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Hadoop/Sparkを活用したデータレイク・ソリューションとは

必要な人が、必要な時に、必要なデータにアクセスして分析!

あらゆるデータの収集・処理/蓄積・複数の分析を一つのシステムで実行できる「Hadoop/Sparkを活用したデータレイク・ソリューション」として、
お客様のデジタル変革を支えます。

RDBMSに蓄積された従来型のデータに加え、システムのログ、SNSの情報、設備のセンサーなどの新しいデータの活用が一般化する中、データの種類と量は増え続けています。また、過去の実績だけでなく、リアルタイムなデータを活用し即座に対応するケースも増えて来ています。

そのような中で、データを活用した課題の解決は、事業継続の必須事項です。しかし、データを本格的に活用するためには様々な壁があります。

  • 様々なデータソースからどうやってデータを収集するのか
  • バラバラに管理されているデータをどうやって利用できるようにするのか
  • 従来のシステムデータと新しいデータをどうやって組み合わせるのか
  • 増え続けるデータにどう対応するのか
  • 現在のシステムがリアルタイムなアクションを取れるようになっていない

これらデータの課題を解決するデータレイク・ソリューションの標準の一つとして注目されているのが
「HadoopとSpark」です。

データ活用した課題解決を支援

データの活用して解決すべき課題は、各部門で様々です。

  • マーケティング部門は、どうやってより効果的なキャンペーンを行うか
  • カスタマー管理部門は、よりお客様の満足度を高めるためにはどうすれば良いか
  • 生産部門は、より効率的に生産するためにはどうすれば良いか
  • 管理部門は、経営状況の把握と予測をより的確に行うためにどうするか
  • サポート部門は、どうやってより効果的にお客様の問題を解決するか。
Hadoop/Sparkを活用したデータレイク・ソリューションは、これらの解決に向けた継続的な取り組みを可能にします。

各部門のデータを収集・整理・統合

これまで部門ごとに業務の必要に応じて別々にシステムを構築してきたため、データが関連付けなく各システムにバラバラに存在し、データ活用の壁となっていることが多々あります。
Data Platfom for Hadoopは、大容量データの高速処理機能を活かし、異なるシステムやソースからのデータの取り込み、名寄せやクレンジングを行い、データを統合し、利用しやすい形で保管します。

また、データのアクセス管理、履歴の保管など、複数部門にまたがるデータ活用時のセキュリティにも対応しています。

新しいデータやリアルタイム処理に対応

IoTが普及し、スマートフォンの位置情報、センサーによる車両や設備の稼働状況、WEBアクセスログなどの非構造化データの活用、瞬間を把握したリアルタイムでの対処も増えてきています。
しかし、データの取得や活用フローの導入に手間がかかったり、システム自体が非構造データを扱えないために、十分に活用できてないことが少なくありません。

Data Platform for Hadoopは、構造化・非構造化データの両方を扱うことができ、簡易なフロー設計・変更、処理状況と履歴の見える化、リアルタイム処理に対応しており、新たな機会創出とロスの最小化を実現します。

各部門でのデータを分析・活用を支援

各部門での分析のためには、エンドユーザーの分析ニーズに柔軟に対応できる必要があり、従来知識の活用、既存ツールとの連携、新しい技術への対応がポイントとなります。

Data Platform for Hadoopは、セルフBIに対応した各種BIツールと連携でき、従来のSQLクエリーの知識を活かした分析が可能です。また、RやPythonを活用したセグメンテーションや予測分析などの多様な高度分析が行えます。

複雑な分析の開発では、エンドユーザーとデータサイエンティストが画面を共有しインタラクティブに取り組み、さらに結果を自動化することで、柔軟性・スピード・効率化が可能です。

  • Apache, Hadoop, Falcon, Atlas, Tez, Sqoop, Flume, Kafka, Pig, Hive, HBase, Accumulo, Storm, Solr, Spark, Ranger, Knox, Ambari, ZooKeeper, Oozie, Phoenix, NiFi, Zeppelin, Slider, MapReduce, HDFS, YARN, and Druidの名称およびそのロゴは、Apache Software Foundationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。

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