DWHアプライアンスの選定方法
DWHアプライアンスの選択において、比較の対象となる重要な基準を紹介していきます。
分析のスピード
そもそもDWHが誕生した理由は、既存のデータベースでは分析に時間がかかりすぎたからです。このことを踏まえると、DWHを導入する意義は、データ分析をスピーディーに行うことにあると言えます。
つまり、候補となったソリューションがどれだけのパフォーマンスを提供するかを確認することは不可欠です。具体的には、サンプルデータを提供してパフォーマンスを検証するとよいでしょう。
分析の柔軟性
構築したDWHが使われなくなる危険性の1つに、操作が難解であるという点があります。専門的なスキルを必要とする場合、自社に対応可能な人員がいなければなりません。
製品によっては要求スキルは異なってきますから、設定作業において、ユーザインターフェイスはグラフィカルか、自由にキューブ（分析データの単位）をつくれるかを確認しましょう。
システムの拡張性
DWHの蓄積対象となるデータは日々拡大していきます。構築するシステムがその拡大に対応できるのか、費用はどれぐらいかかるかを確認します。
また、企業戦略によって収集するデータがいきなり多角化する可能性もあります。その突発的な拡張にも対応できるかも確認しておく必要があります。
データの連携
DWHは決して単独では成立しないシステムです。データを提供する別のシステムが必要ですし（IN）、場合によっては分析用のアプリケーションにデータを提供する（OUT）こともあります。他システムと柔軟に連携する機能が用意されているかを確認しましょう。
最近注目を集めているDWHアプライアンスとは？
DWHアプライアンスとは、DWHとDWHの構築に必要なハードウェア・ソフトウェアとを一つにパッケージ化した製品のことです。一般にシステムのパフォーマンス最適化のための調整（チューニング）に大変な時間と知識・経験が必要となってしまいますが、アプライアンスを利用すれば、このチューニングの時間を極力少なくして、短期間で構築を行うことができます。
DWHを導入したいが構築に関するノウハウがなかったり、構築の業務負担が心配であったりする企業にはお勧めです。
自社にあったDWHアプライアンスで、データの有効活用を！
DWHはあらかじめ統合されたシステムを提供するため、システム最適化のコストを大幅に削減することができます。以上の選定ポイントに注目して、自社に最適なシステムを導入し、データを有効活用してみてはいかがですか。
