ユースケース
分散したデータベースの集約・データ統合
新旧データベースで扱うデータ量が膨大化すると、システムの性能低下とコスト増加に繋がります。その解決のためにデータベースを集約する際、課題となるのはデータ移行時の負荷と転送時のダウンタイムです。システムと並行稼働しながらデータを同期させることが可能なソリューションが有効です。
監査体制の確立
多くのデータベースには標準の監査機能がありますが、たいていの場合システムのパフォーマンスを低下させるうえに機能も不足しています。そのため、低負荷で監査に必要なログ情報を取得することができ、不正アクセスの監視と追跡調査も可能な監査ツールの導入が必要不可欠です。
個人情報漏洩リスクのない分析データベースの構築
データ量増大による性能劣化と情報セキュリティに対する不安がある状態では、日常のデータ利用や顧客向け情報提供にも支障を来します。安全な分析基盤構築のためには、低負荷でのレプリケーションを実現しながら個人情報のマスキングができるツールを導入することが重要です
事例紹介
東京海上日動システムズ株式会社
Amazon Auroraでは計画的なバージョンアップが必要な上、対象となるデータベース数も数百以上になることから、その対応負荷の削減が課題となっていた。そこでバージョンアップ作業で一番負荷の高いテスト作業を効率化するため、網羅性の高いSQLのテストが可能なInsight SQL Testingを採用した。
SBI生命保険株式会社
Insight MaskingをAmazon Auroraの分析基盤に採用。マスキング処理を自動化できた上に、削減することができた。また、業務システム、分析基盤ともに同じマスキング製品を使用したことで全社的なセキュリティレベルも統一できた。
明治安田生命保険相互会社
明治安田生命保険はQlik Replicateを採用し、分散したデータベースの700を超えるテーブルの集約を、極めてスムーズに実現できた。
松井証券株式会社
監査に必要な全てのSQL処理のログを取得しても、顧客向けのサービスレスポンスに影響を与えないことが評価され、松井証券が採用したのがPISOだった。
Swiss Life
保険・資産管理サービスを提供するSwiss Life社は、Qlik Replicateを使って、ほぼリアルタイムでDB2/zのデータをOracleに移行でき、バックエンドアプリケーションを変更するための大規模開発が不要になりました。
Zurich Insurance
Zurich Insurance Company Ltd.は、Qlik Replicateを採用することで、リアルタイムの同期が実現でき、有効証券請求時に遅延なく情報を入手できるようになりました。
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