各拠点に散らばったデータを活用していますか？ ・N:Nでデータベースを連携させた統合処理を行いたい ・データベースと連携して複雑なデータ加工処理を行いたい ・データを分析するためにデータを統合管理したい ・サービスのリプレイスに伴いデータ管理方法の変更したい これらのご要望はございませんか。 ただ、ファイルやデータウェアハウス、WEB API等のデータが混在する場合、これらの要求を満たすのは手間となります。 そこで、この様なデータの加工・移行・統合が簡単に行える手法をご紹介します。 本セミナーでは「Stambia」というETLツールをご紹介させて頂きます。 データの加工・移行・統合にお悩みの方、ぜひご覧ください。

1. 複数のデータベースを統合・連携したい！
こんなときにおすすめ「Stambia」
株式会社クライム 新福将也

2. 変更をリアルタイムに転送
中間テーブルを使用し
データの加工を行う
複製元
複製先ステージング複製元
複製先
レプリケーションツール
ETLツール
ETLツールとは
→複雑なデータの処理を簡単に行う

4. 活用例
1. 統合 :新システムを組み込み
2. 加工/移行 :別システムへ移行

5. 活用例：新システムを組み込み
運搬データ
Eコマース
マスターデータ
カタログ
アプリ
データハブ
Stambia
Webサービス
ERP インスタンス
BI
社内リソース、運搬データ、お客様から収集したデータを統合、そのデータを
お客様に展開しているサービスや分析などに役立て、次のビジネスに活かす。
お客様の
ニーズ把握

6. 活用例
1. 統合 :新システムを組み込み
2. 加工/移行 :別システムへ移行

7. 活用例：別システムへ移行
事業拡大により、ERPの移行を検討。移行先ERPのデータ構造に対応、
データの最適化を実施することで、無駄がないERPの移行を実現。
移行先ERP
ステージング
フェーズ 1
フェーズ2
フェーズ3
フェーズ1: 必要なデータの抽出
フェーズ2: データの最適化
フェーズ3: データを移行先ERPに統合
既存ERP
アプリケーション
ファイル
データベース

8. 大規模環境に適した機能
 移行
→常に最適な処理を選択可能
→効率的なアーキテクチャ
 統合
→JAVAを利用
→幅広いデータソースの対応
 加工
→一元的な操作性
→ミスを減らす開発手法

9. 大規模環境に適した機能
 移行
→常に最適な処理を選択可能
→効率的なアーキテクチャ
 統合
→JAVAを利用
→幅広いデータソースの対応
 加工
→一元的な操作性
→ミスを減らす開発手法

10. • Actian Ingres
• IBM DB2 UDB V8.x, V9.x, V10.x
• IBM DB2/400, DB2/MVS
• Informix
• Oracle, Oracle Hexadata,
8i, 9i, 10g, 11g, 12c
• Oracle RDB
• Microsoft SQL Server,
2005, 2008, 2012, 2014
• MySQL,
V5.0 to 5.7 and followings
• Postgre SQL, V8.x, V9.x
• Hyperfile
 Hypersonic SQL
 Lotus Notes
 Microsoft Access
 Microsoft Excel
 Paradox
 EMC Greenplum
 IBM Netezza
(Pure Data)
 Teradata
V13, V14, V15
 Actian Vectorwise
 HP Vertica
 H2
対応一覧
 SAP Sybase ASE
 Hive
 Cassandra
 Elastic Search
 Parstream
 SAP Sybase IQ
 SAP Hana
 Monet DB
 Amazon Redshift
 Amazon RDS
 Google Spreadsheet
 Dbase
 Salesforce
～統合～

11. 大規模環境に適した機能
 移行
→常に最適な処理を選択可能
→効率的なアーキテクチャ
 統合
→JAVAを利用
→幅広いデータソースの対応
 加工
→一元的な操作性
→ミスを減らす開発手法

12. ユニバーサルマッピング ～加工～
各種データも同じような操作が可能

13. モデル化を行いながら開発・テストを行う手法
モデルからプログラムを自動生成し効率をアップ
モデル駆動開発 ～加工～
ソース側 ターゲット側

14. 大規模環境に適した機能
 統合
→JAVAを利用
→幅広いデータソースの対応
 加工
→一元的な操作性
→ミスを減らす開発手法
 移行
→常に最適な処理を選択可能
→効率的なアーキテクチャ

15. ・自動生成されるコードをデフォルトで数多く用意
・用途やデータソースの種類に適したコードを自動選択
・テンプレートのカスタマイズや自作が可能
豊富なテンプレート ～移行～
ソース側 ターゲット側

16. 利点
→パフォーマンス最大化
→アーキテクチャ簡素化
→既存リソースの活用
E-LT アーキテクチャ
ETLツール側が行っていたデータの変換処理を
データソース側に任せることでボトルネックを回避
～移行～
従来アーキテクチャ E-LTアーキテクチャ

17. 利点
→パフォーマンス最大化
→アーキテクチャ簡素化
→既存リソースの活用
E-LT アーキテクチャ
ETLツール側が行っていたデータの変換処理を
データストア側に任せることでボトルネックを回避
～移行～
E-LTアーキテクチャ

18. 大規模環境に適した機能
 移行
→常に最適な処理を選択可能
→効率的なアーキテクチャ
 統合
→JAVAを利用
→幅広いデータソースの対応
 加工
→一元的な操作性
→ミスを減らす開発手法

19. まとめ
 移行
→常に最適な処理を選択可能
→効率的なアーキテクチャ
 統合
→JAVAを利用
→幅広いデータソースの対応
 加工
→一元的な操作性
→ミスを減らす開発手法
大規模環境のデータ統合にStambia