ゴードン・フード・サービス社、データレプリケーションでBIを改善

大手食品サービス流通業者であるゴードン・フード・サービス・カナダ（GFS）は、GFSカナダの全事業部門を対象とした企業全体のビジネスインテリジェンス（BI）ソリューションの導入において、データレプリケーションのニーズを満たすためにSyniti社に協力を依頼しました。GFSカナダBIプロジェクトの目的は、販売・マーケティング部門における製品アイテム、ベンダー、顧客のマージンおよび収益性分析を可能にするために必要なデータウェアハウスのプロセス、ツール、および技術を導入することです。

データ複製ツールを選定する際に用いられた主な基準は以下のとおりです。

• ミッションクリティカルな本番環境システムへの影響を最小限に抑え、エンドユーザーによる本番データへのアクセスに悪影響を与えないようにする。
• データウェアハウス抽出プロセスで「静止状態」を強制するために、レプリケーションプロセスを自動的に停止および再開できる柔軟性を持つ。• あるデータウェアハウス抽出から次のデータウェアハウス抽出へのソースデータの変更点（つまり差分）のみ​​をキャプチャする。
• ソースデータの変更を確実に記録する仕組みを用意し、挿入、更新、削除のすべてを詳細に記録する。
• 製品性能：GFS Canadaのデータ量には、高速で信頼性の高いデータ複製機能が必要です。

製品の機能性

Bestbier社のプロジェクトでは、ソースデータをデータウェアハウスのステージングエリアへ一方向で継続的にミラーリングし、停止と再起動を制御する方式を採用しています。Synitiを使用することで、以下の課題を克服できます。

• 日々のソースデータの変更を識別するためのカスタムコードを書く必要がなくなります
• ソースデータテーブルを直接読み込む必要がなくなるため、エンドユーザーへの潜在的な影響を最小限に抑えることができます。

• これにより、ミッションクリティカルな本番環境システムへの影響を最小限に抑えつつ、本番データにアクセスしようとするエンドユーザーに悪影響を与えることなく運用することが可能になった。
• Synitiは柔軟性が高く、BIプロジェクトが必要に応じてレプリケーションプロセスを自動的に停止および再開できるように設計されている。
• Synitiのレプリケーション設定により、プロジェクト開発者は、あるデータウェアハウス抽出から次のデータウェアハウス抽出へのソースデータの変更点のみをキャプチャできます。ミラーリングメカニズムは、挿入、更新、削除の詳細な記録を含め、ソースデータへのすべての変更をキャプチャします。
• Synitiは、大量のデータに対して高速かつ信頼性の高いデータ複製機能を提供するというプロジェクト要件を満たしました。

ベンダー結果

Bestbier社は、これまでのところ技術サポートは非​​常に良好だったと報告している（特に、チームが製品の機能や性能を把握する前の販売前段階では）。また、ドキュメントもニーズを満たしていたが、カスタムスクリプト作成に役立つより詳細なサンプルがあればさらに良いとのことだ。