[レポート]ブレイクアウトセッション「In-DBツールのパワーを最大限活用する方法」- Alteyrx Inspire 2018 #alteryx18

現地時間2018年06月04日〜2018年06月07日に米国アナハイムで開催されたAlteryxの年次カンファレンスイベント「Inspire 2018」。今回クラスメソッドからは計4人のメンバーが現地参加しました。

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• Alteryx Inspire 2018 at Anaheim ｜ シリーズ ｜ Developers.IO

当エントリではイベント2日目に行われたブレイクアウトセッション「In-DBツールのパワーを最大限活用する方法」について、その内容をレポートしたいと思います。

目次

• セッション概要
• セッションレポート
  • In-DB 概要
  • 誰がIn-DBを使うべきか
  • 現在のIn-DB機能
  • In-DBツールのメリット
  • In-DB:ロードマップと今後の展望
• まとめ

セッション概要

当トレーニングセッションの概要は以下の通りです。

セッションレポート

ハンズオンセッションの主な内容をレポートします。

In-DB 概要

仕組みはこの様な形。

• データが増加している
• 人類の過去の歴史全体よりも過去2年間に多くのデータが作成されている
• 2020年までに、地球上のすべての人間のために毎秒1.7メガバイトの新しい情報が作成される
• 2020年までに、データのデジタル世界には44ゼタバイトが含まれ、現在は4.4ゼタバイトから増加している

• データストレージが変化している

• 2020年までに、すべてのデータの少なくとも1/3がクラウドを通過している
• ハープマーケットは、2020年までに年間10％増の58％で成長すると予測される

• 毎日、Googleは分散コンピューティングを使用して、1つの検索クエリに答えて約1,000台のコンピュータを使用、計算には2秒と掛かっていない形に

• データへのアクセスは貴重な洞察の鍵

• 現在、全データの0.5％未満が分析され使用されている
• 典型的な幸運1000企業の場合、データアクセシビリティが10％増加すると純利益は6500万ドル増加
• ビッグデータのフルパワーを活用する小売業者は、営業利益率を60％高めることができる

誰がIn-DBを使うべきか

• 次の場合はin-dbを使用することを考えてみよう
• 大規模なデータセットを扱っている
• データソースがHDFS上にある（Hive、Impala、Spark）
• データソースはクラウドにある（Azure SQL Database、Azure SQL DW、Amazon Redshift、Snowflake）
• データソースがローカルサーバーにない
• データソースはAlteryxでサポートされている
• ワークフローのどの部分も縮小されたデータセットで作業している

現在のIn-DB機能

• 新しくIn-DB対応となったデータソース
• PostgreSQL
• Snowflake
• MySQL
• Vertica
• Greenplum
• EXASOL
• Generic ODBCオプションが利用可能に
• 

In-DBツールのメリット

速さ

• 柔軟性
• ハイブリッドワークフロー
• Alteryxとデータソース間のデータ転送が無い
• 処理は完全に基礎となるデータソースで行われる

柔軟性

• 基礎となるデータソースにすべてのデータが存在しない場合でも、in-dbのパワーを活用出来る
• ローカルファイルからのデータを基になるデータソースのテーブルとブレンド

ハイブリッドワークフロー

• すべてのAlteryx機能をフルに活用

In-DB Tips and Tricks

• Browse In-DBツールとData Stream Outツールの賢い使い方
• できるだけ早くデータセットを減らす
• クエリの表示方法
• HiveとImpalaの書き込みをより速く行う方法
• In-DB予測ツールの使い方

In-DB:ロードマップと今後の展望

ロードマップ

• DB内ツールセットの拡張
• Core In-DBツールの強化
• 追加データソース対応

In-DB戦略

• In-DBをよりアクセシブルに
• DB内の経験を標準の経験と同じにする
• In-DB内のソース、機能、およびツールの構築

まとめ

• In-DBツールを使うことで大幅なパフォーマンス向上が見込める
• 大量のデータを扱っている場合、In-DBを検討してみよう
• 「Tips and Tricks」も参考に

まとめ

という訳でAlteryx Inspire 2018：ブレイクアウトセッション「In-DBツールのパワーを最大限活用する方法」のレポートでした。

In-DBツールは名前の通り、データベース周りの処理をワークフローとして作り上げていく際にとても便利に扱えるツールとなっています。賢く使って行きたいですね！！

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