第一の特徴は、データ分析に伴う一連のプロセスを統合管理できることです。一般にデータ分析を行うには、「データをデータレイクに収集・蓄積」→「ETLツールによってデータを抽出・加工」→「構造化されたデータをデータウェアハウスに保管」→「BIツールや機械学習（ML）と連携してデータを分析・可視化」という工程を経ます。
このように数多くの工程および複数のソリューションと連携する必要があることは、データ分析における大きな障壁となっていました。しかし、複数のソリューションを統合したAzure Synapse Analyticsは、これらの工程をスムーズに繋げ、効率的かつ快適なデータ分析エクスペリエンスを実現します。

Azure Synapse Analyticsを導入する3つのメリット

Azure Synapse Analyticsを導入することで、企業は主に3つのメリットを得られます。

1. 効率的なデータ分析基盤を構築できる

Azure Synapse Analyticsは、データウェアハウスでありながら、構造化データと非構造化データを横断して参照できるため、大容量データの収集・蓄積といった領域にも対応可能です。データレイクとデータウェアハウスそれぞれの性質を兼ね備えているため、スムーズなデータ連携による効率的なデータ分析基盤を整備できます。そして、データベースやETLツール、BIツールなどと連携し、ひとつの統合されたデータ分析プラットフォームをクラウド上に構築します。

2. 多くのプログラミング言語と互換性がある

Azure Synapse Analyticsは、幅広いスクリプト言語やSQL言語と互換性があるため、さまざまな領域の分析やデータエンジニアリングに活用可能です。たとえば、汎用性が高く大規模開発向けのJava、統計解析に用いられるR、機械学習の領域を得意とするPython、SQL Serverで使用されるTransact-SQLなど、非常に多くの言語と互換性があります。

3. BIツールや機械学習と統合できる

先述したように、Azure Synapse Analyticsは、Azure上のETLツールやBIツールと連携し、ひとつの統合されたデータ分析プラットフォームとして運用できます。たとえば、ETLツールのData Factoryによって抽出・加工されたデータをAzure Synapse Analyticsに統合し、機械学習に特化したAzure Machine LearningやBIツールのPower BIと連携することで、スムーズなデータ運用と高速なビッグデータ分析が可能です。

【導入事例】Azure Synapse Analyticsの導入なら「SystemEXE」

「SystemEXE」はAzure Synapse AnalyticsとMotionBoard Cloudを組み合わせることで、ビッグデータの手軽な抽出・分析を実現するサービスを提供しています。以下では、SystemEXEを通してAzure Synapse Analyticsを導入した企業の成功事例を紹介します。

事例1：保険業でのデータプラットフォームの集約

保険業では多岐にわたるデータを扱うため、データの散在やシステム間の連携が課題になりがちです。そこで、ある保険会社は、Azure Synapse Analyticsを導入することで、複数のデータソースを接続し、データレイクへ大量にデータを蓄積できるようになりました。その結果、ひとつのデータプラットフォームにデータを集約し、必要なデータへの迅速なアクセスを実現しました。

事例2：製造業での非構造データのリアルタイム分析・可視化

製造工場では、構造データだけでなく、写真やIoTなどの非構造データも分析します。ある企業は、Azure Synapse AnalyticsのETL機能を活用して非構造データを標準化・格納することで、MotionBoard上でのデータ分析・可視化をスムーズに実現できるようにしました。これによって設備の状態を表すデータをリアルタイムで表示し、設備故障時などの緊急事態へ迅速に対応できるようになりました。

まとめ

Azure Synapse Analyticsは、ETLツールやBIツールと連携することで、ひとつのデータ分析プラットフォームを構築できるソリューションです。自社に蓄積された経営データを活用し、新たな市場価値を創出していくためにも、Azure Synapse Analyticsの導入を検討してみてはいかがでしょうか。