ビッグデータの分析処理(ビッグデータアナリティクス)


動き続けるビッグデータや静的なデータに対するリアルタイム連続分析

ビッグデータには大量で多種多様の構造化されたデータと非構造化データが含まれます。それらは静的な「動かない」情報もリアルタイムの「動き続ける」情報も存在します。このような情報を分析することにより、ビジネス環境の改善や顧客経験価値の向上に対するアドバンテージの獲得につながります。

しかしながら、ビッグデータ分析に対する取り組みは、動きのないもの(永続化されたデータ)を対象としたものがほとんどでした。これは、取得できるデータのうちの一部のみを分析していることに他ならず、動き続けるビッグデータ(例えばストリーミングデータなど)から得ることのできる深い洞察を排除していることになるのです。

ビトリアオペレーショナルインテリジェンスは、動き続けるビッグデータと静的なビッグデータの両方に対するリアルタイムの見える化と分析環境を提供します。動きあるビッグデータにはスマートグリッドメーターやRSSフィード、コンピューターネットワークやソーシャルメディアの情報などが含まれ、静的なビッグデータにはデータベースやデータウェアハウス、企業のアプリケーション、そしてHadoopのようなビッグデータフレームワークが含まれます。社会やビジネス環境の変化に柔軟に対応するためには、これら全ての情報に目を配りながら、競争力を高めていく必要があるのです。

ビトリアビッグデータアナリティクスの特徴と利点:

特徴:

利点:
動きのあるビッグデータに対するリアルタイム連続分析
  • リアルタイムにビジネスの状況を把握
ストリーミングデータと履歴データを単独のビューに関連づけて表示
  • 例外的な事象が発生した際の検知
構造化・非構造化データの分析
  • 様々な情報から緊急の情報を特定しビジネス状況の価値を高める
多種多様なデータソースを関連づけ、比較し、組み合わせる
  • 状況を正確に認識し起きている事象の全体像を理解する
  • 例外事象やソーシャルからの緊急的な傾向を素早く検知する
高パフォーマンスの複合イベント処理(CEP)エンジン
  • リアルタイムに連続分析と重要なイベントに対する行動を行う
  • ビッグデータからの情報を絞り込み適切なサイズに調整する
インメモリでの分析処理
  • 分析結果の更新や計算処理を瞬時かつ連続的に実行
脅威や機会の発生パターン検知
  • 受け身ではなく率先的な対応
予知分析(ベイジアン分析))
  • リアルタイムデータや履歴データに基づいた効果的な意志決定
ビッグデータの深掘り
  • 大量データから必要な情報を探り出し、リアルタイムにパターンを検知
多次元分析
  • データを様々な角度から分析し、役立つ情報や要素を特定
ビッグデータ処理のためのMap-Reduce対応
  • ビッグデータ分析に必要な柔軟性と拡張性
ストリームデータの分析結果をHadoopから取り出す
  • リッチダッシュボードを使い深い洞察を得る
オペレーショナルインテリジェンスアプリケーション
  • 日々の業務に有効な情報や意志決定を迅速に支援
  • アナリストが業務分析をしやすい環境を提供
  • 関係者がビジネスモデルやゴール、情報を共有
構築済みでプラグイン可能な「非浸食型」コネクター
  • ビッグデータフレームワークやHadoopなどのソースからSAPやno-SQL DBへの接続
J2EE, BPMN, Xqueryなどオープンで標準技術の採用
  • シームレスな統合によるビッグデータ対応システムへの拡張
  • 汎用性のある技術や知識の習得

現在のビジネスシーンでは、360°全方位的に情報を取得・可視化する必要があります。また、分析結果を適切に取得し、競合優位性を獲得しなければなりません。

ビトリアオペレーショナルインテリジェンスで、ビッグデータや複合イベント、ビジネスプロセスに対する有効な知見と効果を獲得することができます。

Vitria Operational Intelligence for Big Data Architecture