ビッグデータ時代の到来により、従来データベースで扱っていた販売情報や顧客情報に加え、各種センサーデータやSNSデータをいかに収集・活用し、タイムリーに加工できるかが課題となっています。この課題を解決すべくRDB技術に加え、RDBが苦手な集計処理に優れた“カラムストアデータベース”や大量データでも処理できる“スケールアウト型データベース”が注目されています。

本研究会では、データベースに関することからビッグデータを上手に活用する方法まで、様々なデータの活用方法・運用方法・設計方法について幅広く研究します。

メンバー同士の話し合いの中で、メンバー全員に有益な研究テーマを絞り込み活動していきます。情報交換や技術交流、研究内容関連イベントへの参加などによる情報収集や、希望により実際にマシンを使用した検証を行いながら、データの収集・加工方法について検討します。 NEC製品のスケールアウト型DB「InfoFrame Relational Store(IRS)」、インメモリカラムストアDB「InfoFrame DataBooster」など、研究内容に応じて評価環境を提供します。

「やってみようよ ビッグデータ！
〜身近なデータを使った傾向分析へのチャレンジ〜」
（2014年度）
振動センサーで収集したデータを活用した異常検知と、オープンデータから導き出されるデータの関連性を分析。

「ビッグデータで未来が見える！
〜SNSの情報でトレンド予測に挑戦〜」
（2015年度）
様々な情報が入り混じるSNSのデータから必要な　データのみを抽出し、2015年のトレンドを予測。

（2014年度発表資料より抜粋）