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Azure Synapse Analytics は、ビッグ データとデータ ウェアハウスの 2 つの世界を、エンタープライズグレードの強力な 1 つのプラットフォームに統合できるよう設計された、制限のない分析サービスです。今回のブログ記事では、グローバルな組織が Azure Synapse Analytics を使用してデータを活用したイノベーションとビジネス価値の向上を実現した、4 つの実例を見ていきます。データ分析がどのようにビジネスに役立つかについてのより詳細な説明は、e-Book 『分析の教訓: 4 社の企業が分析によってビジネスのアジリティを高めた方法』をお読みください。また、Azure にサインアップして、Azure Synapse を使用したご自分のデータの探索を開始しましょう。

Azure Synapse を使用する理由

Azure Synapse は、すばやく分析情報を得てビジネスのアジリティを高められるよう設計された、すぐに使える完全なソリューションを提供します。Azure Synapse は、データ インジェスト、ビッグ データ分析、データ ウェアハウスが統合された、唯一のエンドツーエンドのプラットフォームです。フルマネージドのインフラストラクチャ上でのターンキー セットアップと構成オプションが提供され、お客様はすばやく結果を得ることができます。サーバーレスおよび専用オプションの両方が備わっており、各ワークロードに対し最適な価格設定オプションを選択できるため、よりコントロールされ、柔軟性に富む価格設定を利用できます。

ユース ケース 1: ジャストインタイムのインベントリ

Aggreko は、臨時発電、温度制御システム、エネルギー サービスを提供する世界的なリーダーであり、顧客が必要とするときにいつでもどこでもバックアップ エネルギーと電力供給を提供しています。Aggreko は Azure Synapse を使用して、専門家向けの機器をジャストインタイムで提供することで、運用効率を向上させています。

Aggreko のデータ インジェスト パイプラインは、インジェスト (バッチ) ジョブの実行に 4 時間かかっていたため、8 時間ごとに実行するように設定されていました。さらに、データ ウェアハウスは、ストレージの制限により、毎日再構築される必要がありました。これは、データが到着してからデータ分析パイプラインで利用できるようになるまでに 8 ~ 24 時間のタイムラグがあることを意味していました。

ジャストインタイム インベントリのソリューションの概要図。

Aggreko は Azure Synapse を採用することで、インジェストの複雑さが軽減され、スピードが向上したため、分析情報を得るまでの時間を大幅に改善することができました。インジェストの時間が 4 時間から 5 分未満に短縮されました。これにより、Aggreko では現在、分析パイプラインのデータをほぼリアルタイム (5 分以内のタイムラグ) で利用できるようになっています。またチームは、レガシ システムの技術的な問題を解決するために費やしていた時間の 30 ~ 40% を節約できたと見積もっています。Azure Synapse を採用することで、データを瞬時に探索できるようになったため、Aggreko のチームではビジネス上の問題解決に集中できる時間が増えました。

「Azure Synapse により、データを移動することなく探索してクエリを実行するための 1 つの環境が提供されます。そのため、さまざまなデータ量において、分析情報を Power BI に出力する前にレイク上で直接クエリを実行することで、非常に高速に分析情報を得ることができます。」 — Elizabeth Hollinger 氏 (データ分析情報担当ディレクター、Aggreko)

前述のように、このユース ケースは Aggreko が分析プラットフォームとして Azure Synapse を導入した実際のシナリオに基づいています。このお客様事例の詳細については、こちらの Aggreko のデータ分析情報担当ディレクターとのインタビューをご覧ください

ユース ケース 2: 不正行為の検出

ブラジルに拠点を置く大手不正行為検出企業である Clearsale は、Azure Synapse を使用して運用分析データ プラットフォームの最新化を行いました。Clearsale は、ビッグ データ分析を使用して毎日平均 50 万件のトランザクションを確認し、世界中の不正行為を検出しています。Clearsale のデータセットは 2 年ごとに倍増しており、この企業は数秒以内で不正行為検出サービスを提供する必要があります。これには、優れたレベルのスケーラビリティとパフォーマンスが必要です。

Azure での Clearsale の不正行為検出に関するソリューションの概要図。

Clearsale は Azure Synapse を使用して、新しいモデルのトレーニングにかかる時間を大幅に短縮し、不正検出機能を改善しました。同社の以前のオンプレミスのプラットフォームでは、機械学習モデルのインジェスト、準備、トレーニングに 1 週間近くかかっていました。Azure Synapse を使用することで、これが今では 6 時間以下に短縮されました。これにより、機能が強化され、効率が向上し、運用上のオーバーヘッドが削減され、大規模な改善となりました。

ユース ケース 3: 予測メンテナンス

GE Aviation のデジタル グループは、航空機エンジンの製造と航空ソフトウェアの開発で世界をリードしています。GE は製造だけでなく、世界中の多くの航空会社に高度なデータ分析を提供しています。各フライトについて、GE はフライト全体の時系列データをインジェストしており、その中には 35 万ものデータポイントが含まれています。当然のことながら、このような大量のデータでデータ分析を実行することは簡単ではありません。これを解決するために、チームは Azure Synapse を導入しました。

GE の安全な分析プラットフォームの概要 (簡易版) アーキテクチャ。

Azure Synapse を使用することで、GE は複雑な予測機械学習モデルの構築を非常に簡単かつ迅速に行うことができるようになりました。以前のシステムを使って類似のものを構築するには、複数のシステムや環境にまたがった多くの複雑な手順が必要でした。GE では、Microsoft Power BI と Azure Synapse のネイティブ統合が非常に有用であることが証明されました。同社はデータをすばやく探索できるようになり、また Power BI レポートに異常が見つかった場合には、アナリストはドリルダウン分析を行い、なぜスパイクが発生したのか、どのような修正メンテナンスが必要なのかを確認することができるようになりました。

ユース ケース 4: マーケティング分析 (顧客の 360 度ビュー)

オーストラリア、ニュージーランド、日本に店舗を持つ大規模な多国籍小売企業を想像してみてください。この会社は、消費財、電子機器、パーソナル ケア用品を実店舗およびデジタル オンライン チャネルで販売しています。同社は、データ分析を活用して、顧客のエンドツーエンドのビューを構築したいと考えています。カスタマー エクスペリエンスを向上させ、利益を上げることを目標にしています。これを実現するためには、データ チームは Azure Synapse が最適なプラットフォームであることを発見しました。

企業のマーケティング分析プラットフォームの概要 (簡易版) アーキテクチャ。

Azure Synapse を使用することにより、データ チームは、これまで不可能だった方法で、データ、開発者、ビジネス ユーザーを 1 つにまとめることができるようになりました。Azure Synapse によりインジェストとデータ処理が簡素化され、組織は、すべての運用および履歴データが保持され、ほぼリアルタイムでリフレッシュされる中央のデータ ストアを簡単に所有できるようになりました。また Azure Synapse は、データをある形式から別の形式に変換したり、データを他のシステムに移動したりする必要がないため、データの探索と検索が簡単になりました。これにより、データ チームはさまざまなデータセットを実験、マッピング、相関させて、すぐに使用できるようにキュレーションされた (ゴールド) データを作成できるようになりました。

詳細情報

今日の市場では、組織はリアルタイムで業績を明確に把握し、潜在的なチャンスに継続的に適応して、それをつかめるようにする必要があります。ビジネス リーダーは、データ、サイエンス、そしてチームの知恵と知識を活用できます。適切なツールでチームを強化することは、チームが共同作業、発見、イノベーションを行えるようにするためには非常に重要です。

これまで説明してきたように、Azure Synapse は、企業が小規模に開始して必要に応じてスケーリングすることができる、制限のない、そして統一された強力な分析サービスを提供しています。使用した分だけ、必要なときにのみお支払いいただきます。

Azure Synapse を使用して、どのようにイノベーションを起こし、ビジネスを前進させることができるかについては、e-Book 『分析の教訓: 4 社の企業が分析によってビジネスのアジリティを高めた方法』をお読みください。

Azure Synapse を今すぐ開始するには、次の方法があります。

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