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大量データをデータベース化することなく省メモリで高速に処理するデータ加工ツール

「解析ブースター」は、大量のCSV・テキストファイルをデータベース化することなく高速に加工(検索・抽出・集計・結合・クレンジングなど)するツールです。ビッグデータから欲しいデータを即座に抽出できるので、常に最新のデータを利用してデータを分析・活用できます。これまで、BIツールやExcelで扱えなかったビッグデータをオンタイムで抽出し、さまざまなシーンで活用できます。

解析ブースター利用イメージ

解析ブースター利用イメージ

  • データベースを使用せずにビッグデータを活用したい方
  • ビッグデータをBIツールで効率よく活用したい方
  • トラブル時のアクセスログ解析に迅速対応したい方
  • ビッグデータのテキストマイニングの時間を短縮したい方
  • ビッグデータをExcelで活用したい方
  • データベース不要CSV・テキストファイルをデータベース化せずにSQLで直接加工できます。データベースへの取り込み(ローディング)が不要な分、トータルの処理時間を大幅に短縮できます。
  • 大量データを省メモリで高速処理独自の特許取得済みアルゴリズム「高速ツリー」と非同期I/ Oにより、ストレージの帯域幅をフル活用した高速な大量データ処理を可能としました。高速ツリーによるソートマージをベースとした逐次処理方式で、メモリに大量データを溜め込まない省メモリな処理を実現します。
  • 低コストデータベース不要で省メモリなので大規模なシステム構成は必要ありません。
    ビッグデータを低コストで手軽に活用できます。
  • BIツール、ETLツールと連携可能他のアプリケーションと連携して、ビッグデータを効率良く活用できます。
    例えば、BIツール向けにビッグデータのサマリーを解析ブースターで抽出して、効率よく可視化・分析できます。
    また、ETLツールから解析ブースターを呼出しすることにより、バッチ処理を高速化できます。特に、集計を伴う大量バッチ処理に高い効果を発揮します。

わかりやすい操作画面

一部の機能はGUIからも実行することができます。
例えば、このようなことができます。
・検索:複数ファイルから指定した条件で検索する。
・変換:変換関数を使用して変換ができます。
(アルファベットの大文字を小文字に変換するなど)
・結合:2つのファイルを結合して計算やソートができます。
(人口と面積データから人口密度を計算するなど)
・集計:ある項目を基準に集計ができます。
(商品別に金額と点数の合計を集計するなど)

SQL+プロシージャが利用可能

SQLで記述できない処理はプロシージャを併用することができます。SQLとプロシージャを組合わせることで、多様で複雑なデータ処理にも迅速に対応できます。

データベースインターフェース(ODBC/JDBC)

ODBC/JDBCが使用できるため、BIツールやExcelなど、アプリケーションとの連携が可能です。

スクリプトの呼出し

SQL、プロシージャで記述した処理をスクリプトとして呼出して実行できます。
作成したスクリプトは他のツールからも呼出し可能です。

並列処理

並列処理によって処理速度を高めたり、複数の処理を同時に実行することができます。最大16並列処理まで指定可能です。

アーカイブ入出力(GUI利用時のみ)

CSV・テキストのZIPファイルを入力して、加工後のデータをZIPファイルとして出力できます。アーカイブされたデータから、必要な時に必要なデータを抽出して利用できます。

インメモリテーブル

最大10GBのCSVデータをメモリ上のテーブル(インメモリ)に展開して、高速にアクセスできます。
BIツールやExcelとの連携において、マルチユーザーに対する高速レスポンスを実現します。

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