OpenTextは数十年の専門知識を提供し、データのロックを解除し、人々とプロセスをつなぎ、信頼性を持ってAIを推進
企業全体でデータをシームレスに統合し、サイロを排除し、コラボレーションを改善し、リスクを軽減
AIに対応し、データを構造化され、アクセスしやすく、最適化された情報に変換
規制およびコンプライアンス要件を満たし、情報のライフサイクル全体を保護
あらゆる規模のグローバル組織に対応するスケーラブルで柔軟な導入オプションを探る
ローカルなコントロール、グローバルなスケールで信頼できるAIを活用。
コントロールとコンプライアンスを維持しながら、クラウドの価値を引き出します。
自社インフラストラクチャでデータを完全に管理
選択したクラウドでビジネス情報を保護、拡張、利用
新しい方法で情報を捉える
ビジネス、データ、目標を理解するAI
AIコンテンツ管理とインテリジェントなAIコンテンツアシスタントで業務を強化
ユーザー、サービスエージェント、ITスタッフが必要な答えを見つけられるように支援
アプリの配信、開発、自動化されたソフトウェアテストの加速を実現
サプライチェーン全体でAIを活用したナレッジ、インサイト、およびガイド付きアクションを引き出す
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一度接続するだけで、安全なB2B統合プラットフォームからすべてに連携
AI対応のコンテンツ管理ソリューションで知識を再構築
企業保護のための統合サイバーセキュリティソリューション
AIを活用したDevOpsの自動化、テスト、品質向上により、より優れたソフトウェアをより迅速に提供
IT運用のコストと複雑さを削減するために必要な明確性を獲得
統合、自動化、カスタムエクスペリエンスを構築して、OpenTextのソリューションを最大限にご利用ください
カスタムアプリケーションとワークフローを可能にするリアルタイムな情報フローを作成するOpenText Cloud APIを使用して、お客様独自の方法で構築
安全な情報管理と信頼できるAIの融合
データ言語でエージェントを構築、デプロイ、反復できる場所
AIを促進するためのデータ取り込みとメタデータタグ付けを自動化するツールセット
ガバナンスを積極的かつ持続的にするためのサービスとAPIのスイート
AIのジャーニーをサポートするプロフェッショナルサービスのエキスパート
AIを活用した情報管理により、可視性が向上し、より鮮明な洞察が得られます。その方法を確認する準備はよろしいですか?
AIを活用したエンタープライズコンテンツ管理で日常業務を変革する
ITサービス管理、AIOps、可観測性のコストと複雑さを削減
サプライチェーン成功のためのAIを活用したB2B統合
コネクテッドカスタマーエクスペリエンスで価値、成長、ロイヤルティを向上
アジャイル開発とソフトウェアデリバリー?決して不可能ではありません。
エンタープライズ向けサイバーセキュリティ
AIデータ分析で洞察を引き出す
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ビジネス、データ、目標を理解するAI
AIコンテンツ管理とインテリジェントなAIコンテンツアシスタントで業務を強化
ユーザー、サービスエージェント、ITスタッフが必要な答えを見つけられるように支援
アプリの配信、開発、自動化されたソフトウェアテストの加速を実現
サプライチェーン全体でAIを活用したナレッジ、インサイト、およびガイド付きアクションを引き出す
認定エキスパートによるガイダンスでデジタルトランスフォーメーションを加速
認定専門家と連携して情報管理を近代化
専門家のガイダンス、マネージド サービスなどを活用してビジネス目標を達成
サポートを戦略的優位性に変える
専門的なITサービス管理で社内チームの負担を軽減
あらゆるスキルレベルのユーザーがOpenText製品を導入し、効果的に使用できるようにするためのトレーニングオプションをご紹介します。
あらゆるスキルレベルのユーザーがOpenText製品を導入し、効果的に使用できるようにするためのトレーニングオプションをご紹介します。
OpenTextは、主要なクラウドインフラストラクチャプロバイダーと提携し、OpenTextソリューションをどこでも実行できる柔軟性を提供します。
OpenTextは主要エンタープライズアプリプロバイダーと提携し、非構造化コンテンツを活用してビジネスインサイトを向上

DBaaS(Database as a Service)とは、物理的なハードウェアの設置、ソフトウェアのインストール、データベースの設定を行うことなくデータベースへのアクセスを提供する、クラウドベースのコンピューティング・マネージド・サービスのカテゴリーである。その代わりに、サービス・プロバイダーがほとんどのデータベース管理およびメンテナンス・タスクを処理する。ユーザーはデータベースを素早く立ち上げ、データをロードして分析することができる。
DBaaSは、企業が事業運営と顧客への価値提供の方法を根本的に変えるデジタルトランスフォーメーションという、より大きな企業イニシアチブにとって重要である。具体的には、データの民主化を目指している企業は、DBaaSをあらゆる分析、あらゆる時間戦略を実現する手段として選択するかもしれない。また、ESG(環境、社会、ガバナンス)の進展を懸念する組織は、リソースを節約する方法として、サーバーを自由にスピンアップ/ダウンできるDBaaSの機能を活用できる。
DBaaSの利点
DBaaSは、データベース・システムを展開する従来の方法と比較して、以下のような利点がある:
DBaaSのデメリット
また、DBaaSには、オンプレミス・データベースと比較して、潜在的なデメリットもある。
DBaaSプロバイダーには多くの種類があり、DBaaSの分野には非常に多様な選択肢がある。
パブリッククラウドプロバイダー
Google、Azure、Alibabaのような多くのクラウド・ベンダーが、独自のDBaaSを提供している。ユーザーは、コンピューティングやストレージに使用しているのと同じアカウントを活用して、データベースをインスタンス化することができる。
長所
短所
独自クラウドベンダー
SnowflakeやFireboltなどのベンダーは独自のクラウドを提供しており、ユーザーはデータベースの使用料とクラウドサービスの利用料の両方をベンダーに支払う。データベースとサーバーはベンダーが提供するが、サーバーとストレージはベンダーとの契約を通じて提供されるパブリッククラウドにアウトソーシングされる。
長所
短所
パートナーDBaaS企業
パブリッククラウドのパートナーマーケットプレイスには、DBaaSに関する素晴らしい選択肢も数多く登場しています。ユーザーは、DBaaSパートナーおよびクラウドプロバイダーと、それぞれ個別に契約を締結します。こうした業者では、多くの場合、いくつかの選択肢が用意されています。
長所
短所
DBaaSの種類以外にも、DBaaSプロバイダー間には以下のような大きな違いがある:
DBaaSの展開オプション
御社のDBaaSでは、SaaS以外の導入方法も提供されていますか?一部のDBaaSベンダーでは、特定のクラウド上の特定のストレージ場所に縛られることが求められます。これにより、顧客は特定のクラウドに縛られてしまい、別のクラウドへ容易に移行したり、より低コストのクラウドコンピューティングが利用可能になった際にそれを活用したりする自由が奪われてしまいます。一部のベンダーでは、オンプレミスでの分析やKubernetesへの導入に対応したソリューションを提供していません。自社の導入要件をすべて満たしていないベンダーは除外してください。
ライセンスの柔軟性
そのソリューションは、複数のクラウドやオンプレミス間を簡単に移動できるライセンスを提供していますか、それとも各デプロイメントに個別のライセンスが必要ですか。DEV、TEST、BACKUP、PRODUCTIONを維持するためのコストは?総費用を見て、どの業者があなたのニーズを満たすかを理解しよう。
データレイク機能
ローカルに保存されたParquet、Orc、AVRO、JSON、TEXTファイルを分析に取り込む必要がよくありますか?DBaaSベンダーを選択する際には、データレイクのスケールと経済性を、データウェアハウスとしての予測可能性と再現性とどのように結びつけることができるかを検討する。さらに、ソリューションが外部テーブルのワークロードをどの程度理解しているか、どの程度のデータ移動が必要かを検討する。
最適化能力
貴社のDBaaSは、限られたコンピュート・パッケージで運用されていますか?すべてのアナリティクスは同じではないし、同じと考えるべきでもない。選択するデータベースが、あらゆる種類のワークロードと期待されるサービスレベルを適切に管理するオプションを持っていることを確認してください。ノードベースの最適化(ワークロードが必要とするときに汎用ノードを追加するだけ)を行うソリューションでは、クエリパフォーマンスを向上させると同時にクラウドコストを低く抑える方法を見逃してしまう可能性がある。特化したノードを使用する能力と、遅いクエリをチューニングする能力が最も重要である。
分析の深さ
DBaaSを単なる記述的分析以上のことに活用できますか?今日のデータ中心の企業には、標準的なSQLデータベースを超える分析ニーズがある。例えば、ワークロードの中には、地理空間や時系列機能のような高度な分析を必要とするものがある。予測分析は、データサイエンス・チームにとってますます不可欠になっているため、機械学習がどのようにサポートされているかを検討する必要がある。クラウドデータベースが組織で成功を収めるにつれて、ソリューションが幅広い分析ユースケースやより広範な専門家チームをどのようにサポートできるかを検討してください。
ドラッグ&ドロップによる直感的な操作で、データのブレンドと分析を高速化
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