データブリックス、データレイク上でBIを可能にするSQLアナリティクスを発表

業界で初めてレイクハウスのビジョンを実現したデータブリックスは、従来のクラウドデータウェアハウスに比べ、最大9倍もの価格性能を実現

米カルフォルニア州サンフランシスコ ― 2020年11月12日: データ&AI企業であるデータブリックスは本日、データアナリストがこれまでデータウェアハウスのみを対象としていたワークロードをデータレイク上で実行できるようにする「SQL Analytics」の提供を業界で初めて開始したことを発表しました。
これにより、データレイクの従来の範囲がデータサイエンスや機械学習からBIやSQLを含むすべてのデータワークロードにまで拡大され、組織は、データエンジニアリング、データサイエンス、データアナリティクスを横断するデータチームに権限を与え、データのための信頼できる唯一の情報源を実現することができるようになりました。
SQL Analyticsは、データウェアハウスのパフォーマンスとデータレイクの経済性を組み合わせたレイクハウス・アーキテクチャーを目指したデータブリックスのビジョンを実現し、従来のクラウド型データウェアハウスに比べて最大9倍の価格とパフォーマンスを実現しています。SQL Analyticsは、11月18日よりパブリックプレビューとして公開されます。詳細はこちらをご覧ください。
https://databricks.com/product/sql-analytics

レイクハウス・アーキテクチャーは、組織のデータとAIを簡素化します。従来、データチームは、ビジネスインテリジェンスのワークロードには独自のデータウェアハウスを、そして、データサイエンスや機械学習のワークロードにはデータレイクを、それぞれ構築・維持しなければなりませんでした。
高価で保守が複雑なレガシーアーキテクチャが共存することで、データのサイロ化が進み、イノベーションを遅らせたり、データチームの生産性を低下させたりしています。レイクハウス・アーキテクチャーは、単一のアーキテクチャー上で、全てのワークロードを実行することで、この問題に対処しています。

Shell 社のデータサイエンス担当GMであるダン・ジーボンズ氏は次のように述べています。
「Shell では、"Shell.ai"プラットフォームの基盤となるコンポーネントの一つとしてデータブリックスを選択しました。弊社は、よりクリーンなエネルギーソリューションを提供するという野心の一環として、デジタルトランスフォーメーションを進めてきました。その一環として、データレイクアーキテクチャに多額の投資を行ってきました。私たちの野望は、データチームが膨大なデータセットを可能な限りシンプルな方法で迅速にクエリを実行できるようにすることでした。標準的なBIツールを使用してペタバイト規模のデータセットに迅速なクエリを実行できるということは、私たちにとってゲームチェンジャーとなります。データブリックスとの共同開発アプローチにより、製品ロードマップに影響を与えることが可能となるこの製品が市場に出てくるのを楽しみにしています。」

データブリックスのCEO兼共同創業者であるアリ・ゴティシは次のように述べています。
「組織がデータをクラウドに移行するかどうかはもはや問題ではなく、いつ移行するかの問題です。データレイク上に構築されたレイクハウス・アーキテクチャーは、データ駆動型の組織にとって理想的なデータアーキテクチャーであり、今回の発売により、データ戦略に関しては、お客様にはるかに優れた選択肢を提供することができるようになります。私たちは何千ものお客様と協力してデータ戦略をどこに持っていきたいかを理解してきましたが、その答えは圧倒的にデータレイクを支持するものでした。実際、データレイクには膨大な量のデータがあり、SQL Analyticsを使用することで、TableauのようなBIツールに直接接続して、実際にそのデータをクエリすることができるようになりました」

SQL Analyticsは、顧客の既存のデータレイクに信頼性、品質、セキュリティを追加するオープンフォーマットのデータエンジンであるDelta Lakeをベースに構築されています。お客様は、データの複数のコピーを保存したり、独自のフォーマットでデータをロックしたりする必要が不要になります。データレイク上でBIのパフォーマンスを実現するために、SQL Analyticsは以下の2つのユニークな技術革新を利用しています。
●使いやすい自動スケーリングのエンドポイントを提供することで、ユーザーの負荷が高い場合でもクエリ遅延を常に低く抑えることが可能。
●データブリックス独自のクエリ実行エンジンであるDelta Engineを使用して、大規模なデータセットと小規模なデータセットの両方に対して非常に迅速にクエリを完了させることが可能。

TableauやMicrosoft Power BIなど、すべての主要なBIツール用のネイティブコネクタを備えているため、お客様はSQL Analyticsを既存のBIワークフローに簡単に統合して、これまで以上に新鮮で完全なデータを対象に分析を行うことができます。また、SQL Analytics には SQL ネイティブのクエリとビジュアライゼーションのインターフェイスがあり、従来の BI ツールにアクセスできないアナリスト、データサイエンティスト、開発者でも、組織内で簡単に共有できるダッシュボードやレポートを作成することができます。

Tableau社のチーフプロダクトオフィサーであるフランソワ・アジェンスタッド氏は次のように述べています。「今、組織ではこれまで以上にスピードと俊敏さを兼ね備えた適応性の高いデータ戦略を必要としています。組織が急速にデータをクラウドに移行するなか、データレイク上でアナリティクスを行うことへの関心が高まっています。SQLアナリティクスの導入により、顧客が必要とする性能・信頼性・規模において大量のデータから洞察を得ることができる、まったく新しい体験を提供します。この機会を実現するために、データブリックスと提携できたことを誇りに思います」

レイクハウスアーキテクチャは、以下のようなデータブリックスのパートナーによって広くサポートされています:
  • BIパートナー: Tableau, Qlik, Looker, Thoughtspot
  • インジェストパートナー: Fivetran, Fishtown Analytics, Talend, Matillion
  • カタログパートナー: Collibra, Alation
  • コンサルティングパートナー: Accenture, Avanade, Slalom, Thorogood, Advancing Analytics

Fivetran社のCEOであるジョージ・フレイザー氏は次のように述べています。
「データブリックスのSQL Analyticsは、現代のデータスタックにおける最も重要なトレンドである、従来のSQL Analyticsと機械学習やデータサイエンスの統合を実現するための重要な一歩です。企業はデータの集中化とキュレーションに莫大な投資を行っていますが、それらの投資を一度に行い、統一された環境で複数の分析パラダイムを実装することができるようにしなければなりません。レイクハウス・アーキテクチャーはそれをサポートします。」

今回の発表は、データブリックスが過去1年間に達成した印象的な勢いに乗じたものです。データブリックスは、2019年第3四半期の2億ドルから2020年第3四半期時点で3億5000万ドル以上の収益ランレートを達成し、現在では記録的な急成長を遂げているエンタープライズ・ソフトウェア・クラウド企業の一つとなっています。英国、オランダ、ドイツ、スウェーデンでは人員を2倍に増やし、オーストラリアとインドでは昨年1年間で5倍の成長を遂げるなど、グローバルな成長を遂げています。データブリックスは、世界中で1,500人の従業員を擁し、何千ものデータチームがあらゆる業界や業種でデータブリックスの統合データ分析プラットフォームを活用しています。

データブリックス社の顧客からのコメント
Atlassian社:データプラットフォームシニアマネージャー、ロアン・デュピア氏
「Atlassianでは、常に進化し続ける目標を達成するために、チームが機能を超えてうまくコラボレーションできるようにする必要があります。
簡素化されたレイクハウスアーキテクチャは、大量のユーザーデータをインジェストし、顧客のニーズをより良く予測し、顧客体験を向上させるために必要な分析を実行することを可能にします。 使いやすい単一のクラウドアナリティクスプラットフォームにより、迅速に改善し、実用的な洞察に基づいた新しいコラボレーションツールを構築することができます」

Wejo社:データ部門責任者、ダニエル・ティブル氏
「Wejoでは、5,000万台以上のアクセス可能なコネクテッドカーからデータを収集し、より良いドライビングエクスペリエンスを構築しています。データブリックスと堅牢なレイクハウス・アーキテクチャにより、顧客に自動分析を提供することが可能になり、毎月5兆点近くのデータポイントについて洞察を得ることができるようになります」

Yipitdata社:エンジニアリングディレクター、アンドリュー・グロス氏
「データ駆動型のリサーチを顧客に提供することに注力している企業として、データレイク内の膨大なデータは私たちの生命線です。 データブリックスとDelta Lakeを活用することで、すでに拡張性を維持したままデータを民主化することができており、本番のワークロードを実行するコストを60%削減し、数百万ドルのコスト削減を実現しています。 データブリックスのレイクハウスアーキテクチャを活用することで、リサーチアナリストからデータサイエンティストまで、組織内のすべての人が同じデータを相互に利用できるようになり、これまで以上に迅速にお客様に革新的な洞察を提供できるようになります」
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