様々な業界で活用されています企業の戦略的な武器にSparkとは活用されている業界トピックサービスSparkを通して、データサイエンスを企業の戦略的な武器にSparkは、複雑なインフラ構築や運用ツールを必要としない、データを企業価値に変えてくれるためのクラウドプラットホームです。(IoT)産業と製造メディアとエンタテインメントリテールとコンシューマビジネステレコム広告とマーケティング技術デジタル広告と関連するマーケティングサービスの成長はビジネスの新しい潮流を形成しています。このような機会は、大量のデータを競合よりも早く分析をする事が必要であり、そのためのツールが重要になります。データに関わらず、複数のソースからデータを収集して、統合的に分析する事ができるようになります。商品を最適化するためのキーメトリクスを分析する事が可能に。マシンラーニング技術を通して、広告戦略の最適化。データ分析結果をリアルタイム対応のSparkで迅速に導き出します。とって重要な要素となっています。Spark+CREATIONLINEで、Sparkの分散化されたノードを使って、地層イメージの分析時間を短縮できます。マシンラーニングアルゴリズムを使って機器の障害予測が容易になります。フィールドの油田掘削機のセンサーからデータ収集し、リアルタイムで監視できます。エンタプライズソフトウェア企業にとって、ソフトウェアはビジネスプロセスを支援する戦略的なツール。そのためには、昨今のソフトウェアは大量のデータを処理する必要があり、そのデータに対して迅速な分析、そしてアクションを取る事が今や重要な課題の一つとなっています。部門間で収集したビジネスデータを統合的に管理します。リアルタイムでこれらのデータに潜むトレンドやパターンを発掘します。事業判断を容易にするための分析レポートの作成をします。正確なリスク分析とリターンの予測は想像を超えるデータ量が必要になっています。金融事業の勝敗の決め手はもはやこのデータをいかに有効に活かし、ポートフォリオに反映できるかにかかっています。Carloシミュレーションを通してポートフォリオのリスク評価する事により、マネーロンダリング等の犯罪を発見し、未然に防ぐ事が可能になってます。顧客の360°ビューをシステム化する事により、新規の商品やサービスを提案する事が容易にできます。医療と薬品ITを活用した健康管理は昨今のコンシューマの最大の関心の一つです。食品の栄養に関する情報、ユーザ志向の高い健康管理アプリの登場、等、数は増加の一途です。これらの多数のアプリケーションへ的確なデータを提供するためにも大量のデータセット、億単位のデータポイントを管理できる統合的なデータプラットホームが必要になってきています。Spark+CREATIONLINEで、ウェアラブル、診療カルテ、等、医療に関する多様なデータソースからデータを統合的に収集し、患者に対する総合的な診断ができるようになります。これらのデータに高度なマシンラーニングアルゴリズムを適用し、健康やライフスタイルを向上させるようなアドバイスをサービス化する事ができます。一人一人にパーソナライズされた健康管理データを患者個人に提供できる。(IoT)昨今の内蔵型センサーとネットワーク技術の劇的な進歩は従来地味だった世界に新たな可視化の波を起こしています。生成される様々なセンサーデータを、如何に活用するかがイノベーションを生む決め手、と言われています。大量のセンサーから発生するストリーミングデータをリアルタイムで収集、分析する事が可能になります。センサーデータの分析を通して、新たな商品の開発を生み出す事が可能になります。分析には複数のアルゴリズムを採用し、高度な分析を短時間で行う事が可能になります。大量のデータポイントからさらに大量のデータソースを効率よく取り扱うためには現状のデータトラフィックにみならず、将来的な成長にも十分対応できるデータプラットホームを持つ必要があります。Spark+CREATIONLINEで、センサーデータをリアルタイムで収集する事により、製造工程の品質管理を向上させる事ができます。高度なマシンラーニングアルゴリズムを採用する事により、予防メンテナンスを通して機器の稼働時間向上を実現します。メディアとエンタテインメント大量のデータポイントからさらに大量のデータソースを効率よく取り扱うためには現状のデータトラフィックにみならず、将来的な成長にも十分対応できるデータプラットホームを持つ必要があります。Spark+CREATIONLINEで、ユーザ動向をつぶさに把握するためにウェアラブル、デジタルデバイス、等の広い範囲のデータソースから情報を容易に収集することができます。マシンラーニングを活用して、収集したデータを分析し、推奨エンジンを活用、顧客へのサービス向上につなげることができます。各ユーザ毎に固有なユーザインタフェースを提供するなど、カスタマイズしやすい環境を提供します。リテールとコンシューマビジネスインターネットサーチ、ネットサーフィング、ソーシャルメディア活動は、深い顧客分析を引き出せるデータの宝庫です。これらの情報から如何にタイムリーに、そして正確に顧客のインサイトを導き出せるかがビジネスにとって必須条件になりつつあります。顧客のオフラインとオンラインの行動履歴を統一表示することができます。マシンラーニングアルゴリズムを活用して隠れたニーズを導き、推奨することができるようになります。リアルタイムで分析レポートを作成し、顧客に対するタイムリーなアクションを取ることができます。テレコムストリーミングコンテンツの急激な増加はネットワークインフラを驚異的に複雑化させています。この成長に対応するためにもサービスプロバイダーは今まで以上にデータ分析への対応力を強化する必要があります。Spark+CREATIONLINEで、ネットワークの信頼性を確保/向上させるための深いコール分析を行うことができます。顧客の行動分析を行うことにより、競合への顧客流出を防止する効果的な戦略を見出すことができます。ネットワークの性能状況を常に監視し、迅速な対応をとることが可能になります。クリエーションラインコーポレートサイトお問い合わせ。