分析プラットフォーム「Azure Synapse Analytics」とは?

分析プラットフォーム「Azure Synapse Analytics」とは?

Azure Synapse Analyticsとは、データウェアハウスやビッグデータ分析を可能にする分析プラットフォームです。導入により、効率的にデータ分析が行える、安全にデータを扱えるなどさまざまなメリットがあります。この記事では、Azure Synapse Analyticsの特徴から導入事例まで解説します。

分析プラットフォーム「Azure Synapse Analytics」とは?

Microsoft Azure製品カタログ

Azure Synapse Analyticsとは?

Azure Synapse Analyticsとは、データウェアハウスやビッグデータの分析が行える分析プラットフォームのことです。「Azure SQL Data Warehouse」に続くサービスとしてMicrosoftから提供されています。

これまでのデータ分析では、データウェアハウスの構築、BIツールの利用をそれぞれ個別に利用する必要があったため、データを蓄積・集約するデータベースのデータウェアハウスと、抽出・分類して分析するBIツールをバラバラで使用する手間がかかっていました。Azure Synapse Analyticsはこれらのツールを連携させられるので、導入により分析までの処理をスムーズに行えるようになります。

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Azure Synapse Analyticsを導入するメリットとは?

Azure Synapse Analyticsには、データ分析処理に適したさまざまなメリットがあります。大規模なスケール、使い慣れたプログラミング言語での使用が可能、システムを統合できるなどのメリットで、効率のよいデータ分析が可能です。

無限のスケールを持っている

Azure Synapse Analyticsでは、社内の営業活動で収集した部署ごとのデータからビッグデータの分析まで、無限のスケールを活用できます。データウェアハウスとビッグデータのシステムは処理方法に違いがあるため、それぞれのデータは別で分析を行うのが一般的です。ところがAzure Synapse Analyticsを使用すると、膨大な量のビッグデータも含めて必要なデータ全てを分析できます。ペタバイト規模の大規模なデータ容量でクエリを発行できるメリットがあります。

使い慣れたプログラミング言語を使用できる

Azure Synapse Analyticsでは、多くのエンジニアが使い慣れているプログラミング言語が使用できます。使用できる言語はR、Scala、Python、.Net、Java、SQL、T-SQLなどです。統計解析などでも人気の高いRやPython、データ加工・集計・抽出に欠かせないSQLなど、数多くの言語と互換性があるシステムなので、さまざまな種類の分析やデータエンジニアリングが可能です。

BIと機械学習を統合して分析ができる

BIツールと機械学習(ML)は異なるシステムです。基本的にはそれぞれ個別にしか使用できません。ところがAzure Synapse Analyticsを活用すると、この異なるシステムを統合して分析ができます。BIツールの「Power BI」と機械学習ツールの「Azure Machine Learning」の2つも連携できるので、統合して分析処理や機械学習の開発時間を削減することが可能です。

ほかにも多様なツールと連携ができるため、Dynamics365やMicrosoft365などのSaaSを活用すると、使用できるさまざまなツールと連携して簡単にデータを適用させることができます。

最新のセキュリティを搭載している

Azure Synapse Analyticsは、データ収集・データ管理・データウェアハウス・ビッグデータなどさまざまなシーンで最新のセキュリティーとプライバシーがMicrosoftから提供されています。Azureに組み込まれているサービスによって、顧客のIDやデータ、ネットワーク、ツールなどを素早く保護し、保護された状態を継続することが可能です。

Azureはほかのクラウドサービスと比べてどこよりも多くコンプライアンス認証を取得しています。コンプライアンスに最も厳しい政府のコンプライアンス基準にも対応しているので、どの業界でも安心して利用できます。

他サービスと比較してTCOが低い!

ほかのサービスと比較したときに、TCOが低い点も、Azure Synapse Analyticsが選ばれるポイントのひとつです。比較的手軽に導入・運用でき、データ分析による利益向上がのぞめます。

TCOとは

TCO(Total Cost of Ownership)とは、設備資産を購入したときから廃棄するまでにかかる費用の総額のことです。購入時の初期投資費用から維持管理にかかる保守・ライセンス費用までかかった経費全てを合わせた金額を指します。

Googleとの比較

Azure Synapse Analyticsは、その優れたコストパフォーマンスも特徴のひとつです。GigaOmが2021年に実施した「クラウド分析プラットフォームの総保有コスト」の記事によると、Azureの分析にかかるTCOは中小企業で「600万ドル」、大企業では「1,900万ドル」とわかります。対してGoogleのクラウド分析では中小企業が「1,200万ドル」大企業は「3,300万ドル」のTCOが必要です。Azure Synapse Analyticsを導入した場合には、Google利用時よりも最大で49%の総コストを削減可能です。

AWSとの比較

Azure Synapse AnalyticsとAWSのTCOを比較すると、AWSの方が高額の費用がかかります。導入からかかる総コストは、AWSが中小企業「700万ドル」、大企業は「2,400万ドル」です。比較的低コストで抑えられていますが、上記のAzure Synapse AnalyticsのTCOと比べた場合、Azure Synapse Analyticsを利用した方が最大13%の総コストが削減できるとわかります。

Snowflakeとの比較

Snowflakeのクラウド分析サービスのTCOをAzure Synapse Analyticsと比べた場合は、SnowflakeのTCOの方が高額でコストがかかっています。SnowflakeにかかるTCOは中小企業が「1,500万ドル」、大企業では「2,400万ドル」です。2社のTCOは差額が大きく、Azure Synapse Analyticsを導入した際には最大で59%のコスト削減が見込めます。

Azure Synapse Analyticsの導入事例

Azure Synapse Analyticsの導入により、会社の経営においてさまざまな改善が期待できます。大きなメリットが期待できる実際の導入事例を紹介します。

経営改革プランの分析基盤として採用

ある大手物流企業の例では、経営改革プラン実行時に「デジタル化」「データ活用」両方の推進が行われました。デジタル分野への高額投資と新しいデジタル組織の立ち上げのため、デジタル化を進めて企業の有するデータの活用についてデータ分析基盤の構築を行った実績があります。

導入に向けては、複数のデータ分析基盤をパフォーマンス、機能、コストなどの面から比較し、決定しています。とくに高いパフォーマンス性、日本語での処理も問題なく行えたことから、Azure Synapse Analyticsが選ばれました。

ビジネスや社会の急激な変化に対応

大手金融系会社の導入事例もあります。大手金融系では24時間365日正常に稼働しなければならないミッションクリティカルなシステムのデータを多く扱っています。そのためこれまではクラウドの活用に慎重でしたが、ビジネスや社会の変化にスピーディーに対応できないという課題がありました。これからの社会に対応していくために、セキュリティレベルや可用性、システムの用途などを確認後、社内の情報システムをクラウド上に移行しています。

まとめ

Azure Synapse Analyticsは、Microsoftから提供されている分析プラットフォームです。導入によりデータウェアハウスやBIツールが統合できるため、スムーズなデータ分析が可能になります。大規模なデータ容量に対応、TCOが低いなどのメリットにより、利益向上を目指すデータ分析の導入が手軽に行えます。

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