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ETLツールは、従業員10名程度の小規模組織から300名以上の大企業、上場企業やグループ会社まで、企業規模によって求められる機能や運用体制が異なります。この記事では企業規模別に確認したい判断軸と、実際の比較検討で見落としやすいポイントを整理して解説します。導入前の製品選定を進める際の参考にご覧ください。
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データベースサービスは、操作画面が複雑であったり、初期設定に専門知識が必要であったり、サポート対応に時間がかかったりすると、使いにくいと感じられる場合があります。この記事では使いにくさが生まれる要因と、契約前に見極めるための具体的な視点をわかりやすく整理していますので、選定前の判断材料としてお役立てください。
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データベースサービスでは、自動バックアップの未実行やレプリケーションのデータ不整合、フェイルオーバーの遅延、オートスケーリングの誤作動といったエラーが起こる場合があります。この記事では機能ごとのエラーが起こる要因と、早期に気づくための確認方法をわかりやすく整理していますので、運用改善の参考にしてください。
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データベースサービスは、基本料金が安く見えても、データ転送量やレプリカ台数の増加、契約期間の縛りなどによって追加コストが発生する場合があります。この記事では追加コストが生じやすいポイントと、3年間の総コストを見積もる考え方をあわせて整理していますので、契約前の確認材料としてぜひご活用いただければ幸いです。
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データベースサービスは、導入しても属人化が解消しなかったり、オンプレからの移行でコストが削減されなかったり、クエリ処理が遅くなったりする失敗が起こる場合があります。この記事では導入後に失敗が起こりやすい原因と、防ぐための具体的な視点をわかりやすく整理していますので、導入前後の確認にぜひお役立てください。
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データベース運用では、エンジニア1人体制での監視の滞りや、情シス不在によるバックアップ管理の放置、多拠点での権限設定の混乱、部門間の方針対立といった失敗が起こる場合があります。この記事では失敗の傾向と、それぞれを防ぐための具体的な対策の視点をわかりやすく整理していますので、運用改善の参考にしてください。
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データベースサービスでは、EC通販のアクセス集中や金融機関の導入時の懸念、製造業の生産データ運用トラブル、医療法人のデータ移行時の不具合など、業種ごとに起こりやすい懸念点があります。この記事では業種別の懸念点と、それぞれを防ぐための対策の視点をあわせて整理していますので、導入前の参考にしてください。
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データベースサービスは、企業規模とスペックの組み合わせを誤ると、費用対効果の悪化や機能不足、アクセス集中時の応答遅延といった懸念が生じる場合があります。この記事では規模別に起こりやすい懸念点と、それぞれの確認方法や対策の考え方をわかりやすく整理していますので、選定前の判断材料としてぜひご活用ください。
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データベースサービスの使いやすさは、管理コンソールの操作性や初期設定の手間、サポート体制、機能とのバランスなど複数の要素で決まります。この記事では使いやすさを判断する基準と、トライアルや事例を活用して実際に確認する方法をわかりやすく整理していますので、社内での比較検討にぜひお役立てくださいますと幸いです。
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データベースサービスには、自動バックアップやレプリケーション、自動スケーリング、監視・アラート、自動フェイルオーバー、パフォーマンスチューニング支援などの機能があります。この記事では機能ごとの役割と、選定時に確認しておきたい視点をわかりやすく整理していますので、製品選定や比較検討の参考にしてください。
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