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はじめに

以前の記事で、Data Vault 2.0ELT を紹介しました。中でも Data Vault 2.0 に関しては、特殊なデータモデルや独自アーキテクチャを扱う基盤を、一から開発・構築するのには至難の業です。

そこで朗報です。Yellowfin と同じ Idera グループの WhereScape 社が、ELT 上で Data Vault 2.0 の設計・運用を担うソフトウェア Wherescape を提供しています。

WhereScape 概要

WhereScape の役割を一言で説明すると、DWH の構築です。データソースからデータを収集し、スキーマを変換しながら、スタースキーマ、スノーフレーク、Data Vault など、DWH が参照するためのスキーマを構築します。

モジュール

その役割を提供するために、WhereScape は、3D、RED、Data Vault Express (DVE) の 3 機能で構成されます。それぞれの役割は大まかに以下の感じです。

機能 役割
3D ・データソース探索 (リバースプロキシー)
・データプロファイリング
・データモデリング
・メタデータ生成
RED ・実行プロシージャの生成
・スケジュール実行
DVE ・Data Vault データモデリング

なお、WhereScape 自体、実データは管理しません。メタデータだけを管理し、実際の処理は全て外部のデータベースに委譲します。

処理の流れ

下記イメージは、実行環境である WhereScape RED の機能概要を説明する目的で、プレゼン資料などに使われるものです。

ws-architecture-1024x561.jpg

左から順を追って説明します。

  1. DATA SOURCES から データを LOADING し、DATA TRANSFORM でデータ構造を変換したものを、DATA FOUNDATION に格納します。
  2. DATA FOUNDATIONでは、中間テーブルが、DATA STORE/LAKE、DATA VAULT、3NF などの構造で管理されます。
  3. さらに、BUSINESS TRANSFORM でデータ構造が変換され、END USER LAYER で STAR SCHEMA や BUSINESS VAULT など、目的に応じたデータ構造で管理されます。
  4. BI や ANALYTICS TOOLS は、END USER LAYER のデータにアクセスし、データを可視化・分析します。
  5. 先述の通り、WhereScape はメタデータだけを管理します。メタデータをもとに、データのロード、変換、生成などに関わるスクリプトやプロシージャを生成し、これらの実行を外部データベースに委譲します。

簡易イメージ

更に簡素化したイメージが下記です。

image.png

・イメージ下部に示される WhereScape は、外部データベースのメタデータを管理します。メタデータをもとに生成されたスクリプトで、外部データベースに対してデータのロードや変換などの実行を委譲します。
・データのロードや変換の実処理は、全て外部データベースのリソースを使って実行するため、パフォーマンスも外部データベースのスペックに依存する形です。
・クラウド上のデータベースの処理性能を活用できることから、データ量の多い処理を行う場面で強みを発揮します。いわゆる ELT です。

WhereScape 操作

Data Vault データモデリングの作成を前提とした操作手順を、画面イメージと併せて説明します。

データーソース

データソースにアクセスし、構造を可視化して確認します。併せて、詳細なプロファイルを作成することも可能です。
リバースエンジニアリングとしての役割も果たします。

image.png

構造変換

ステージングレイヤを介して、データを変換していきます。

image.png

DWH が取り扱えるように、Data Vault データモデリングを生成します。

image.png

データのロードや変換は、全てメタデータをもとに作成されたスクリプトやプロシージャを WhereScape から実行し、実際の処理は外部データベースに委譲します。

image.png

スケジュール実行

この処理をスケジューリング実行します。WhereScape のスケジュール機能でなく、外部のスケジュール機能を使って実行することも可能です。

image.png

最後に

手短に WhereScape を紹介いたしました。なかなか奥の深い製品で、簡単に説明しきれるものではありません。
興味を持たれた方は、是非 Yellowfin 営業担当までご連絡ください。24 時間 365 日受け付けています。

では皆様、良いデータ分析を!

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