ストリームコンピューティングが示す新しいデータ分析の世界

　今日、情報ソースの多様化により、断続的に流入するデータの量は増加の一途をたどっている。従来のデータ分析は、大量のデータをストレージに全て保存して分析するのが主流だった。静的な過去のデータを分析し、過去の事実を発見するのが目的だ。これに対し、流入するデータをリアルタイムに分析し、直近の事実を発見するのが「ストリームコンピューティング」だ。監視カメラの画像データを分析し、不審人物をチェックするビデオ監視システムや、証券市場の取引データを分析し、自動販売を行うアルゴリズムトレードシステムなどが代表的な例だ。

　本資料では、ストリームコンピューティングと従来のデータ処理との違いといった基本的な内容から、利用されている主な領域、大学や研究機関での活用事例について紹介している。また、ストリームコンピューティングに適した製品について紹介、時系列分析と回帰分析についての解説を交え、これからの分析環境構築のロードマップについても触れている。リアルタイム分析がビジネスにもたらす変化とメリットを資料から読み解いていく。