BigData導入事例ホワイトペーパーデータコレクションWebのログやIoT/M2Mといった非構造化データのリアルタイムな収集から、ERPやCRM/POSなどRDBMSによる構造化データのバルク転送まで、多種・多様で膨大なデータの収集に対応します。ビッグデータでは、非構造化データのリアルタイムな収集から、従来のRDBのような構造化データまで、多種・多様で膨大なデータが収集対象になります。そのために、データの形式や更新頻度に合致したデータ収集の仕組みの構築が不可欠です。非構造化データの収集では、あらゆる形式のデータを統一的に収集できる仕組みが必要になります。Agent」などを利用することで、外部要因の影響を最小限におさえながら、Webログや外部サービスのデータなどを統一的・連続的にインポートすることが可能になります。構造化データに関しては、データの形式や分量はある程度まとまっていますが、業務システムごとにサイロ化し、データ形式や更新頻度が異なっているのが実情です。Studio」などのETLツールを活用することで、形式や更新頻度の異なるデータを統合することが可能になります。Redshiftなど、クラウド型のビッグデータ基盤と、RDB/EAI/ETLといった従来の企業データ統合の仕組みを最適な形で組み合わせて、データ収集に対応します。Plus事例Nginx。