Pentaho

Pentahoは、データの収集から分析までを一貫して行える、日立製作所提供のBIツールです。データ統合（ETL）とデータ分析（BI）を連携させることで、柔軟なデータ活用を支援します。

この記事では、Pentahoの特徴や導入事例、価格、基本機能について紹介します。

Pentahoの特徴

プログラミング不要で100%GUIによる開発が可能

Pentahoは、プログラミングの知識がなくても、GUI操作だけでデータ処理を設計・実行できる点が大きな特徴です。ドラッグ＆ドロップの直感的な操作により、複雑なデータ加工処理をグラフィカルに定義できるため、開発工数を大幅に削減し、カスタマイズにかかる手間を抑えることができます。

多様なデータソースに対応

100種類以上のデータソースに標準で接続できる柔軟性を備えています。リレーショナルデータベース（Oracle Database、Microsoft SQL Server、PostgreSQLなど）はもちろん、NoSQLデータベース（MongoDB、Cassandraなど）、各種ファイル（CSV、Excel、JSON、XML）、さらにはAWS S3やGoogle Cloud Storageなどのクラウドストレージとスムーズに連携できます。

データ統合から分析まで一気通貫で実行

従来のデータウェアハウスやビッグデータだけでなく、センサーデータやSNSデータなどの非構造化データも含めて、データ収集から分析・可視化までの全工程を一つのプラットフォームで完結できます。データ統合基盤（ETL）で処理したデータをそのままデータ分析基盤（BI）で活用することで、効率的なデータ活用サイクルを実現できます。

マルチスレッド処理による高速化

データ処理はマルチスレッド方式を採用しており、マシンリソースを最大限活用して大量データを高速に処理できます。また、大規模データ処理時には複数サーバーへの分散にも対応しており、パフォーマンスを維持しながら、スケーラブルに運用できます。

Pentahoの中小企業での導入事例

データ活用基盤の強化ができた

• 業界：金融業界
• 企業名：東京証券取引所

導入前の課題：バックオフィス業務の効率化が必要だった

レポート作成や数値計算などのバックオフィス業務に多くの時間がかかり、継続的に増加するデータに対応するための仕組みが不足していました。その結果、膨大な情報資産を十分に活用できず、業務効率化が課題となっていました。

導入後の効果：スケーラブルな基盤で情報資産を有効活用できるようになった

Pentahoを導入したことで、継続的なデータの増加に対応可能なスケーラビリティを確保し、大量の情報資産を効率的に活用できる体制が整いました。これにより、バックオフィス業務の効率化が進み、データ活用基盤の強化が図られました。

セルフサービスBI環境の構築

• 業界：製薬業界
• 企業名：中外製薬

導入前の課題：リアルワールドデータを活用する準備が整っていなかった

大規模で形式が統一されていないリアルワールドデータを各部門で安全かつ効率的に活用するために、前処理に対応したツールの整備や、データ管理体制の構築が課題となっていました。

導入後の効果：データの前処理や管理を実現できるようになった

業務部門が安心して利用できるデータの前処理を行う環境が整備でき、加工処理のログを活用したデータ品質・適正性の管理や、他部門での再利用可否を判断できる仕組みを実現しました。

Pentahoでできることと注意点

Pentahoでできること

• データの収集から分析・予測までを一元管理
  • ビッグデータの統合から、グラフ化、将来の予測モデリングまで、一つのツール上で完結できます。
• 大量データの高速な加工処理（ETL機能）
  • ETL：抽出（Extract）、変換（Transform）、書き出し（Load）の略で、データを使いやすく整える仕組み。
  • マルチスレッド（複数の処理を同時に並行して進める技術）により、大量のデータを効率よく処理できます。
• プログラミング不要の直感的な操作（GUI）
  • GUI：マウス操作で視覚的に操作できる画面のこと。
  • 「Spoon」という専用ツールを使い、アイコンをつなぎ合わせる感覚でデータの加工手順や実行スケジュールを作成できます。
• 既存システムへの分析機能の組み込み
  • 自社のアプリケーション内に、レポートや分析画面をそのまま埋め込むことができます。
  • シングルサインオン：1つのIDとパスワードで複数のサービスにログインできる仕組みなど、高度なセキュリティ連携が可能です。

Pentahoの注意点・向いていないこと

• データ自体の永続的な保管（ストレージ機能）
  • DWH（データウェアハウス）・データレイク：分析用に整理・蓄積されたデータの保管庫。
  • 本製品はデータを「加工・分析」するための道具であり、データベース等は別途用意する必要があります。
• 一部の細かい設定や表示機能の制限
  • 設定画面内の一部の項目（ログの詳細設定やブランドロゴの表示など）には、現在動作しない機能が含まれています。

Pentahoの価格

料金プラン

公式サイトに記載がありませんでした。まずは見積もりを依頼してみましょう。

無料トライアルの有無

以下のページからダウンロード後、30日間無料で試用できます。

Pentahoの基本機能

ETL基盤・BI基盤の連携

※引用元：Pentaho公式HP
https://www.hitachi.co.jp/products/it/bigdata/platform/pentaho/function/index.html

PentahoのETL基盤は、約300種類の部品を組み合わせて、データの抽出・加工・格納などの処理を柔軟に設計できます。NCクライアントツール（Spoon）でETL処理をグラフィカルに作成し、Pentaho Serverで本番実行する運用フローにより、開発とデバッグを効率的に進められます。

ETL基盤とBI基盤を連携することで、データの受け渡しや管理の手間を減らし、分析作業の効率化が可能です。

多角的なデータ分析

データ項目をさまざまな切り口から分析できる多次元分析（OLAP分析）が可能です。ブラウザー上でドラッグ＆ドロップするだけの直感的な操作で、分析軸の深掘りや条件の絞り込み、さらにデータのグラフ化も簡単に行えます。

レポートの作成・閲覧

ブラウザー上のGUI操作によって、帳票形式のレポートを作成・閲覧できます。項目を追加したり、フィルタ条件を変更したりといった操作も可能です。

ビジネスの現状把握

複数のレポート情報をまとめて表示することで、ビジネスの現状を俯瞰的に確認できます。直感的な操作でレポートを自由に配置でき、分析対象も対話的に指定可能です。さらに、ドロップダウンなどを使ってフィルタ条件を切り替えながら、インタラクティブに閲覧できます。

Pentahoのセキュリティ

Pentahoはユーザーとロールによるアクセス制御機能を提供しており、管理者はユーザーごとに役割を割り当て、Webリソースやリポジトリへのアクセス権を制御することができます。また、LDAPやSSOなどの外部セキュリティプロバイダーと統合することで、既存の認証基盤を活用したユーザー管理を行うことが可能です。

Pentahoの操作画面がわかる画像

※引用元：Pentaho公式HP
https://www.hitachi.co.jp/products/it/bigdata/platform/pentaho/function/index.html

※引用元：Pentaho公式HP
https://www.hitachi.co.jp/products/it/bigdata/platform/pentaho/function/index.html

Pentahoの紹介動画

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Pentahoの構築方法

• 導入形態：オンプレミス／クラウド
• 環境構築の代行：◯（パートナー企業による導入支援あり）
• 構築後のアフターフォロー：◯（サポートチーム・学習リソースが豊富）

Pentahoと連携できるサービス

• クラウドサービス：AWS（S3、Redshift）、Google Cloud Storage、Microsoft Azure、Snowflake
• データベース：Oracle Database、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Cassandra、HBase、HADB（Hitachi Advanced Data Binder）
• メッセージング：Apache Kafka、AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）
• ファイル形式：CSV、Excel、JSON、XML、Parquet
• BI/分析ツール：JDBC接続可能な各種BIツール
• API連携：REST API経由での外部システム統合
• 運用管理ツール: JP1/AJS3などのジョブ管理ツール
• プログラミング言語：Pythonとの連携（機械学習モデルの組み込みなど）

Pentaho基本情報