増える一方の「データ分析業務」、膨大な手作業に押しつぶされないためには？

　ビジネスチームにおけるITの役割、とりわけデータの重要性は大きくなる一方だ。グローバルな総合コンサルティング企業によれば、2020年頃には財務・会計部門における労働時間の75％をデータ分析が占めると予測されている。こうしたデータドリブンかつ適切な判断を下すには、信頼性の高いデータとプラットフォームが必要だ。

　特にカギとなるのが、機械学習によりプロセスを自動化する、自律型のデータベースだ。ワークロードの変化に適応できるため、必要なインデックスを自動的に生成してアプリケーションを高速化。機械学習のアルゴリズムは、セキュリティ面でも効果を発揮し、普段と異なるアクセスパターンを可視化し、悪意あるアクセスを遮断する。

　さらにシステムの異常に際しても、その挙動と過去の事例を比較し、解決策を自動的に適用するため、管理面の負担も大きく軽減される。本Webキャストでは、こうした次世代データベースの特長を解説する。併せて紹介されている航空会社での活用事例では、専門的なDBAスキルなしに、洞察に富んだ視覚化を実現する機能を確かめることができる。