ビッグデータ

Recent Big Data Insights

データレイクの概念と重要性データレイク（データの湖）とは、大量の生データをネイティブのフォーマットのままで素早く取り込む保管庫です。複数のデータ・コレクションを1ヶ所の便利な場所に格納できるデータレイクにより、セルフサービス型のアクセス、探索、ビジュアライゼーションの実現が容易になります。その結果、企業は新しい情報の把握と対応措置をより迅速に実行できるようになります。
製造業におけるモノのインターネット（IoT）：現場の声モノのインターネット（IoT）による新たな変革の波が製造業界に押し寄せています。コネクテッド・デバイスのコンセプトがどのようにスマート・マニュファクチャリングを実現するかをご紹介します。
コネクテッド・カー：IoTが導くOEM企業の新天地IoTとアナリティクスを活用することで、自動車メーカーとパートナー各社はビジネスモデルの刷新、新しい収益化手法、優れたユーザー体験を実現できるようになります。
機械学習アルゴリズム選択ガイド機械学習に取り組み始めた時にまず感じる疑問は「どのアルゴリズムを使えばよいのか？」でしょう。機械学習アルゴリズムには多くの種類があり、そのすべてを熟知している人以外は、なかなかすぐに最適なアルゴリズムを選択できません。ここでは、目的に最適なアルゴリズムを見つけ出すためのチートシートを紹介します。
参加無料型ネットゲームが大きな利益を生む理由参加無料型のMMO（多人数参加型オンライン）ゲームのリーダー企業であるWargaming社は、SASの工業化されたモデリング環境をどのように活用して顧客のニーズに応えているのでしょうか？
コグニティブ・コンピューティングとは?コグニティブ・コンピューティングは今日のIT業界で誰もが話題にしていると思われる最新の流行語です。しかし、機械は本当に「考える」ことができるのでしょうか？
スマートシティーとスマート・エネルギー・ソリューション - IoT活用例NPOのEnvision Americaと公益事業会社のCPS energy社は、都市のスマート化とエネルギー・プログラムの変革にIoTとアナリティクスを活用しています。
アナリティクスの現在と未来後編：データサイエンティストが切り拓く未来（1/4）気鋭のデータサイエンティスト孝忠大輔氏をNECビッグデータ戦略本部からお招きし、SASのコンサルタントと3名による特別鼎談を行いました。後編となる今回では、データサイエンティストが担うべき役割、切り拓く世界へと、広く深く話題が展開していきます。
IoTデータへの機械学習の適用機械学習やモノのインターネット（IoT）に関する理論的な議論から離れ、実用的なビジネス・アプリケーションについてお話しします。
アナリティクスの現在と未来前編：アナリティクスの現在を語る（1/4）気鋭のデータサイエンティスト孝忠大輔氏をNECビッグデータ戦略本部からお招きし、SASのコンサルタントと3名による特別鼎談を行いました。
パーソナル・データ・サイエンティストの可能性についてSiriに天気を尋ねるのと同じ感覚で、デスク上のボタンを押して最新の販売予測を確認できるとしたら？本稿ではパーソナル・データ・サイエンティストの可能性を探ります。
ビッグデータ管理：知っておくべき5つの新常識ビッグデータの管理には新しいツールとプロセスが必要です。本記事では、ビッグデータをより的確に管理し、一貫した分析結果を得るために役立つ、新時代の5つの常識を紹介します。
Hadoopに関するスクープ情報Cloudera社の共同創業者であるマイク・オルソン氏が、Hadoopの動向、変化、成功方程式について語ります。
モノのインターネットがもたらすビジネスチャンス自動車から、医療機器から、スマートフォンの位置情報から、多様な「モノ」から生みだされるストリーミング・データは、現状を監視するために、そして未来を予測するために役立ちます。モノのインターネットのデータ分析によってもたらされるビジネスチャンスを、いくつかの業種を例にご紹介します。
組織に最適な分析を取り入れる4つのステップ組織が分析技術を有効に活用することで不安要素をなくし、発生前の早い段階から今後起こり得る問題に対処できる仕組みを作り上げるための4つのステップを紹介します。
流れ去るデータを捉えるソーシャルメディアやスマートメーター、センサーなど、常に流れ出てくるデータを扱う場合に、まず保存してから分析していませんか？イベント・データ・ストリーミングを使えば、流れこむデータを捉えてその場で分析し、必要なアクションをリアルタイムにとれるようになります。
ダビデ vs ゴリアテ High-Performance Analyticsを武器に、ビッグデータで勝利するビッグデータに関する記事や広告の多くは、ビッグデータの3つのV：Velocity（速度）、Variety（種類）、Volume（量）について語っています。しかし、ビッグデータ活用はビジネスプランありきであるということを忘れないでください。目まぐるしく変化する価値をどう引き出しビジネスに役立てるか、そこが本質なのです。
ビッグデータ分析のその前に、IT部門が知っておくべきことデータウェアハウスは大容量になり、SNS上の会話や、工場の工程センサーデータ、地理空間情報など、さまざまなデータを蓄積できるようになりました。そして企業はこれらの新しいデータソースを高度に分析し、ビジネスに生かそうと試みています。その中でIT部門は、最先端の分析を実現するために、どのような指針で臨めばいいのでしょうか。

ビッグデータとは？

今日では、ほとんどの企業にとって、ビッグデータはビジネスを行う上で現実的なものとなっています。あなたの組織でも、増え続ける構造化データと非構造化データが従来の枠組みからあふれかえっていることでしょう。しかし、これをうまく管理できれば、強力な洞察を導き出すことができます。

データを分析して失敗の根本原因を特定できるとしたら、あるいは、収益に影響が及ぶ前に不正な行動を検出して対策をとれるとしたら、どんなに助かるでしょうか？ビッグデータから最大限の価値を引き出してビジネスを成功へ導くための鍵は、データ管理からアナリティクスまでを一貫してカバーする適切なソリューションを導入することです。

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ビッグデータ・アナリティクス

大量のデータが組織に日常的にあふれるなか、問題はもはや「ビッグデータとは何か？」ではなく、「手持ちのビッグデータで何ができるか？」です。そしてもちろん、その答えを得ることは貴社のビジネスの将来にとって不可欠です。ビッグデータ・アナリティクスを活用すると、データマイニング、予測分析、テキストマイニング、時系列予測、最適化を適用して現実的な選択肢をすべてチェックし、望みうる最良の意思決定を実現することができます。

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Hadoop

大量のデータを抱えている組織では、一部ではなく全ての情報から価値を引き出すためにHadoopへの切り替えを進めるところが増えています。しかしHadoopとは、正確にどういうものであり、何に利用できるのでしょうか？まずは、現在および将来のビッグデータ課題に対処するためにHadoopがどのように進化しているのか、最新動向をご確認ください。その上で、データ管理、データ・ビジュアライゼーション（視覚化）、アナリティクスを活用してHadoop環境から有用な洞察を迅速に導き出す方法について理解を深めましょう。

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データ・ビジュアライゼーション（視覚化）

「一枚の絵は千の言葉に値する」と言われるように、人は視覚によって多くの情報を一度にとらえることができます。データを一目瞭然のチャートやグラフに変えることで、これまで隠れていたものが見えるようになるのです。他の方法では知りえない傾向や、誰も知りえなかった真実も見えてきます。適切なソリューションを活用すれば、競合他社に差をつけることができます。多くの企業にビッグデータが浸透してきた今、ビッグデータの意味を把握する手段として重要性を増しているのが、データ・ビジュアライゼーションなのです。

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Internet of Things

Connecting our cars, homes, gadgets and machines to the Internet creates a network of connected objects called the Internet of Things. How can the data streaming to and from these objects be understood to benefit your organization, improve your daily routine or address society’s biggest challenges? Find out now.

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