技術用語集

アナリティクス:
ビジネスの傾向を把握する上で企業が利用するデータ。または、企業の活動や顧客の情報に関するデータをプログラミングにより分析することを意味します。これにより、企業のより迅速な意志決定を可能にします。

アプリケーション コンソリデーション:
複数のアプリケーションを統合すること。これにより、企業におけるアプリケーションの数を減らすことができます。

アプリケーション インテグレーション:
複数のアプリケーションを連携させること。CRM、請求処理、ロジスティックなど、各役割を持つアプリケーションの間で、顧客情報、サービス、製品カタログなどに関する情報を共有および更新します。

BAM (ビジネス アクティビティ モニタリング):
専用のソフトウェア コンポーネントを使用して、企業のビジネス プロセスや IT 活動に関する動きをすべて監視すること。BAM ソリューションを使用することにより、ビジネスにおける変化をとらえて、各社員にアラートを発することができます。

BI (ビジネス インテリジェンス):
意志決定を支援するためにデータを収集、格納、分析、提供すること。または、それに使用するアプリケーションおよびテクノロジー。BI アプリケーションには、意志決定支援、クエリ、レポーティング、オンライン分析処理、統計分析、傾向予測、データ マイニングなどの機能が含まれます。

CDC (変更データ キャプチャ):
データ ソースにおいて、最後のデータ抽出時と最新のデータ状態を比較し、その変更部分を特定すること。データの挿入、更新、削除が行われた際に、変更部分のデータ抽出が同時に行われます。変更データは、データベースの変更テーブルで管理されるため、ターゲット システムからも容易に変更部分を確認することができます。

コネクティビティ:
他のプログラムやデバイスと連携できること。例えば、さまざまなプログラムからデータをインポートすることが可能で、それを複数の形式でエクスポートすることができるプログラムは、コネクティビティが高いといわれます。反対に、ネットワークへの接続ができないコンピュータ (例えば、ラップトップなど) は、コネクティビティが低いといわれます。

コンソリデーション:
複数のシステムから異なる形式のデータを収集し、あらゆる情報を統一的な視点から把握すること。

DI (データ インテグレーション):
複数のデータ セットを結合して、情報共有や分析に役立てること。また、それによりビジネスにおける情報管理を促進すること。

データのパーティション化:
データ セットをより小さい単位に分割して、管理しやすくすること。データのパーティション化により、同時処理などのパフォーマンスを向上させることができます。

データ マート:
複数のデータベースで構成される大規模なデータベースのこと。ビジネスにおける戦略的な意志決定を行う際に使用されます。データ ウェアハウスは企業全体のデータベースを結合したものですが、データ マートはそれよりも小規模で、特定の部署や用途に応じてデータをまとめたものとなります。一部のデータ マートは、ディペンデント データ マートと呼ばれ、データ ウェアハウスのサブセットとして扱われます。

データ マイグレーション:
データを別の形式に変換すること。データ マイグレーションは、既存のシステムから新しいシステムに移行する際によく行われます。データ マイグレーションでは、多くの場合、カスタマイズされたプログラムやスクリプトを使用して自動的にデータを変換します。

データ プロファイリング:
データの内容、品質、構造に関して、詳細かつ正確な情報を導き出すこと。これにより、効率的なデータ インテグレーションが可能となります。

データ同期:
複数のアプリケーションが同じデータ セットを保有している場合に、いずれかのアプリケーションで行ったデータの変更を、即座に他のアプリケーションのデータに反映すること。または、複数のシステム間でデータの送信、受信、更新を行うこと。

データ ウェアハウス:
意志決定を支援するためのデータの集合。データ ウェアハウスには、さまざまな種類のデータが含まれています。経営者はこれらのデータを使用することにより、ビジネスにおける、ある一時点での状況を正確に把握することができます。データ ウェアハウスを構築するには、OSやアプリケーションからデータを抽出するシステムが必要です。また、管理者がデータに柔軟にアクセスできるようなデータベース システムが必要です。データ ウェアハウスという言葉は一般的に、企業全体の複数のデータベースを結合した大規模なデータベースを意味します。

EAI (エンタープライズ アプリケーション インテグレーション):
複数の異なるネットワーク上のアプリケーションを1つのアプリケーションとして機能させること。分散処理の手法により、複数のネットワーク間でデータの配布やビジネス プロセスの実行を可能にし、依頼の受注、請求書の発行、商品の配送などの業務を効率化します。

EII (エンタープライズ インフォメーション インテグレーション):
複数のシステムからデータを「リアルタイム」で引き出して結合するインテグレーション テクノロジー。ディスクに格納せずに「オン ザ フライ」でデータを変換したり、「仮想」データ ウェアハウスを作成することで、実際にデータを格納および移動せずに処理を効率化します。

ETL (抽出、トランスフォーム、ロード):
データ ソースからデータを引き出して、データ ターゲットに格納するまでの 3 つの処理を 1 つのツールで行うこと。ETL は、特定のデータベースから別のデータベースに移行する場合や、データ マートおよびデータ ウェアハウスを作成する際、またはデータ形式の変換を行う際に使用されます。

• 抽出―データベースからデータを読み込むこと。
• トランスフォーム―抽出されたデータを別の形式に変換すること。変換には、ルールまたはルックアップ テーブルを使用します。また、データの結合を行うこともあります。
• ロード―データをターゲットのデータベースに書き込むこと。

概要レポーティング:
企業の業務に関する基本的な情報。

グリッド コンピューティング:
物理的に離れた場所にあるコンピュータを連携させて、これらのコンピュータの膨大なリソースをオンデマンドで利用すること。

ICC (インテグレーション コンピテンシー センター):
再利用可能な資産のインテグレーションを目的として、その方法を統一的に管理するためのリソース センター。ICC を構築するには、いくつかの方法があります。最も簡単なものとしては、ベスト プラクティスを定義して、それを実現するためのツールやアーキテクチャを指定する方法があげられます。または、開発者やアーキテクトのチームを結成して、実際にインテグレーションを実行させるという方法もあります。いずれかの方法が適切かは、企業の体制 (分散型か集中型か)、統合の必要性、標準化の度合い、IT インフラのレベルによって異なります。

レガシーシステムの廃棄:
既に使用できない古いシステム (メインフレーム) を廃棄するプロセス。

メインフレーム データの変換:
廃棄するメインフレーム システムのデータやトランザクションを、別のメインフレーム システムで処理できるように変換すること。

メインフレームのインテグレーション:
メインフレームで使用しているデータを他のアプリケーションでも使用できるようにすること。

メタデータ管理:
メタデータとは、「データに関するデータ」のことです。メタデータには、特定のデータ セットが「いつどこで誰によって」収集され、どのような形式で保存されているのかが記録されています。メタデータは、データ ウェアハウスに格納されている情報を把握するために使用されているほか、現在では、XMLベースのWebアプリケーションで重要な役割を果たしています。システム間の連携が重要となっている現在のシステムにおいては、1つのデータの変更が他のデータに与える影響を把握することが重要となります。メタデータはその意味で重要な役割を果たします。

ODS (オペレーショナル データ ストア):
データを一時的に格納するためのデータベース。リアルタイムの効率的な処理が求められる業務データなどを格納する場合に使用されます。静的なデータが大量に格納されているデータ ウェアハウスとは対照的に、ODS には、ビジネス トランザクションで頻繁に更新される小規模なデータのみが格納されます。複雑なクエリを大量のデータに対して実行するデータ ウェアハウスとは異なり、小規模なデータに対してシンプルなクエリを何度も実行するのが ODS の特徴です。また、データ ウェアハウスには過去のデータも含まれていますが、ODSには最新の業務データしか含まれていません。

「〜」に関する単一の視点:
あらゆる情報を単一の視点で把握すること。例えば、ある顧客に関する情報をすべての部署から収集して、その顧客に関するすべての情報を単一の視点で把握することを意味します。

スター スキーマ:
データ ウェアハウスに格納されている情報を整理する方法の 1 つ。これにより、多角的な視点から 1 つのビジネス情報を分析することができます。スター (星) とは、データを分析する際の形式を意味しています。基本的な情報を中心に位置づけ、それを多角的な視点から分析する方法が、この言葉の由来となっています。

UDS (ユニバーサル データ サービス):
大量の複雑なデータから、正確でわかりやすい情報を抽出し、即座に配信するためのテクノロジー。UDS は、サービス指向アーキテクチャを利用することにより、システム、プロセス、リソースの複雑さを解消し、データ マイグレーション、同期、ハブ、ウェアハウシング、BAM (ビジネス アクティビティ モニタリング)などのデータ集約型プロジェクトにおいて、価値あるデータを迅速に引き出します。

可視性:
企業全体のデータの状況が把握できること。可視性が高い場合、ビジネスの分析や意志決定を迅速に行うことが可能となります。

ゼロ レイテンシ:
データを受信して、分析し、処理するまでに無駄な時間が発生していないこと。