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日本アイ・ビー・エム株式会社

技術文書・技術解説

日本アイ・ビー・エム株式会社

Hadoop導入で得られるもの、得られないもの

ビッグデータ分析のためのテクノロジーとして注目を集めるHadoopだが、Hadoopが適しているケースと適さないケースがある。Hadoopでは得られないものを補うために必要なテクノロジーとは?

コンテンツ情報
公開日 2016/10/03 フォーマット URL 種類

技術文書・技術解説

ページ数・視聴時間 33ページ ファイルサイズ -
要約
 ビッグデータ時代といわれているが、実際はどうだろうか。社内にビッグデータと呼べるものはあるだろうか? ビッグデータを活用して成功している企業を知っているだろうか? Hadoopは普及していると思うだろうか? ビッグデータ活用が検討段階から活用段階に移行しないのはなぜだろうか?

 本資料は、ビッグデータ分析のためのテクノロジーとして注目を集めるHadoopの導入で得られるもの、得られないものを表にして整理し、Hadoopが適しているケースと適さないケースを解説する。また、ビッグデータ活用の取り組みにおいて、問題や課題の洗い出し、目的の明確化、スタッフや組織の確立が不可欠だと指摘。その上で、Hadoopでは得られないものを補うために必要なテクノロジーを紹介する。