Platform』」の提供を開始した。Platformは従来のRDBシステムとは異なり、分析シナリオを記述したクエリをあらかじめ登録しておき、データが入力された時点で即座にクエリを実行して結果を出力することで、大量データのリアルタイム処理を可能にする。本稿では、その技術や適用例について紹介する。高まるリアルタイム処理のニーズ近年、電子マネーやICカードによる電子決済、RFIDを利用した物流管理など、さまざまなデータソースから多様な実世界の情報がリアルタイムに情報システムに流れ込んでおり、企業で扱われるデータ量は飛躍的に増大している。した中、企業には時々刻々と発生する実世界の情報をリアルタイムに集計/分析し、それを使って迅速な意思決定を行なうことが求められている。従来のデータ処理方式では、性能やコストなど多くの面で対応できなくなってきている。Frequency-Identification:無線自動認識)とは、無線ICチップなどを用いて人や物を認識する非接触型の自動認識技術。そこで、現在注目されているのが「ストリームデータ処理」と呼ばれる新たな技術である。現在、多くの企業で採用されているデータ処理方式では、分析する情報をいったんデータベースに格納した後、バッチ処理などで一括して集計/分析を行なう。そのため、情報の発生から集計/分析までにタイムラグが生じるという問題があった。これに対して、ストリームデータ処理では、あらかじめ情報分析のシナリオを登録しておき、情報発生時のリアルタイムな集計/分析を実現する。このように、実世界の情報をリアルタイムに集計/分析できれば、迅速な意思決定につながり、企業のビジネスチャンスに活かせるようになる。リアルタイムな処理が必要とされる業種にはどんなものが挙げられるだろうか。金融分野では、株価や株の出来高をリアルタイムに分析し、自動的に株式売買注文のタイミングや数量を決めて注文を行なうアルゴリズムトレードが挙げられる。流通分野におけるPOSデータをリアルタイムで監視し、必要なときに必要なモノを必要な場所に届けるSCMシステム、さらに交通分野では、GPS端末のセンサー情報を利用したリアルタイム位置情報監視による渋滞検知などがある。ストリームデータ処理は、これらの業種に適用可能である。Platform」を開発した。Platformでは大量データを高速に処理するために、先に述べた「ストリームデータ処理技術」と「インメモリデータ処理技術」の2つ処理方式を採用している。「インメモリデータ処理技術」とは、システムで使用するデータをすべてメモリ上で処理する技術である。ハードディスクなどの外部記憶装置とのアクセスに要する時間を大幅に削減できるため、高速なデータ処理を実現する。情報システムに適用すれば、大量のデータから実世界の現状を分析できる。実世界の情報をリアルタイムに処理することで、今まで不可能であった新たな価値を創造できるようになる(図1)。※この続きは、会員の方のみお読みいただけます(登録無料)。会員登録(無料)ログインはこちら※この続きは、会員の方のみお読みいただけます(登録無料)。EYACCの森島さんはいかにして生まれたのか318SAPが会津若松で中小企業のものづくりのイノベーションに取り組む理由296AWSでセキュリティを高めるために今すぐやるべき7つのこと262企業のデジタルシフトはIoT、5G、サブスクリプションが牽引。Links主要テーマから探すIT戦略/企画ITインフラセキュリティデータベースデータ活用システム構築システム運用モバイル活用クラウド活用ワークスタイル変革CRM/コラボレーション製品/サービス×ログインEメールパスワード※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(Eメール&パスワード)でログインいただけます。パソコン「EnterpriseZine」(エンタープライズジン)は、翔泳社が運営する企業のIT活用とビジネス成長を支援するITリーダー向け専門メディアです。イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。