Data(ビッグデータ)”対応策はこれまで構造化データが中心だった。同社は今後非構造化データへの対応も強化していく。2011」で発表した。System”に基づいている。Applianceの大きな特徴は、非構造化データにいかに対応するか、という点での解決策を求めたことにある。Hadoop」に対応しているからだ。Machine」で構成される。DatabaseはKVS型のDBであり、競合よりもインストールや構成、管理が容易で、幅広いワークロードをサポートしているという。Databaseのメリットとして拡張性の高さを挙げている。「24ノード、48ノード、96ノードとノードを増やしていくと、リニアでパフォーマンスが上がっていく」と説明している。DBとのデータ統合が容易になるというもの。「Hadoopのプロセスの複雑さを軽減して、よりシンプルにできる」(Mendelsohn氏)という。DBで効率的なロードと分析を行うために最適化されたデータセットを作成できるという。DB内部形式を生成することから、データロードが高速化され、DBシステムのリソース使用率が低下するとしている。DBを統合したものだ。現在、Rアプリケーションは拡張性の高いといわれているが、このRアプリケーションは「ノートPCのローカルディスクに格納して使うことが前提」(Mendelsohn氏)という。そのため、企業が保有する数テラバイトや数ペタバイトといったデータの解析にはセキュリティ上の懸念からも向いていないと言われる。11g上に格納されているデータに対して、Rのクライアントソフトから処理を展開することができるとしている。拡張性やパフォーマンス、セキュリティが向上することで、エンタープライズクラスの密接に結合された環境が実現し、高度な分析が可能と説明している。Applianceを活用することで複雑な分析を行えるという。小売店で若い女性を対象にしたデザイナーセーターがなぜか売れていないという結果になったとする。そこでTwitterで分析してみると、Twitter上には「在庫がなかった」という声があふれている。実際にそのデザイナーセーターの在庫は各店舗に存在していた。いうことなのかより深く状況を分析してみると、デザイナーセーターと一緒に買いたいと思われていた白いシャツの在庫がなかったことがTwitterやFacebookといったソーシャルメディアの声で明らかになった。Applianceを活用すれば、こうした複雑な状況も明らかになると、そのメリットを強調している。Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。ついて運営会社サイトマップ当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。