ビッグデータ時代の分析基盤はリアルタイム分析でチャンスをつかむ
企業内データ分析の基盤として「Hadoop」が脚光を浴びている。しかし、進化が速く情報のキャッチアップは容易でない。また、ビッグデータ分析のリアルタイム性では、データベースの蓄積だけでなく、システム間を移動するデータの活用も課題だ。
2017/01/19
企業内データ分析の基盤として「Hadoop」が脚光を浴びている。しかし、進化が速く情報のキャッチアップは容易でない。また、ビッグデータ分析のリアルタイム性では、データベースの蓄積だけでなく、システム間を移動するデータの活用も課題だ。
2017/01/19
データ分析アーキテクチャを最適化し、分析手法を強化する方法として注目される「Apache Hadoop」。このアプローチが従来型EDW(Enterprise Data Warehouse)の課題を解消し、新たな価値を生む仕組みや、Hadoopに適したデータ基盤について分かりやすく解説する。
2017/01/19
ビッグデータ分析基盤として脚光を浴びる「Apache Hadoop」。近年は、オンプレミスとクラウドの両方から分析結果を得るハイブリッド型のアプローチが採用され始めている。そこで、4つのユースケースを交えつつ、このアプローチが有効である理由を明らかにする。
2017/01/19
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
IoTから得られるデータを付加価値を生み出すものに変えていくためには、柔軟で効率的なオペレーションが可能なビッグデータ分析環境が欠かせない。そこで、この環境として導入が進む「Apache Hadoop」をイノベーションにつなげる方法を分かりやすく解説する。
2016/10/20
近年、Hadoopを活用したデータ分析プラットフォームの構築において、「データレイク」という言葉が使われるようになった。このデータレイクにより、分析の手法はどのように変わるのか。その言葉の概念からデータ活用の具体的な方法まで詳しく紹介する。
2016/10/20
小売事業者は長年培ってきたデータ分析業務のノウハウがあり、ビッグデータ分析をビジネスに生かしやすい。そこで、分析業務のさらなるレベルアップに活用できる、小売事業者の「Apache Hadoop」導入事例を幅広く紹介する。
2016/10/20