ページの先頭です。
サイト内の現在位置を表示しています。
  1. ホーム
  2. ソリューション・サービス
  3. AI・ビッグデータ
  4. データレイク/プラットフォーム製品
ここから本文です。

データレイク/プラットフォーム製品

IoTの普及と人工知能(AI)技術の進化に伴い、ビッグデータ活用は企業競争力の強化に向けて、必要不可欠な取り組みとなっています。

NECは、ビッグデータ活用を推進していくために、図1「ビッグデータ活用ステージ」で、自社が置かれている状況を認識することが重要であると考えます。
自社が現在おかれているステージを理解することで、上位のステージへ移行する際の課題を把握し、その課題の解決策、必要な技術や製品・サービスを見極めることが可能となります。

ビッグデータ活用では、「どのような分析をするか?」が注目されがちですが、期待する分析結果を得るには、まずステージ1,2のデータを収集し、そのデータを活用できる形で蓄積できているかが重要になります。データの収集・蓄積を中心としたビッグデータ活用プラットフォームにおける、新たな概念として注目されるのが「データレイク」です。

NECは、お客さまのステージに合わせたプラットフォーム製品・サービスを提供し、「データレイク」を実現することにより、「ビッグデータをビジネスに活かし、新たな価値を創造する」まで、お客さまを強力にご支援いたします。

ビッグデータ活用ステージ

拡大する図1 データ活用ステージ

求められる「データレイク」

ビッグデータの活用を円滑に進めるには、データを収集し蓄積するための環境整備が非常に重要です(『図1ビッグデータ活用ステージ』におけるステージ1、2)。

ネットワークの高速化・大容量化や、センシング技術の向上に伴うIoTの導入が進むことで、社内の各業務部門で様々なデータの収集が可能になっていますが、全社としてガバナンスをきかせたデータ活用計画が無い状態だと、図2にあるように、部門間をまたがったビッグデータ活用が行われず、全体最適を図ることができません。

各業務部門でのビッグデータ活用により生み出される価値を最大化するためには、社内にあるリソースをフル活用する必要があり、そのためにも社内データを統合し一元管理する、「データレイク」の考え方が重要になります。

NECでは、このデータレイクを実現するための製品群、NEC Analytics Platformをご提供いたします。

拡大する図2 各部門で独立したデータ活用

拡大する図3 データレイク

ページの先頭へ戻る

NEC Analytics Platformが実現するデータレイク

収集したデータを元の形式(ネイティブフォーマット)で一元的に蓄積し、データを必要とする業務部門が、それぞれの方法でアクセスし取り出すことができる環境を構築することが、データレイクの基本的な考え方です。

ポイント1. 現状把握と要件整理

データ分析を行うことの目的をはっきりさせ、そのために必要なデータが現状蓄積できているかを把握し、今後どういったデータを収集すべきかを検討します。

ポイント2. 最適な構成でシステム構築

データレイクは、必ずしも物理的に1つのシステムで、データの蓄積から分析までを行う必要はありません。
構造化データと非構造化データの蓄積、高速なデータ分析プラットフォームや大規模な分散処理プラットフォーム、BIツールによる見える化など、各企業や業務部門のデータの活用方針に合わせた最適な製品を選定します。

ポイント3. 高い拡張性

今後見込まれるデータの増加や追加要件に合わせて、拡張が可能なインフラを整備を行うことが重要です。

NECでは、このような構想を実現するために、図4に示すような体系で、お客さまのデータ活用に必要な製品群を提供し、全体最適化を図るプラットフォームの構築をご支援します。

拡大する図4 NEC Analytics Platform

ページの先頭へ戻る

NEC Analytics Platform製品一覧

データ連携

ETL

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

M2M

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。

データ処理

ステージングバックアップ

iStorage 日々増加するデータを効率的に格納

  • 活用事例

株式会社セブン&アイ・ネットメディア 様
セキュリティ基準認証取得を確実に支援、ログデータを安全な状態で保存するアーカイブストレージ。

非構造化データ 蓄積/加工

Data Platform for Hadoop 大規模データの分散処理に最適なシステム
Oracle Big Data Appliance Oracle Databaseとの親和性が高い、大規模データ分散処理ソリューション

DWH

Data Platform for Analytics 大規模データを高速処理する分析用データベースサーバ

  • 活用事例

コメリグループ/株式会社ビット・エイ 様
「全国3000店体制」に向けたさらなる成長を支える、新しいDWH/BIプラットフォームを構築。
業務生産性の改善とCS向上にも顕著な効果

Oracle Exadata データベース統合・集約ソリューション

  • 活用事例

株式会社エディオン 様
年間の初期導入・運用含むシステムコストを約63%削減。

NEC Oracle® Database 基盤高速化ソリューション … 性能バランスのとれた検証済みリファレンスアーキテクチャ

  • 活用事例

東邦薬品株式会社 様
NEC Oracle Database高速化ソリューション「NEODB」を導入し、17時間以上要していた営業情報の月次処理を2時間半に短縮。

NEC Microsoft® SQL Server® 基盤高速化ソリューション 性能バランスのとれた検証済みリファレンスアーキテクチャ

ストリーム処理

Oracle Stream Analytics 大量に発生するデータをリアルタイム処理

データ分析(BI)

Enterprise BI

InfoFrame Dr.Sum EAデータ活用/情報分析ソフトウェア

  • 活用事例

株式会社スノーピーク 様
迅速な情報分析と帳票作成の自動化により情報活用レベルの向上とコスト削減を実現。

明治フレッシュネットワーク株式会社 様
BIツール「InfoFrame Dr.Sum EA」を採用、数億件規模の大量の販売データを幅広い観点で高速に分析。

東洋製罐株式会社 様
既存のBIツールを置き換えトータルコストの大幅な削減に成功。パフォーマンスや情報分析能力が向上。

三井住友信託銀行株式会社 様
確定拠出年金の運用分析レポート基盤を刷新。多彩な情報をタイムリーに提供し、サービスレベルを大幅に向上。

SAS® Visual Analytics ビジネス状況のビジュアライゼーション
MicroStrategy
ビジネスインテリジェンス製品
Oracle Business IntelligenceBIに求められる機能を包括的に提供

Self Service BI

Tableau データディスカバリーツール
Oracle Data Visualization データ可視化/分析ツール

データ分析(AA)

SASビジネスアナリティクス

ページの先頭へ戻る

ページの先頭へ戻る