ビッグデータ処理を高速化、Spark/Hadoop対応のバッチ開発フレームワーク
業務バッチ処理は、増え続けるデータに対して処理時間が長くなる一方で、ハードウェアの性能を上げることでしか解決することができなかった。それを分散処理とバッチ開発フレームワークで開発・処理の双方を高速化することが可能になった。
2017/10/26
業務バッチ処理は、増え続けるデータに対して処理時間が長くなる一方で、ハードウェアの性能を上げることでしか解決することができなかった。それを分散処理とバッチ開発フレームワークで開発・処理の双方を高速化することが可能になった。
2017/10/26
卸売業やメーカーにとって、生産過多によるロスや、品不足による機会損失は避けたい事態。しかし、受注予測は現場のベテランに依存しているケースが多く、予測精度の向上とシステム化が課題となっている。そこで注目され始めた解決策とは?
2017/08/08
過去のPOSデータの分析に機械学習を利用すると、精度の高い販売予測が可能になる。機械学習を利用した販売予測は60~90%という高い精度を実現し、機会損失も防げる。その具体的なメリットを紹介する。
2017/08/02