「SPARK データ分析」から探す!IT製品・セミナー情報

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基礎解説データ分析とは?

データ分析とは、企業内に散在する各種ビジネスデータや、Twitter/Facebookなどのソーシャルメディア、さらにはセンサーデータを対象にデータ探索/分析を行い、ビジネス上の課題解決に繋がるヒントや新たなビジネスパターンを発見しようという考え方。精度の高いデータ分析を行うことで、業績の拡大や新しいビジネスモデルの構築を実現することが可能となる。データ分析を実現するためのITソリューションとしては、各種の業務システムから必要なデータを抽出/変換/格納するための「ETLツール」や、収集したデータを時系列に沿って上書きすることなく蓄積していくための「データウェアハウス」、データを分析するための「BIツール」や「BAツール」、各種ソーシャルメディア上の自由な発言から企業活動に意味のある情報を抽出し、分析するための「ソーシャルメディア分析ツール」などが挙げられる。

「SPARK データ分析」に関するIT製品情報

マルチクラウド対応データ統合プラットフォーム Talend Data Fabric  2018/06/15


Talend

企業規模  企業規模問わず   製品形態  ソフトウェア
価格 オープン価格

カテゴリ  ETL | ビッグデータ | DWH | データ分析ソリューション | その他データ分析関連

製品概要  AWS、Azure、GCPといった主要なクラウドサービスをサポートし、Spark、Hadoop、Kafkaなどに対応するビッグデータネイティブ型データ統合プラットフォーム。

オススメユーザー  データやデータ活用ニーズの急速な増加に対応するための方法を模索している企業や、コスト/リソースの不足に悩んでいる企業。


「SPARK データ分析」に関する特集



 前回はApache Spark(以下Spark)の活用例を紹介し、次世代のデータ分析に必要なITインフラ要件について説明しました。 今回は実際にSparkを使ってパーソナライズされた映画のレコメンドを行ってみましょう。今回も同様にLinuxONE Community CloudのRed Hat Enterprise Linux 7.2の仮想サーバで実施します。仮想サーバの作成方法はこちら(第2回)を参照ください。


カテゴリ  ビッグデータ | ソーシャルメディア分析 | データ分析ソリューション




 今回は「ITを活用しビジネスを成長させるためにはどのようなツールが必要なのか」をテーマに、前回の「Node.js」に引き続き、最新のオープンソースソフトウェア(以下OSS)ついてご紹介します。


カテゴリ  データ分析ソリューション | メインフレーム | ビッグデータ | オープンソース | システムインテグレーション | 開発ツール | DevOps




 大学や研究機関だけでなく、ビジネスの世界においてもオープンソースソフトウェア(OSS)の重要度がますます高まってきています。 OSSは今や、LAMP(Linux、Apache、MySQL、PHP)スタックに代表されるようなWebサーバ、データベースサーバなどの主要ミドルウェアだけのものではありません。例えば、ソフトウェア開発フレームワーク、Apahe HadoopやSparkに代表されるようなデータ分析基盤、OpenStackのようなクラウドインフラ基盤、あるいはマイクロサービス間のメッセージング処理などでも活用されており、今やエンタープライズ分野での実績も多数持っています。 このように、OSSが広くエンタープライズ領域で採用されるようになってきている背景には、市場ニーズの多様化や予測しきれないビジネス環境の変化に対して、エンタープライズのITシステムであっても、高いレベルでタイムリーに対応しなければならないという厳しい要件があります。  各プロジェクトのポリシーにもよりますが、OSSは世界中の技術者らが開発に参加し、常に新しい技術の取り込みやセキュリティリスクへの対処などをオープンに議論しています。また、成果は誰でもすぐに利用できます。  常に最先端のテクノロジーが実装され、日々改良が重ねられ、誰でもすぐに利用できるという特徴を備えたOSSは、昨今の変化が激しいビジネス環境で求められる、現代的なエンタープライズシステムの要件をクリアしていくためのベストな選択であると考えられているわけです。  一方でハードウェア(サーバ)はコモディティ化が進んでおり、個々のエンタープライズシステムで求められる「信頼性」「可用性」「スケーラビリティ」「セキュリティ」といった、個別の非機能要件を必ずしも満足できないという課題に頭を悩ませるケースも増えています。  やりたいことをすぐに実装できるというソフトウェアの観点と、実装した機能を安定して運用できるというシステム基盤としての観点の両立が、ビジネスの世界では非常に重要ですが、一般的なコモディティハードウェアでは後者の「安定して運用」という点では、どうしても超ハイエンドな環境と比較すると見劣りします。例えば「無停止運用」といったときに、金融機関の決済業務システムと、IAサーバの冗長構成で運用するWebアプリケーションとでは許容されるSLAのレベルが異なるのです。


カテゴリ  メインフレーム | Linux | Webアプリケーションサーバ | IaaS/PaaS | オープンソース | システムインテグレーション | DevOps



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