IoTから価値を導くための分析プラットフォームと、支える技術

　IoTでは、分析以前にデータの準備が肝心だ。例えば、銀行の顧客分析の場合、職業・年齢など個人の属性だけでなく、世帯構成員の収入・資産や相続関係も含めて立体的に分析できる情報が重要となる。こうしたデータ準備（Data Preparation）の段階では、その関係性や意味を把握するデータガバナンスが必要となってくる。

　また分析は、結果を一度出したら終わりではなく、その分析モデルを業務にフィードバックし、さらにモデルを成長させていく「学習（Learning）サイクル」を意識しておくことが必要である。例えば、リアルタイム統計処理では、リアルタイムにスコアリングを実施し、その結果をフィードバックしてモデルを抽出し、次の分析に適応する、といったものである。

　本ホワイトペーパーは、IoTやビッグデータ分析の進め方に関する講演資料である。活用される分析プラットフォームの特性や、分析用システムであるSpark、Enterprise Hadoopなどについても紹介しており、IoTから洞察（インサイト）を得るための手順について分かりやすく解説されている。データ分析を武器に、ビジネスの加速を考える担当者には、ぜひ見てほしい内容である。