オープンソースBIのPentaho（ペンタホ）ブログ

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先ほどPentaho社の代理店向けWebinarに参加し、新バージョンの情報がありましたので一部をご紹介します。

以下のように、GEOマップ、ヒートグリッド、バブルチャートが追加されております。




表現力の強化は歓迎すべき点です。
5月リリース予定との話でしたがスケジュールに厳格な日本人から見るとアバウトですので、6月あたりとみるのがよいかもしれません。

詳細を知りたい方はぜひお問い合わせ下さい。
★Have a nice new BI★
KSK Solutions, Pentaho team
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毎日いろいろな企業様からお問い合わせを頂きますが、最もホットなのがオンラインゲーム、ソーシャルゲーム業界です。

少し前のゲーム専用機タイトルと違い、今やゲームの主流は登録と最初のプレーは無料で多くのユーザーを獲得し、その中で有償アイテムを購入してくれるロイヤルカスタマーからの収入でビジネスが成り立つネットワーク接続のモデルです。

この場合、ユーザー動向の分析を最大のスピードで実施し、イベントやアイテムの種類や見せ方、単価に反映させることが必須なのです。


勘や経験も大切ですが、データは自動で溜まりますから活用度がダイレクトにそのゲーム提供会社が生き残れるか否かに影響することになります。

まさにBI/BAが重要な業態であり、活用事例は他業種にも参考になると思います。

他業種では新規ビジネス開拓系部署の方と名刺交換をさせて頂く機会もまだ多いですが、スピード感は時代の先端を走る業界に学ぶべきものが多く、他業種では年間ビジネス計画を立て社内稟議を実施している間にネット系の企業様では同等以上の規模を持つシステムがインプリまで終了します。

ビジネス意思決定を支援するBIツールの活用度は、業種や企業カルチャーと相関関係があるように感じます。

★Have a nice BI tool and corporate culture★
KSK Solutions Pentaho team
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Pentahoが考えるHadoopを中心とするビッグデータ・アーキテクチャーを説明しています。
http://www.pentaho-partner.jp/download/document.htmlよりダウンロード可能です。

みなさんはHadoopを何のために使いますか？大きく言って以下の３つに大別できます。
１．RDBの補助（バッチ処理高速化）
２．巨大なストレージ
３．DWH代替-BI連携

このうち３．DWH代替-BI連携においては、注意が必要です。なぜなら、Hadoopにも不得意な部分があるからです。

Pentahoは、Hadoopをデータウェアハウス（データの倉庫）ではなく、データレイク（データの湖）と定義しており、湖に溜まったデータを有効活用できるアーキテクチャーを提唱しています。


詳細資料は、http://www.pentaho-partner.jp/download/document.htmlよりダウンロード可能です。




★Have a Great Open Source Day★
KSKソリューションズ　Pentahoチーム
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本日と明日、Pentahoトレーニングを開催しています。
業界トップの複数大企業様から、地方から出張でこられている方まで多様性があるのがPentahoトレーニング参加者の特徴です。共通点は先進的取り組みに積極的であることかもしれません。




次回開催は5月22日（火）、23日（水）の予定です。
今回定員満席となり次回参加の方がいらっしゃいますので、よろしければこちらからお早めにお申し込み下さい。
5月まで待てない方は個別オンサイトトレーニング（講師派遣）も実施しますので、お問い合わせ下さい。
★Join and enjoy our Pentaho training★
KSK Solutions Pentaho team
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接続データベースの種類が各社BIツールの中で最も多いのがPentahoの特徴ですが、あるお客様が三菱電機IT社のDIAPRISM（新名称AnalyticMart AQL)を利用されており、接続を希望されました。

ご要望に対応すべく弊社が接続コネクタのベータ版を開発し、お客様先テストでもご満足をいただけましたのでご参考までに提示いたします。



トラディショナルな外資系ソフトベンダーで同様のことを実装しようとすれば、ビジネスポテンシャルを本社に提示し了解を得た上で日本語環境理解が不十分な開発チームとやりとりし、テストは日本から人を送るなど大掛かりになるため実現難易度が高いと思います。

これに比べ、Pentahoのオープンソース系カルチャーでは実働1週間未満で課題が解決してしまいました。
お客様、三菱電機IT社様のご協力とスキルの高い技術担当に感謝します。
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Pentahoは、ビッグデータの取組みをさらに強化しています。現在は、no-SQL系では、Apache Cassandra, DataStax, Hbase, Hive, MongoDBなどをサポートし、主要なカラム型DB製品のバルクローダーもサポートします。



以下、英語ですが、Pentahoデータ統合によるビッグデータソリューションのデモビデオです。

1) Pentaho MapReduce with Kettle
最初の3つのビデオはPentaho Kettle（データ統合）を使って、シンプルなMapReduceジョブを作成するものと、Javaで一から作成するものを比較しています。まず最初にKettleを使用して、MapperとReducerとしてデータ変換を実行しています。


2) Straight Java
"1) Pentaho MapReduce with Kettle"と同様の処理をJavaでコーディングしています。30分以上ありますので、すべて見る必要はありません．．．


3) Compare using Kettle to Java
"1) Pentaho MapReduce with Kettle"　と　"2) Straight Java"のサマリーです。Pentaho Kettleの生産性、メンテナンス性の高さがわかると思います。


Loading Data into Hadoop
Pentaho Kettleを使ったHadoop Distributed File System (HDFS)へのデータロード例です。


Extracting Data from Hadoop
Pentaho Kettleを使ったHadoop Distributed File System (HDFS)からのデータ抽出例です。


★Have a Great Open Source Day★
KSKソリューションズ　Pentahoチーム

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