クラウドBIの進化 ー『Bime』がBigQueryにも対応し”Data-Warehouse as a Service”としてパワーアップ!

 

SaaSのBIツールとしてBimeを最初に当ブログで紹介したのが去年の7月です。その際のBimeの特徴としては、①様々なデータソースに対応し、②インポートから分析までクラウド上で完結でき、③月額料金も安い、ということでした。

その時点では、下のグラフのように「ビッグデータ」という言葉がアメリカ本国でもバズワードになってきていましたが、メジャーなBIベンダーであってもビッグデータ(今回は大量データの意)には対応していませんでした。

しかし、昨年の後半から今年にかけてhadoop対応やDWHアプライアンスとの連携などによりビッグデータ対応を謳ったバージョンアップが続々と行われ、BimeのようなクラウドBIのスタートアップは一足遅れを取っていた感は否めませんでした。

そんな今年の3月、GoogleのBigQueryのプレビュー版においてBimeがBIツールとしては唯一の試験導入を行い、ビッグデータ対応に向けテストしていることがわかりました。

Version 4.0でビッグデータに正式対応。DWHaaSとしてパワーアップ!

そしてついに、Version 4.0のメジャーバージョンアップでビッグデータに正式に対応し、BigQueryはもちろん、中規模ほどのデータサイズである数千万件ほどのデータを高速に処理できるように列志向型データベースのInfiniDBエンジンを組み込んだBimeDBというラインアップも充実させました。

[vimeo width=”550″ height=”309″]http://vimeo.com/41286704[/vimeo]

 

ちらにVersion 4.0の詳細なリリースノートがあり、実際に4億件のデータをBigQueryを使ってBime上でデータ分析をしている動画もあります。

気になる料金設定は、BigQueryはサービスに準じてデータ処理サイズに応じての課金となっており、BimeDBが1時間あたりの利用料か月額での契約を選択できるようになっています。

今回のメジャーバージョンアップでは、ビッグデータ対応の他にも、Facebook Insight ConnectorによるBime上でのFacebookページ分析やネットワーク分析などの可視化機能の追加、ローカルファイルの大容量対応・高速化など盛りだくさんとなっています。

 

クラウドBIは初期投資が少なくインフラ資産も持たずに済み、SMBs(Small and Medium Business)にとっては導入がしやすいというメリットがあります。その上、様々なローカルファイルフォーマット・DBやネット上のデータソースに接続でき、大容量データ処理にまで対応したBimeを使えば、ビッグデータの専門家などを必要とせず限られた人的リソースでデータ分析ができる環境をすぐに構築することが出来ます。

今後も、更なる大容量データ対応はもちろんですが、今回のFacebook対応といった非構造化データのVarietyも増やしていって欲しいですね。

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