マルチテナントデータベースと組み込み分析を備えた、スケーラブルで安全なデータ駆動型アプリケーション

データはあらゆる業界のイノベーションを推進しています。組織は、実用的な洞察を通じて急増する情報を競争上の優位性に変えるデータ駆動型アプリケーションの構築を競っています。ただし、加速するデータ量から増加する価値を抽出するには、非常に大きな技術的課題が生じます。リアルタイム分析を提供しながら、アプリケーションを安全に拡張するにはどうすればよいでしょうか?マルチテナント データベースと組み込み分析が鍵を握っています。

マルチテナントデータベースとは何ですか?

マルチテナント データベースは、複数のユーザーまたはテナントの情報を保存できるデータベースの種類です。各テナントのデータは個別に安全に保管されるため、各テナントは自分の情報のみにアクセスできます。これにより、複数のユーザーまたは組織がデータのプライベートを保ちながら同じデータベースを使用できるようになります。

クラウド コンピューティングと Software-as-a-Service (SaaS) ビジネス モデルの世界では、マルチテナント データベースの概念がますます重要になってきています。マルチテナント データベースのアーキテクチャは、ストレージや計算能力などの共有リソースを効果的に統合するように設計されています。

マルチテナント データベースが必要な理由は何ですか?

これは、複数の顧客 (それぞれをテナントと呼びます) に効率的にサービスを提供するためです。テナントは個人、企業、または個別の組織単位であり、すべて同じ基盤インフラストラクチャを共有しながら、データは相互に分離されています。

マルチテナンシーにより、SaaS プロバイダーはリソースの使用率を最大化し、メンテナンス作業を最適化し、更新を合理化することができ、その結果、大幅なコスト削減が実現します。また、需要に基づいてリソースが動的に割り当てられるため、各テナントのパフォーマンスの向上にもつながります。

マルチテナント データベースは組み込み分析とどのように関係しますか?

組み込み分析に移りますが、これはレポート ツール、データ視覚化、その他の分析機能をビジネス ソフトウェア アプリケーション内に直接統合することを指します。このアプローチは、データから洞察を引き出すためにユーザーがスタンドアロンのビジネス インテリジェンス ツールとビジネス アプリケーションを切り替える必要がある従来の方法とは異なります。

組み込み分析ソフトウェアを使用すると、ユーザーが使用しているアプリケーションのコンテキスト内で、実用的なインテリジェンスが必要な場所に正確に提供されます。このシームレスな統合により、ユーザーはデータに基づいた意思決定をより迅速かつ効率的に行うことができます。

組み込み分析は、データの洞察へのアクセスを民主化するため、特に価値があります。データ分析の専門トレーニングを受けていないユーザーでも、日常的に使用するアプリに組み込まれている直観的なダッシュボードとレポートのおかげで、複雑なデータセットを解釈して利用できます。

マルチテナント データベースと組み込み分析を組み合わせると、顧客のニーズの増大に合わせて適応し、成長できる、安全でスケーラブルでパフォーマンスの高いデータ ソリューションという強力な結果が得られます。これらのテクノロジーを利用する企業にとって、これは、セキュリティやパフォーマンスを損なうことなく、プラットフォーム全体のすべてのユーザーに対して統合インテリジェンス機能を解放することを意味します。

この相乗効果のある組み合わせは、競争力を高め、データの洞察を通じた継続的な学習と改善が標準となる環境を育む上で不可欠になりつつあります。

マルチテナントデータベースの利点

マルチテナント データベースには、魅力的な利点がありますが、独特の設計上の制約も生じます。

リソースプーリングと柔軟なスケーラビリティ

• ストレージ、コンピューティング、および管理のオーバーヘッドを共有インフラストラクチャに統合することで、ユーザー ベースの拡大に伴い、プロバイダーとテナント加入者の両方のコストが大幅に削減されます。
• マルチテナント データベースにより、アプリケーションの水平方向のスケーリングが簡素化されます。
• ただし、集合テナント ベース全体での需要の急増に対応するには、クラスター化されたリソースを適切にプロビジョニングする必要があります。

テナントデータの分離

• テナントが同じデータベース インスタンスにアクセスしている間、厳格なアクセス制御により、他のテナントのデータが可視化されません。
• 堅牢な仮想パーティショニングがすべてのレイヤーで適用されます。
• 大規模なセキュリティを維持することが最も重要です。これらの障壁を打ち破るデータ漏洩の脆弱性は、多大なリスクを伴います。

マルチテナントデータベースの課題

カスタマイズの制約

従来のビジネス インテリジェンス プロバイダーがマルチテナント アーキテクチャと統合しようとすると、テナント固有のカスタマイズが共通のスキーマと構成に制限されます。

ガバナンスのオーバーヘッド

SaaS 企業がマルチテナントのレポート作成に BI ソフトウェアを使用しようとする場合、バックエンドのデータ構造を変更すると、すべてのテナントのデータセットに影響が及ぶため、カスタマイズされたデータ ガバナンスやテナントごとのデータ モデルを提供する能力が制限されます。

ここが Qrvey の優れた点です。 Qrvey は、マルチテナント データベース (実際にはマルチテナント データウェアハウス)を提供します。これにより、SaaS 企業はテナントごとにカスタム データ モデルを提供できます。 *

マルチテナントに対応していることが、多くの企業が組み込み分析に Qrvey を選択する主な理由です。 *

組み込み分析による価値の最大化

分析を埋め込むことで、ユーザー エクスペリエンスと導入上の重要な利点が得られます。

重要な状況に応じた洞察

分析は、別個の分析ツールを必要とするのではなく、通常のワークフロー内でエンド ユーザーに直接到達し、意思決定を導きます。

データドリブンのユーザーエクスペリエンス

統合された分析によりセルフサービスの可視性が提供されるため、ユーザーは自分の立ち位置を常に把握できます。あらゆるレベルでの指標による管理により、継続的な改善の文化が促進されます。

ただし、インタラクティブなビジュアライゼーションをスケーリングするには、動的、新鮮さ、速度のバランスをとる必要があります。

分析の所有権と協調的な意思決定

分散分析アクセスは、情報のサイロを打破し、すべての関係者がデータの洞察を民主化できるようにします。真実を共有することで連携が確立されます。

ただし、大規模なデータ アクセスの管理、系統のモデル化、一貫性の維持は困難であることが判明しています。

マルチテナントと組み込み分析の統合

マルチテナント プラットフォームと組み込み分析を組み合わせることで、保存中および移動中のデータから洞察にアクセスするための、堅牢かつスケーラブルでコスト効率の高いソリューションが実現します。

スケーラブルなデータ インフラストラクチャ

マルチテナント データベースは、コストを管理しながら、多くのテナントにわたる大量の構造化データと非構造化データを管理するための基盤を提供します。埋め込み型分析により、ユーザー ベースが増加してもクエリのパフォーマンスが維持されます。

気密性の高いセキュリティ

厳格なテナント分離によりデータが保護される一方、堅牢なアクセス制御により、ユーザーは許可された特定のデータ サブセットと分析のみに制限されます。きめ細かな権限により、テナントの壁を越えた漏洩を防ぎます。

総所有コストの削減

共有インフラストラクチャと集中ソフトウェア インスタンス管理により、プロバイダーのコストが大幅に削減されます。テナントも規模のメリットによるコスト削減を享受できます。

カスタマイズされた洞察、一貫したプラットフォーム

各テナントは、共有スキーマに準拠しながら、分析モデルをカスタマイズし、ダッシュボードを構築し、スペース内でレポートを調整できます。プロバイダーはプラットフォームとアップデートを標準化します。

マルチテナントと組み込みインテリジェンスを活用した実際のユースケース

マルチテナント データベース アーキテクチャは、組み込み分析を提供する多くの主要なサービスを支えています。

• Zendesk は、スケールとセキュリティのためにマルチテナントを活用したサポート インタラクションに関する埋め込みレポートを 145,000 のアカウントに提供しています。

• Asana は、マルチテナント データベース環境内に構築された 100,000 を超えるプロジェクト コラボレーションの顧客に洞察を提供します。

• Zuora は、マルチテナント データ ウェアハウジングを通じて、数千のプラットフォームにわたるサブスクリプション請求分析を管理します。

  
  

マルチテナント データベースと組み込み分析によって提供されるスケール、セキュリティ、洞察へのアクセシビリティの組み合わせにより、アプリケーションの革新と分析の民主化を妨げていたデータの課題が解決されました。

組み込み分析用のマルチテナント データベースの要件は何ですか?

組み込み分析用のマルチテナント データベースは、いくつかの重要な要件を満たす必要があります。

• まず、各テナントのデータが他のテナントから安全に分離されるように、堅牢なデータ分離機能が必要です。これには、強力なアクセス制御と暗号化メカニズムの実装が含まれます。

  
  

• 次に、データベースは複数のテナントからの大量のデータを同時に処理する必要があるため、効率的でスケーラブルなデータの保存と取得をサポートする必要があります。 ( Qrvey がマルチテナント データ ウェアハウスに Elastic / AWS OpenSearch を選択した理由について詳しくは、こちらをご覧ください)

  
  

• さらに、テナント レベルでさまざまな種類の分析ユース ケースに対応できる柔軟なデータ モデリング オプションを提供する必要があります。これには、リレーショナル、ドキュメント、グラフ モデルなどのさまざまなデータ構造のサポートが含まれます。

  
  

• 最後に、データベースは包括的なレポート機能と視覚化機能を提供し、テナントがカスタマイズ可能なデータ視覚化ツールを使用してデータから洞察を簡単に生成および共有できるようにする必要があります。

  
  

全体として、組み込み分析用のマルチテナント データベースは、ユーザーのニーズに効果的に応えるために、セキュリティ、スケーラビリティ、柔軟性、使いやすさを優先する必要があります。

明日のデータ駆動型アプリケーションの構築

競争上の優位性を得るには、加速するデータソースから価値を引き出すことが不可欠です。組み込みの分析によって保護されたマルチテナント データベース インフラストラクチャは、カスタマイズされたスケーラブルなデータ アプリへの道を切り開き、多くのテナントに必要な洞察をすぐに提供します。

これらのテクノロジーの構築または活用を開始するには、アーキテクチャ設計コンサルティング、現在の実装のトラブルシューティング、またはテクノロジー統合支援について当社のチームにお問い合わせください。

Qrvey では、マルチテナンシーと組み込みの洞察を活用したデータ駆動型イノベーションの未来がここにあります。

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