データベース・マシン「Oracle Exadata」による収集するビッグデータ

  • 作成日:2014年03月25日 最終更新日:2014年03月25日
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提出者情報

データジャケットの題名 データベース・マシン「Oracle Exadata」による収集するビッグデータ
データの所在・所有者 全日本食品
データ収集方法やコスト 「Oracle Exadata」導入によって、情報系帳票の検索速度が最 大27倍に高速化されました。また、新情報系システムのバッチ処理を高速化し、3時間を要していた数億件のマスタ更新処理が1時間に短縮され、さらに基幹系システムでは、従来の情報系システムと共有していたハードウェアリソースを専有できた事により、処理効率の改善を実現しております。
データの共有について その他
データの共有について (その他を選ばれた方)

データの分析・シミュレーションについて

データの種類 その他
データの変数(パラメーター)の変数名
データの概要説明 全日本食品は、全国約1,800店余の加盟店による食品ボランタリーチェーン「全日食チェーン」の本部です。同社では、お得クーポンやチラシ情報の分析の効率化と、POSデータの集計・分析の高速化によるビッグデータの利活用を推進する目的で、情報系システムを再構築しました。2011年7月に従来の基幹系と情報系が共存するシステムから情報系システムを分離し、データベースとして「Oracle Exadata」とオラクルの統合型ストレージ製品「Sun ZFS Storage Appliance」を採用しました。
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 (データ分析結果/ツールの出力/典型例など)
上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析

その他

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入手したいデータ/ツール
可視化情報
サンプルデータ

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