ストリーミングデータ。あなたの前に繰り広げられるダイナミックなビジュアル化画面に没頭してください。当社の対話型デモを試してみてください。360、Ad:Tech、ソーシャル・メディア、FinTechZoomdataはあなたのビッグデータに対する考え方を変えますビッグデータを使用すると壮大な洞察ができます。いつも上手くいくとは限りません。Zoomdataがあれば別です。当社は企業の、あるいはアプリケーションに埋め込まれた問題を解決するためにデータとビジュアルに対話する、簡単で、直感的で、協力的な方法を提供します。Quadrantレポートの中で初参加した当社をビジョナリーと位置づけました。Zoomdataは近年の分散構造に基づいたストリーミング分析のための革新的なビジョンがあり、データを移動させずに複数のビッグデータソースをリアルタイムで対話的なダッシュボード上に表示することができます。今日のビジネスインテリジェンス(BI)ツールの大部分はリレーショナルデータベースとCSVファイルにより支配された世界から発展してきました。したがって、それらは近年のデータ構造には最適に対応しておらず、ビッグデータとしてビジュアル化されるように設計されていません。ビッグデータの探索Zoomdataは何十億列を持つ大規模データを対話型ビジュアルデータストリームで1秒以内に変換します。当社の革新的な技術は、伝統的なBIと分析アプリケーションのユーザーがビッグデータの力を使用することを妨げている様々な要員を取り除くことを実現し、ビッグデータまでのアクセス時間を大幅に短縮する事ができます。現代企業は、ビッグデータをサポートするストリーミング構造に基づいた近代的な分析法などを必要としており、その問題解決に最適なソリューションを提供します。.Zoomdata、ビッグデータのために開発Zoomdataはビッグデータ処理を目的に開発されました。あなたが現在、近代的なHadoop、検索、ストリーミング、NoSQLなどのビッグデータソースを使用しているならば、きっとZoomdataを使用したくなるはずです。ダッシュボード:ビッグデータの結合、検索、およびストリーミングダッシュボードを使用すると、ビッグデータの情報を保存、共有、および伝達することができ、それらを繰り返しモニターすることができます。Zoomdataユーザーは、簡単に複数のデータソースを結合したダッシュボードを作成し、企業内の他部門と共有することができます。ユーザーのデータ保存、データ可視化の深さ、範囲、および内容を明らかにすることによりユーザーの質問を促す探索型データ分析と異なり、ダッシュボードは新しいデータが到着次第、即時に最新データに更新して質問に答える事が出来るようになります。最低1個のデータソースを構成後に、ユーザーはデータのビジュアル化作業を行うことができます。Zoomdataは、最低一つのチャートでデータ分析ダッシュボードを作成できる柔軟性を持ち合わせています。ダッシュボードは複数の接続サイトからの情報を複数の画面に並べて表示することができます。ユーザーは、すばやくダッシュボードを作成、編集、フィルタリング、削除、移動、およびリサイズすることができ、ウェブアプリケーションの中でそれらを共有または統合することができます。ユーザーはダッシュボードを画像イメージ、またはJSONのようなファイル構成としてエクスポートすることができます。ダッシュボードの複数コピーを作成することができます。共有するときは、ダッシュボードを対話型か非対話型に切り替えることができます。対話型ダッシュボードの場合、Zoomdataの対話メニューがダッシュボードに表示されるため、ユーザーはより詳細にダッシュボードを探索し、それと対話できます。非対話型オプションでは、ダッシュボードは表示されるのみです。ネイティブコネクタZoomdataはHadoopのデータビジュアル化ツールとして優れており、直接HDFSに接続したり、SQL-on-Hadoop技術を使用したImpala、Hive、SparkSQL、Prestoなどにも接続できます。Zoomdataはスマートコネクタを経由して、検索、ストリーミング、NoSQLなどのビッグデータソースにも接続が可能です。このコネクターはZoomdataのネイティブAPI上で開発されたユニークなデータ処理フレームワークです。マイクロクエリーをデータに適用ユーザーがビジュアル化に伴いデータとより効率的に対話が出来るように、Zoomdataはデータクエリーを行なえる特許取得済みのマイクロクエリー機能を提供しています。この機能はスケーラビリティを達成するのに不可欠であり、キューブやレンズを移動したり、データを別なデータ・ストアに移動指せたりすることをしません。データをデータソースと融合もちろん、現代のデータ構造には伝統的なデータソースも含まれています。Fusionを使って複数ソースのデータを単一のデータに結合し、あたかも同じデータソースとして表示することもできます。ビッグデータを、関連ソースやフラットファイルからのマスタデータと結合して、その内容を豊かにすることもがきます。リアルタイムデータと過去のデータを関連付けることができます。Analytics、Zendesk、およびSendGridなどのクラウドアプリケーションのデータとも関連付けることができます。ストリーミング型ビッグデータをユーザーにZoomdataのビッグデータのビジュアル化機能のコアには、ユーザーがデータを高速なストリームとしてアクセスできるストリーミング・アーキテクチャがあります。データはそのソースからユーザーへと、このストリーム処理エンジンとWebSockets接続を経由して効率よくストリーミングされます。ユーザーは、ZoomdataのDataSharpening機能により、リアルタイムデータと歴史的データの最速ストリーミングを体験することができます。ユーザーがビジュアル化データを作成すると、Zoomdataは直ちに初期の処理結果をストリーミングします。ビジュアル化された更新データは他のクエリーが完了し、利用可能になるたびに鮮明化されていきます。これによりユーザーは待たずに次の行動ができます。Zoomdataのボンネットを開けてみれば、当社がハイパースケール性能を達成するためにどのようにしてSpark、Impala、Kuduなどの技術を活用しているかが分かります。ZoomdataのテクノロジーZoomdataは、オープンソース技術に基づいた、最適構成と実装を実現している、ビッグデータ向けの最新のクラウドスケール構造をもった製品です。Zoomdataはクラウドまたはオンプレミス環境に導入することができます。同じインフラ内での水平拡張や複数のテナントを扱うことも可能です。アーキテクチャZoomdataは現代のクラウドスケール・アプリケーションとして開発されました。この製品はハードウェア上に分散し、それぞれが独立した機能部品から構成されています。Zoomdataはクラウドまたはオンプレミスで導入可能な、スケールアウトソフトウェアとして開発されています。この製品は水平方向へ拡張することができるため、ユーザーの並行処理ニーズまたはデータ量増加による容量の拡張ニーズに応じてノードを追加して対応することができます。ストリーム処理エンジンZoomdataの心臓部には高度なストリーミング機能が採用されています。そのストリーミング・アーキテクチャは、従来型の伝統的なビジネスインテリジェンス(BI)システムで使用されているものとは基本的に異なっています。多くの伝統的なストリーミング分析アーキテクチャでは、データがソースからエンドユーザーに自然に流れることが想定されています。Zoomdataはより最適で効率的なストリーム処理のために開発されており、エンドユーザーにビジュアル分析を提供するための、一連のデータソース、Zoomdataサーバ、および、クライアントから構成されています。新しいデータは、データソースから発信され、スマート・コネクタによりいつでも利用することができます。ストリーム処理エンジンは複数の入力ストリームから適切な結果を作り上げます。ユーザーから見た場合、更新データはWebSocketsのUIによりビジュアル化され、Zoomdataサーバからブラウザまたはモバイル上に表示されます。Zoomdataサーバ内でそのデータはストリーム処理エンジンによりファストストリームデータとして扱われます。ストリーミング分析が行われるデータはリアルタイムデータだけに制限されません。良い例がストリーミング・ビデオです、ビデオストリーミングをしているからと言って、それが常にライブとは限りません。映画のように古いビデオをストリーミングする場合もあります。Zoomdataのストリーム処理エンジンにより、リアルタイムデータと歴史的データはデータソースからユーザーに転送される間にストリーミングされます。Sharpening効果を最も見やすいのが過去のデータです。ユーザーがビジュアル化データを作成すると、Zoomdataは直ちに一連の初期結果をストリーミングします。ビジュアル化は、残りのクエリーが完了し、利用可能となり、データが更新される毎に鮮明化されていきます。変化のペースの先を行Zoomdataは複数の最適なオープンソース製品を採用しています。当社はこれらの技術の速い変化を活かすことで、Zoomdataを構成する個々の機能を進化させ、更新することができます。Fusion現代企業は必然的に新しいデータ管理技術、過去の従来型データベース、クラウドアプリケーション、およびデータウェアハウスなどの最新技術の組み合わせから成り立っています。多数の異なるソースのデータを同じ分析法やビジュアル化に組み合わせると、重要な価値を発見することもできます。データを一か所に集中すると、データの移動に時間がかかりすぎ、最終的にビッグデータを容量的に収納できなくなります。Fusion機能は多数のデータソースを一つのデータソースとして表示すること実現し、ユーザーがデータを共通の保管場所に移動させなくても、データソースの結合を実現します。Zoomdataはデータソースに対して最適なクエリーを行い、なるべくデータソース側で処理を行うようにします。これにより不要なデータ移動を省くことが出来るようになるので、ユーザーは容易に複数のデータソースでビッグデータ規模のクエリーを行うことができるようになります。みのデータ抽出技術を使用して、Zoomdataは数秒で感動的にビジュアル化されたビッグデータを画面に表示します。それらのデータはレガシーと現代のデータ・ストアから直接入手した歴史的データとリアルタイムデータで構成する事が可能です。Zoomdataが追加のマイクロ・クエリーで各ストリームに対してクエリーを行うことで、そのビジュアル化はより最適で正確なものになります。この非常に速いデータのビジュアル化により、重複したデータの保存は減少し、Zoomdataがソースでデータ分析を行うことができます。それはユーザーにとって大幅な時間短縮にもなります。重要なことは、ビジュアル化がユーザーの目の前で鮮明になっていく間、ユーザーはそのデータと対話でき、その詳細にズームすることができ、追加のクエリーを行うことができます、それも、クエリー全体が戻ってくるのを待たずに、です。ユーザーはビッグデータの探索を思考の速度で行うことができます、それも、何十億列にわたるデータのクエリーが実行されている間、待たされることもありません。最近のクラウドコンピューティング、仮想化、コンテナ化、継続的な統合、およびDevOpsの展開などの進展により、今日のソフトウェアソリューションの導入は、わずか数年前のものと比べてみても非常に異なった状況になってきています。今日のソフトウェアは総称して「分散化アプリケーション」の原則に基づいて作られています。現代の分散型アプリケーションは独自稼動するマイクロサービスとして確立されていて、一般的なハードウェアのクラスタ上に分散されています。これが良いのでしょうか?その構造がスケーラブルだからです。必要に応じてサーバを追加できます。簡単にスケールできます。固定化されたノードとは対照的に標準の市販ノードを加えるだけでスケールアップできます。効率的にスケールできます。必要に合った規模とタイミングで最適にコンポーネントを追加できます、例えば、データの増加ではなくユーザーの増加によるスケールアップとか、です。他のサービスにコンポーネントを組み込み、拡張することで統合アプリケーションを構築可能。次世代の分析アプリケーションとダッシュボードはKPIへの焦点を少しずつずらしていき、全てのアプリケーションの焦点を埋め込みデータに当てていくでしょう。そのために当社は「埋め込み」機能を当社製品に持たせるように設計しています。APIを経由したアプリケーションのより深い位置への埋め込みであろうと、Zoomdataを使えばそれが簡単にできます。SDKは、ルック・アンド・フィールを完全に制御でき、また、データと図形を制御するためのAPIにアクセスすることができます。Zoomdataのすべてのフロントエンドコントロールは公開済みAPIで利用できます。これは既製品APIの中に合ったものが見からなかった場合、自分に合ったビッグデータのビジュアル化画面を作成できるということです。SDKは、あなたのウェブページとウェブアプリケーション内にあるZoomdataで作成されたチャートを統合することができます。実現できること:ウェブページへHTMLコントロール型のチャートを埋め込む一つのチャートに表示されているデータを別のチャートから制御するチャートの動的なリサイズSDKで提供されているツールと、HTML、CSS、およびJavascriptに関する知識があれば、ウェブページ内にZoomdataチャートを含む魅力的なダッシュボードを作成することができます。Zoomdataの埋め込み分析機能により、スタンドアロンのBIツールの概念は消え去られ、埋め込まれたビジュアル画面を通して分析を行うことがユーザーの通常の操作となります。カスタムユーザーインタフェース:コード化の必要なし当社は、HTML5、Javascript、WebSockets、およびCSSサポートを含むフレキシブルで、現代的なウェブ・テクノロジーを使用して、Zoomdataのクライアントサイドを造り上げてきました。これらの技術は、ウェブブラウザからタッチ型モバイル機器に至るまで、幅広いユーザー環境に適応しています。その上、Zoomdataは一般的なウェブ・テクノロジーを使用しているので、ウェブの標準的な知識がある開発者でも簡単にカスタマイズすることができます。APIを使ってカスタム分析画面のユーザーインタフェースを作成したい場合にも対応が可能です。カスタマイズされた可視化表示:どのようなビジュアル化も可能Zoomdataの提供する機能には次のような魅力的なビジュアル化機能があります。:ピボットテーブル、スキャッタープロット、垂直・水平バー、フィンガーペイント、マルチメトリックトレンドとバー、ワードクラウド、タイムトレンド、水平マルチバー、並列バー、ヒートマップ、バブリーズ、および、円グラフ等。Zoomdataのビジュアル化機能の操作は簡単で、インタラクティブで、直感的な技術を採用しています。Studioを使って自分の画面を作成できます。Studioは強力なJavaScriptエディタで、D3、Leaflet、NVDS等のJavaScriptライブラリを使用して、自分の画面を作成できます。あなたのライブラリをプラグインすることもできます。Zoomdataは標準的な図表テンプレートを提供しているので、あなたはそれを使うか、ゼロから自分で作るかが選択できます。Studioを使用すると、開発者はその場でビジュアル化コードを変更することができ、変更数値を入力しながら変化を見ることができるため、ユニークでダイナミックな図やグラフを製作することができます。あなたがZoomdataで作成・変更したテンプレートは、Zoomdata内、ウェブサイト内、またはウェブベースアプリケーション内で使用できます。SDKを使うと、ユーザーは自分自身のウェブページ内のZoomdataチャートとウェブアプリケーション内のZoomdataチャートを統合することができます。一つのチャートを使って別のチャートのデータを制御、チャートをダイナミックにリサイズ。SDKで提供されているツールと、ユーザーのHTML、CSS、およびJavascriptに関する知識を組合わせれば、ウェブページのダッシュボード上に美しいZoomdataチャートを表示することができます。APIを使って以下のことができます:既存の図表テンプレートを変更、カスタム図表テンプレートを作成。Studioはシステム管理者の権限があるユーザーであればアクセスできますが、この製品は主に経験豊富なJavaScript開発者のために開発されました。自己完結型のBIビジネスの世界では物事が素早く動いているため、経営者には誰かがデータを分析し、戦略・戦術を練り上げるのを待っているほどの余裕はありません。初心者ユーザーがBI技術のほとんどのツールや機能を使いこなせるようになるまでには、かなりの時間と訓練が必要です。ユーザーインタフェースを設計するにあたり、我々はまずお客様、つまりユーザーを念頭に入れて設計しました。ビジュアルフィルタリング任意のデータセットにフィルタリングをかけることができます。製品群の中からただ1つの製品の売上高を表示したり、1つのビジュアル化を使用して、別のビジュアル化をフィルタリングしたり、1つのチャートのフィルタを更新したいチャートの上にドラッグアンド・ドロップしたり、別のビジュアル化に適用するためにフィルタを選択することができます。DVRのユニークな時系列コントロール機能を使用して、ビッグデータ、特にストリーミングデータをビジュアル化できます。リアルタイムでストリーミングデータを処理する方法は、過去のデータをクエリーする方法とは異なります。ユーザーインタフェースに表示される更新デートをモニタリングする場合などです。DVRは、ユーザーがライブビデオと対話したり、映画を再生する時と同じ方法でデータと対話することを可能にします。DVRはビッグデータの速度を利用してデータストリームをポーズしたり、巻き戻したり、早送りすることができ、これによりプロジェクト・チームは5秒前、5分前、あるいは5日前に起こった変化を特定し、追跡することができます。DVRは常に移動または静止しているウィンドウを計算しているので、ユーザーはリアルタイムデータと歴史的データのデータストリームの傾向をモニタリングすることができます。ズームインデータの異常値をハイライトします。いかなるデータポイントでも、ズームインして詳細を見ることができます。ドラッグ・アンド・ドロップ属性ユーザーは、瞬時に表示される結果を見ながら、属性と測定基準の切り換えをドラッグ&ドロップ、またはスワイプ操作で行えます。簡単に属性の分類変更を行い、新たに質問することができます。お客様を、所在地、見込み収入、業界等に分類し、見ることができます。計算処理を追加して、新しいKPIを作成することができます。利用可能な測定基準に基づき新しい計算式を定義できます。移動平均線や累積合計などのウィンドウとテーブルの測定基準を定義できます。特定の測定基準だけにフィルタ評価基準を適用できます。Zoomdataの柔軟性により、ユーザーはこれらの機能すべてを統合し、データストリームを「意識の流れ」として扱い、新しいクエリーを思考の速さで行うことができます。