Brobst氏は、「プラットフォームとソフトウェア。Intelアーキテクチャであり、データベースソフトウェアが重要であることに変わりはない」と話す。Brobst氏はさらに、「プラットフォームのOSとしては、プロプラエタリなものからオープンソースのLinuxベースへと移行していくだろう。ここで言うLinuxとはTeradata版のLinuxではなく汎用のLinuxだ。Windowsも重要だし、UNIXもオープンソース色がさらに強まるだろう」と言う。データベースソフトウェアでは、「アクティブエンタープライズインテリジェンス(AEI)を実現するためのテクノロジが重要になる。AEIに基づく分析アプリケーションの分野も強化していきたい」と話す。Server)により実現される」同社のコアとなるアーキテクチャだ。Instituteとの提携だった。「この提携は、分析アプリケーションのナンバーワンであるSASと、DWH分野のナンバーワンであるTeradataのパートナーシップであるということに意味がある」とBrobst氏。同氏は、「SASとの提携により、既存の顧客にも、新規の顧客にも、より良いDWHソリューションを提供することが可能になる。この協力関係により、今後もさまざまなソリューションを確立していきたい」と話している。注目のエージェントテクノロジ「現在、個人的に興味があるのは、エージェントに関するテクノロジだ」(Brobst氏)同氏が言う“エージェント”とは、与えられた条件をもとに、システムに蓄積されたデータの中から必要なデータを自動的に取得してくるためのテクノロジを指す。Brobst氏は、「意思決定の自動化を実現するためのテクノロジと言い換えることもできる」と言う。「リアルタイムなエンタープライズシステムを実現することで、よりインテリジェントで迅速な業務を実現できる。このとき、最大のボトルネックとなるのが人間自身だ。これは、人間の思考が非効率的で一貫性に欠けているためだ」(Brobst氏)そこで、エージェントにより必要なデータの取得や分析を自動化することで、意思決定に一貫性を持たせ、効率的にリアルタイムなエンタープライズシステムを実現できるという。エージェントテクノロジを実現することで、たとえばヘルスケアの分野において、基本的な疾病情報はもちろん、DNAのレベルまでの情報を収集することも可能になる。これにより、患者個別に最適化された医療情報ををリアルタイムに提供できる。これらの情報からデータマイニングを行うことで、「何をすれば症状が回復し、何をしてはいけないのかを判断することもできる」(Brobst氏)という。「エージェントテクノロジ実現の取り組みは、すでに実験段階としてスタートされている。ヘルスケアの分野においては、おそらく5年程度で実用化が可能になるだろう。その後は、国防関連や政府関連の分野においてもエージェントのテクノロジが活用されていくだろう」(Brobst氏)「意思決定のボトルネックは人間。Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。ついて運営会社サイトマップ当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。