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JBoss Data Virtualization
ユーザ事例・適用例と失敗事例のご紹介
レッドハット株式会社
JBossサービス事業部
ユーザ活用例・適用検討例
 ユーザ活用例
 BIツール連携
 データ登録バッチ処理削減
 ビッグデータ連携
 データ統合サービス化基盤
 統合データアクセスコントロール基盤
 適用検討例
 仮想DWH基盤
 監視ログデータ統合
 データ移行基盤
 オープンデータ活用基盤
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事例カテゴリ
容易な導入
ガバナンス
向上
BI連携
ログデータ ビッグデータ
統合
統合
新連携
基盤
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バッチ
削減
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費用
効果
事例1 BIツール連携（統合データ基盤）
概要
課題
•システムにまたがるデータを容易に一元管理ができない
•重複データが多数のシステムに存在しており、どれが正しいかが不明
•データ活用の為のデータ統合基盤の構築を検討
解決策
•物理統合では実現が不可と判断して仮想統合のアプローチを採用
•データ利用はBIツールにある既成のUIを利用
•エンドユーザが必要としているデータを迅速に取得
効果
•短期間、少人数での導入を実現
•データの可視化の実現、利用性能向上
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事例1 BIツール連携（統合データ基盤）
全体イメージ
 顧客情報を起点としたデータの横串統合
 UIはBIツールを用いて短期間で作成
 初期導入期間の短縮と段階的な拡張展開が可能
現行システム
顧客
顧客データ
管理
システム
営業
営業データ
支援
システム
案件
案件データ
管理
システム
担保
担保データ
保証
システム
5
仮想統合DB
顧客
情報
公開用
顧客情報
融資
情報
公開用
融資情報
収益情
報
公開用
収益情報
担保情
報
公開用
担保情報
BI
ツール
①初期段階
コールセンタ
各本・支店
各本・支店
横断顧客情報
の活用 各本・支店
マーケティング活動
顧客情報の見える化
マーケティング戦略
PDCA
プロモーション立案
次期システム
次期システム
②展開期
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事例1 BIツール連携
スケジュール
10月
11月
12月
1月
2月
3月
4月
5月
6月
・・・
調査
評価
検証
ユーザデモ
社内承認
開発・構築
（統合DB、UI）
★初期リリース（2部署）
★リリース（３部署）
★リリース（３部署）
調査
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評価
構築
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展開
事例２
概要
バッチジョブ削減
課題
• 物理DB統合基盤はデータ加工のためのコピーデータが増大
• データが増加するとデータ加工の為のバッチ処理やテーブル定義が比例して増加
• 処理の内容が複雑でメンテナンス性が悪い
解決策
• 仮想統合基盤を導入することによりコピーデータを削減
• 加工の為のバッチ処理を仮想基盤で実行（ジョブの削減）
効果
• 加工処理をモデル化するため処理の内容・データ構造が可視化
• 統合データが追加となった際に迅速な対応が可能
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事例２ バッチジョブ削減
全体イメージ
ロード
データ
ロード
処理
FTP
ロード
処理
FTP
マスタ
データ
トランザ
クション
データ
統合DBサーバ
変換
処理
型変換
データ
変換
処理
集計
データ
変換
変換
処理
変換
処理
処理
変換
処理
Excel
マクロ
変換
変換
処理
変換
処理
処理
変換
処理
ロード
Web
アプリ
ケーション
表示
データ
BI
ツール
ロード
ジョブ管理ツール
JBoss Data Virtualization
物理モデル
仮想データベース
論理モデル
物理モデル
マスタ
データ
トランザ
クション
データ
8
物理モデル
DB処理
（PL/SQL等）
物理モデル
論理モデル
論理モデル
型
集計
変換
データ
統合DB
抽出
論理モデル
標準
モデル
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Web
アプリ
ケーション
Excel
マクロ
定義
情報
事例３
概要
ビッグデータ活用
課題
•Hadoopでデータを保持しているが，活用が出来ていない
•既存のデータと統合してデータを参照したい
•統合したいデータは増加するので柔軟な統合基盤が必要
対応策
•仮想統合基盤によりHadoopとDBのデータを容易に統合
•統合データはSQLで容易に活用
•統合データを追加・変更しても利用側への影響が極小化
効果
•既存アダプタの利用で特別な処理の追加が不要
•SQLによる利用性の向上
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事例３ ビッグデータ活用
全体イメージ
・分析用に構築したビッグデータシステムを活用
・分析したデータと既存のマスタデータと統合
・新たなビジネスを産み出すためのデータの活用
例）
・取引データ
・傾向データ
Virtual Database
BI
ツール
表示モデル
（公開）
分析モデル
（中間）
物理モデル
例）
・注文データ
・参照データ
データ
ベース
JBoss Data Vrtualization
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例）
・顧客データ
・価格データ
事例4 データ統合サービス基盤
概要
課題
•システムをまたがるデータ取得、登録の共有サービスが必要
•EAI的なシステムは高価でベンダロックインになるので避けたい
•システムは不定期停止があり、この場合でもデータは取得したい
対応策
•JDVを用いた標準ベース（取得方法，利用方法）でのサービス基盤
•データ統合処理はナレッジが豊富なSQLで実現
効果
•SQLでのデータ取得による短期間でのサービス作成
•容易なアクセスコントロール設定
•サービスの追加要件も迅速に対応可能
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事例4 データ統合サービス基盤
全体イメージ
 データサービス化基盤としてJDVを利用
 複数のシステムにまたがるデータ登録にも対応
データ共通サービスを容易に迅速に作成が可能な基盤として、
単純なデータ統合や登録を実現するEAIやBPELと比較して利用を決定
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事例一覧
業種
カテゴリ
適用システム
MDM
１
2
3
4
5
証券
金融
金融
金融
保険
顧客情報統合ビュー
取引ダッシュボード
コンプライアンス規制対応
顧客／製品ビュー
共通サービス連携基盤
○
6
医薬
顧客／従業員ビュー
○
医薬
分析レポート
医薬
DWHセキュリティ統合
公共
反薬物ネットワーク
公共
統合データ検索システム
11 公共
通信情報アセスメント
12 公共
社会保障管理システム
13 公共
住民情報統合システム
14 政府機関 データ統合基盤
BI 共通 連携
View ﾓﾃﾞﾙ 基盤
○
○
○
○
7
8
9
10
補足
支店間のDB仮想統合
不正取引検知
○ データファイアフォール VSISA PCI 対応
360°ビュー
データモデル標準化
○ 共通モデル／SOA
レガシーDBの廃止
SalesForce との統合
統合LDAP
○
○
○
ポータル統合
写真を含むデータ検索
○
○
○ ODS統合
○ CRMデータ統合
ルールエンジン統合
共通モデル
公共機関標準モデル
○
15
政府機関 グローバル戦闘支援システム
○
16
政府機関 指揮管理システム
○ データ統合
17
製造業
○ 仮想統合
18
19
20
通信業 共通サービス連携基盤
サービス 共通データハブ基盤
サービス データ連携基盤
13
補足
サプライチェーンデータ統合
○ SOA基盤
○ データ統合
○ クラウドデータ連携
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人員や装備の管理
クラウドサービス
AMAZON上で構築
適用失敗事例
システム概要とその原因
 大量データのリアルタイムデータ統合
 要件：
異なるシステムの数百万件のユーザ情報のリアルタイム全件統合
 原因：
「自由検索」をしたいため、全件データを統合対象とした為、レス
ポンスが許容範囲（3s）を超えた
 結果：
初期のリリースでの使用は回避。今後については検討中
 データ登録処理でのJDV適用
 要件：
異なるシステムのデータを取得して登録するETLの比較検討
 原因：
ツールとしての機能実現性は確認も、バルク登録処理で時間がかる、
ETL機能より大きく優位性が無いとの結論
 対処：
ETLは使い方の１つ（あくまでシンプルな登録処理）。データ活用
のメリットが大きいので、そこでの使用を検討
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