Report:ペタバイト超データの高速解析が世界の風力発電を支えるデンマークの電力会社であるVestasは、風力タービンの設置場所に関して最良の判断をすべく、地球上のあらゆるデータをかき集め、正真正銘の「ビッグデータ」を解析している。2011」では、「ビッグデータ」や「ビジネスアナリティクス」をテーマにさまざまなユーザー事例が紹介されている。Systemsは、これまで67カ国で4万4500機の風力タービン(風力原動機)を供給してきた。同社が世界中から風力タービンの最適な設置場所を選ぶために活用しているのが、IBMのデータ解析システムである。二酸化炭素(CO2)抑制の要求や、原子力発電事故に対する脅威などの影響によって、クリーンエネルギーである風力発電に注目が集まっている。Association)の報告によると、米国の風力発電設備容量を2030年までに20%に引き上げれば、CO2排出量を7600トン削減し、電力業界の水使用量を4兆ガロン減らすことが可能だという。ドイツやニュージーランドなどでも国家戦略として風力をはじめとする再生可能エネルギーの利用を推進している。このような市場ニーズの高まりを受けて、Vestasでは今まで以上に迅速かつ効率的な風力タービンの供給が求められるようになった。風力タービンは決してやみくもに設置すればいいというものではなく、風乱流や風向き、温度、設置面積などさまざまな環境上の問題を考慮する必要がある。風力タービンの設置場所を誤ると、投資に見合う発電量が見込めないどころか、電力コストの削減も不可能になる。同社でバイスプレジデントを務めるラース・クリスチャン・クリステンセン氏は、「最も適した設置場所を探すためには、世界中からさまざまなデータを収集し、その“ビッグデータ”を上手に活用しなければならない」と説明する。BigInsights」だ。同社はこれまで風力タービン設置に関するデータを独自システムで収集、解析していたが、スピードや精度のさらなる改善に迫られていた。「よりきめ細かい情報が不可欠だった」とクリステンセン氏は振り返る。マップなど、2.8ペタバイトの大量データを解析することが可能となった。これらのデータは、地球の表面を1キロ四方に分割し、各マス目に150ものパラメーターを設定して細かく収集したものだという。クリステンセン氏は「従来はデータの解析に3週間かかっていたが、わずか15分で完了できるようになった」と意気込んだ。Report:金融危機を読みきったビジネスアナリティクス「ビッグデータ」の中核となるべき製品群をラインアップする、IBMソフトウェアブランドの年次カンファレンスが開幕した。IBMのソフト&ハード統括責任者これまでもIBMでは顧客の情報活用を支援するためにさまざまな製品やサービスを提供してきた。「ビッグデータ」に対する市場のニーズの高まりを受けて基盤を整備した。2010」では、従来型の「情報の見える化」や「情報管理」にとどまらない新たな情報活用の羅針盤が示された。広告に関するお問い合わせメールマガジンSpecialインデックスRSSfacebooktwitter利用規約ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。