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Webキャスト

日本アイ・ビー・エム株式会社

「Spark」を動画で徹底解説、高速ビッグデータ分析環境を簡単に構築する方法

近年、脚光を浴びているビッグデータ分析技術「Apache Spark」。Hadoopにあった速度面の課題をクリアしただけでなく、導入も容易になったことで、企業規模にかかわらずビッグデータ分析をビジネスに活用できるようになった。(2017/03/28)

事例

マクニカネットワークス株式会社

楽天証券が採用したセキュリティログ分析基盤、その効率的導入方法とは?

サービス品質やセキュリティ、ビジネスそのものの改善まで、幅広く役立つマシンデータだが、応用範囲が広すぎて活用場面をイメージしにくい、導入の手間が掛かりそうだという印象を持たれている。そこで、実際にTCO削減に成功した事例について解説してみたい。(2016/11/30)

製品資料

マクニカネットワークス株式会社

セキュリティ分析基盤を効率よく構築・運用する秘訣

サービス品質やセキュリティの分析からビジネスプロセスの改善まで、幅広く活用できるマシンデータ。ビッグデータ分析技術の進歩で注目を集めるようになってきた。その取り組みと導入方法について、事例も交えて解説する。(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)

製品資料

日本ヒューレット・パッカード株式会社

アプリ基盤の総所有コストを削減、包括的情報管理の方法とは?

データベースをはじめとする業務アプリケーションから生成されるデータは年々増大し、システムの可用性や柔軟性に悪影響を及ぼすようになっている。これを防ぐには、データの移行や廃棄を自動化し、アーカイブプロセスの設計や配備、継続的な管理を効率化するしかない。(2016/10/06)

レポート

日本アイ・ビー・エム株式会社

1000の表より効果的なビッグデータの見せ方とは?

基本的なグラフやチャートは優れた伝達手段だが、スプレッドシートで複雑なデータから理解しやすい対話型グラフィックを作成するのは極めて困難だ。ビッグデータの利用を促進する上で欠かせない可視化の手法と適したツールについて考察する。(2016/10/03)

技術文書

日本アイ・ビー・エム株式会社

全ての顧客接点でよりパーソナライズされた顧客体験を提供するには

今日の顧客は、商品購入の際にはネットを活用し、情報収集を怠らない。既に商品知識とSNSなどでの情報発信力を持つ顧客に満足してもらうには、よりパーソナライズされた体験を適切なタイミングで提供する必要がある。(2016/10/03)

技術文書

日本アイ・ビー・エム株式会社

顧客感情や時間を視覚化──ビッグデータを効果的に分析するための視覚化とは?

円グラフや棒グラフでは、効果的に示せるデータ項目の量は限られている。だが、高度な視覚化技法を用いることで、100万項目ものデータの視覚化が可能になる。(2016/10/03)

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