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データ連携

データレイクを構成するためのデータ活用ステージ1「データ連携」では、ビジネスでのデータ活用に向けた第一歩であり、大きく2つの役割を担います。

(1) M2M
様々な機器やデバイスから、新たな情報としてデータを取集する、M2Mとしての役割

(2) ETL
各種データベースやERP・CRMといった業務システムなど、複数のシステムですでに社内に蓄積されているデータから、必要なデータを抽出して活用できる状態へと加工する、ETLとしての役割

課題

データ連携の仕組を整える段階では、主に次のような課題があがっています。

課題1:データの収集

接続される機器・デバイスをはじめとし、データ収集する回線やアプリケーションも多岐にわたるため、膨大な管理コストが発生している

課題2:データの集約(抽出)

社内の各システムにデータが分散しており、必要なデータを抽出する手順が複雑であったりシステムごとにプログラミングが必要で、手間がかかっている

課題3:データの加工(整形)

多様な形式で抽出されたデータを、分析可能な形式に変換したり補正する作業に膨大な時間と工数がかかっている

課題解決に向けてご提供する製品群

M2M

本格化するIoT/M2Mのスピーディな導入に必要な基本機能を組み込んだIoT/M2Mサービスプラットフォーム

CONNEXIVE IoT/M2Mソリューション

  • 活用事例

ちばみどり農業協同組合 様
圃場の様子をスマートフォンで監視。蓄積したデータを分析してノウハウに磨きをかける農法改革や農家のライフスタイル変革にICTが活躍。

ETL

複数システムのデータの統合・連携をベースに、包括的なサポート機能を提供

Talend データ活用のライフサイクルを包括的にサポートするデータ統合基盤

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