ビッグデータ


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製品資料

日本ヒューレット・パッカード株式会社

GPUで高集積化が進むAI/深層学習向けHPC基盤のポイントは?

IoTや機械学習の普及でHPCはこれまで以上に高い演算処理能力が必要だ。大量のGPUを搭載したコンピュータでシステムを構築するが、それは新たな問題も生み出した。今、巨大HPC基盤の迅速な導入、運用効率化が課題となっている。(2017/07/26)

製品資料

SAS Institute Japan株式会社

膨大・煩雑な生データを「使えるビジネス資産」に変換する方法

業務システム内の従来型データであれ、Hadoopクラスタ内のビッグデータであれ、データはあらゆる企業・組織が保有する重要な資産である。煩雑かつ膨大な生データを単一のプラットフォームで「使えるビジネス資産」へ変換する方法を紹介しよう。(2017/07/03)

技術文書

SAS Institute Japan株式会社

データ視覚化の基礎知識――チャート作成からビッグデータ処理まで

今やビジネスの現場では、身近な売り上げデータから何十億件ものセンサーデータまで、データの活用が当たり前となっている。こうしたデータ分析の結果を速やかにビジネスに生かす「データ分析結果の視覚化(ビジュアライゼーション)」について解説する。(2017/07/03)

事例

インテル株式会社

リアルタイム分析で意思決定を加速、インテルが目指したサプライチェーン最適化

多くの企業でサプライチェーン管理アプリケーションが複雑化しており、リアルタイムの分析や意思決定を妨げている。その課題を解決するため、インテルが注目したのが「インメモリプラットフォーム」の導入だった。(2017/06/01)

レポート

ホートンワークスジャパン株式会社

ビッグデータ時代の分析基盤はリアルタイム分析でチャンスをつかむ

企業内データ分析の基盤として「Hadoop」が脚光を浴びている。しかし、進化が速く情報のキャッチアップは容易でない。また、ビッグデータ分析のリアルタイム性では、データベースの蓄積だけでなく、システム間を移動するデータの活用も課題だ。(2017/01/19)

製品資料

SAS Institute Japan株式会社

機械学習で分析モデル選択を自動実行 予測分析を極限まで簡素化する仕組みとは?

複数のセグメントにまたがる大規模な予測分析モデルの構築は、企業のデータ分析担当者にとって大変な作業だ。どのモデルを適応するのが最も効果的かを瞬時に判断できる環境を提供し、予測分析を極限まで簡素化する仕組みの技術詳細を解説する。(2016/12/26)

レポート

SAS Institute Japan株式会社

センサーデータ分析が企業の勝敗を分ける時代――BAによる優位性獲得のために

IoTの導入が進んでいるといわれる製造業だが、センサーを使用して効率的なデータ分析を実施しているケースはまだ少ない。ある調査では、製造業の大半が組み込みセンサーを使用していないと回答した。そこで、データ分析のメリットや取り組みのポイントを解説する。(2016/11/30)

事例

日本アイ・ビー・エム株式会社

みずほ銀行のOne to Oneマーケティングを支える「データレイク」の作り方

金融自由化を背景に、みずほ銀行は顧客に新たな価値を提供することを目指している。そこで、顧客に最適なサービスを提供するための基盤として構築したのが、顧客を知るためのあらゆるデータを蓄積・分析できる「データレイク」だ。(2016/11/28)

レポート

日本アイ・ビー・エム株式会社

Hadoop/Sparkと相性の良い製品は? ビッグデータ分析基盤の正しい選び方

分散処理を支援するHadoopやSparkといったフレームワークの登場で、さまざまな業界でビッグデータ分析が活用されるようになってきた。その背景から実例、そして成功に不可欠なインフラ製品の「正しい選択」について解説する。(2016/11/28)

技術文書

日本アイ・ビー・エム株式会社

基礎解説:Hadoop/Spark環境の効果を最大化するプラットフォームの条件

ビッグデータを分析するための新基盤として注目されているApache Spark。高速性に優れたSparkを活用するには、適切なITインフラを選択することも重要だ。ここでは、活用事例を交えながら、SparkとHadoopの違いや、プラットフォーム選択のポイントなどを見ていく。(2016/11/28)

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