17:00[PR]AI/機械学習の活用に取り組んでみると、思うように進まないケースも多い。大量データから機械学習のモデル作成・評価のPDCAサイクルをできる限り速く・手間をかけずに行うにはどうすればよいのか?大量データを処理して経営戦略に役立てるデータ処理基盤が、いま大きく変わりつつある。これまでの必須要件だった高速処理に加え、急速な進化を遂げているAI/機械学習を活用した高度な分析が求められ始めている。いざAI/機械学習の活用に取り組んでみると、データの準備に時間がかかったり、さまざまなツールを利用しなければならず開始までに時間がかかったりするなど、思うように進まないケースも多い。し、意思決定に役立てるデータ処理基盤が利用されるようになってから四半世紀が経過した。登場した当初の1990年代は、部門単位のDWH(データウェアハウス)として使われ、2000年代には全社規模で使われるようになった。データ処理性能がどんどん改善され、扱えるデータ容量も増大化していく中で、データ処理基盤に求められる要件が高度化していったという。「これまでのデータ処理基盤には、大量のデータをいかに高速に、簡易に、柔軟に処理できるかということが重視されていました。近年は、データをいかに活用するかが重要になってきています。Analytics(DP4A)」をベースに、高度な分析機能と多種多様なデータ管理を実現する要素をアドオンしたものだ。福岡輝仁氏は、DP4Aについて次のように説明する。DP4Aは、RDBMSに比べて数倍以上の性能を発揮する高速性、自動チューニングツールによる簡易性、状況に応じた構成を選択できる柔軟性を兼ね備えた分析専用データベースサーバです。データを格納するHadoopと連携可能な機能を搭載しました。同ソリューションは、分析プロセスを単一プラットフォームで実現する、オンプレミス/クラウドを柔軟に選択できる、などの特長を有する。これにより、これから分析に取り組もうという企業はもちろんのこと、すでに取り組んでいるが十分な効果が出ていない企業にも適している。その特長や実際の活用例をみていくことにしよう。pre_registerCNET_IDご登録の個人情報の取り扱いに関して続きを読むにはCNET_IDが必要です。以下の事項に同意されたものとみなします。ついて残り本文:約2325文字CNET_IDご登録の個人情報の取り扱いに関して続きを読むにはCNET_IDが必要です。以下の事項に同意されたものとみなします。【PR】残業禁止だけじゃ改悪に!生産性向上特集トレンドまるわかり![PR]電話回線もクラウドの時代に日本企業の働き方改革を支援する物理に縛られない柔軟なコミュニケーションDXに向けデータ管理を見直そう!いまこそデータ管理のインフラを抜本的に見直す好機!富士通が注目したSDSとは?モダナイズから始めるデジタル化DX時代を生き抜く企業への条件は「変化」に強くなること。permission.。