これまでの延長では追い付けない、巨大化するデータに対抗できるサーバの姿とは
これからは企業が扱うデータは爆発的に大容量化し、しかもますますの高速処理が必要となる。これまでの延長線上にあるサーバスペックでは確実に追い付けなくなる。新たなアーキテクチャはどうあるべきか、具体的に検討できる資料を提示する。
2017/01/11
IT製品導入に関する技術資料を多数掲載 ホワイトペーパーダウンロードセンター
「ビッグデータ」の検索結果一覧（16ページ目）
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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
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
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
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
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
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
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
金融業界の7つの事例に学ぶ、Hadoopによるデータ活用のモダナイゼーション
金融業はビジネスにおけるデータ依存度が極めて高い業界だ。そこで銀行、保険、投資などにかかわる企業のApache Hadoopによるデータ活用モダナイゼーションの7つの事例を紹介する。
2016/10/20
ビッグデータ活用の大前提となる「データ形成プロセス」を効率化するには？
ビッグデータを分析して高度なビジネスインサイトを獲得するには、まず効率的なデータ管理基盤が必要になる。統合的に管理できる基盤によって、データの収集と変換作業が迅速になり、またデータの来歴を管理することでセキュリティレベルも向上する。
2016/10/20
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