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知見とアイデア

ビッグデータを十分に活用するには、まず適切な基盤の構築から

今日は、どのようなビジネスにおいても、データに潜む真の価値を見出すことが重要になっています。しかし、ビジネス上の知見を得る目的でビッグデータを活用するには、まず、関連するすべてのソースからデータに正確、安全、かつ迅速にアクセスできるようにする必要があります。その実現方法とは、複数のデータソースを統合し、オンプレミスとクラウドの境界を越えてワークロードを移行できる基盤を構築することです。

ビッグデータとは

その特徴は、一般に 3 つの V で表されます。つまり、高速 (velocity) で処理されるさまざまな (variety) 非標準形式の大量 (volumes) データです。

ビッグデータは宝の山

ビッグデータ (見落とされがちなダークデータも含む) を分析すると、ビジネスの成長に役立つ有益な知見を得ることができます。このような知見を利用することで、企業はコストの削減、運用効率の改善、利益の増加を実現する新たな方法を見つけることが可能になります。ビッグデータから得られる知見は、コストのかかる問題への対応策ではなく回避策となり、顧客の行動やニーズの推測ではなく予測に役立つので、収益の増加につながります。

数字は嘘をつかない

確かに、ビッグデータを適切に活用できるようになるということは、容易なことではありません。しかし、ビッグデータは時間とともにさらに巨大化すると思われるので、しっかりとした計画を立てて、一刻も早く着手することをお勧めします。

「Three ways for CIOs to handle big data (CIO のためのビッグデータを処理する 3 つの方法)」The Enterpriser's Project、Scott Koegler 著 記事文はこちら

ビッグデータの利用事例

成功した企業におけるビッグデータの利用方法

ビッグデータがもたらす IT の課題

ビッグデータの利用は、効果的ですが複雑でもあります。御社のデータソースは信頼できるでしょうか。真実は 1 つだけですか。ストレージ容量は十分にありますか。ハードウェアベースのストレージで、データが分離され、データの検索やアクセス、管理が困難になっていませんか。既存のアーキテクチャーは、進化し続けるデータテクノロジーに対応できますか。クラウドを活用していますか。データは保護されていますか。

Rethinking data integration (データ統合の見直し) [PDF]

ビッグデータの効果は基盤次第

最終目標は、データから知見を得ることです。しかし、ビッグデータを有効利用するには、データが包括的で、信頼性が高く、タイムリーなものであることを保証する適切な基盤が必要です。適切な基盤とは、次のようなものです。

  • データウェアハウスやデータベースなどの従来のデータ管理テクノロジーと、HadoopSpark などの新しいテクノロジーを簡単に統合できる
  • 競合他社の状況、エマージングテクノロジー、変わりやすいビジネス運営の規模の変化に適応できる
  • データに関わる今の最大の課題を解決しながら、将来に備えることができる
  • ビッグデータに対応するテクノロジーはまだ過渡期なので、1 つのアプローチまたはベンダーに縛られないようにする

基盤の選択を誤ると、分析ソフトウェアにどんなに投資しても、その誤りを埋め合わせることはできません。

効果的なビッグデータデプロイの 5 つの特徴

ビッグデータのデプロイを成功させるための要素

  • Platform-as-a-Service (PaaS)

    迅速なアプリケーション開発、リアルタイムでのデータ処理、システムの簡単な統合が可能なので、ビジネスの成長につながるモジュール式ソリューションを構築できます。

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  • Infrastructure-as-a-Service

    すべてのプラットフォームおよびテクノロジースタックを対象に、一貫性のある統一された方法で、サービスプロバイダー、ツール、IT アーキテクチャーのコンポーネントをデプロイし、管理します。

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  • ミドルウェア、統合、自動化

    仮想化された単一のデータソースや、社内外のリソースを接続する管理のしやすい方法を作り出さないかぎり、情報や分析が必要になるたびに、新しいデータソースが作成されて、結果的に無秩序な環境が生まれてしまいます。データ処理などの要求の厳しい作業負荷には、効率的な連携と統合が欠かせません。

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  • ストレージ

    ファイルとオブジェクトストレージ、Hadoop データサービス、インプレース分析を統合できる、迅速な software-defined storage プラットフォームを使用して、作業負荷ごとに最適なストレージタイプを選択します。

    詳細はこちら

プロジェクトに参加するには

OpenStack 上に Hadoop を実装 (Sahara プロジェクト)

Red Hat とビッグデータパートナーが中心となって進めている Sahara プロジェクトでは、OpenStack 上にデータ集約型アプリケーションクラスタ (Hadoop または Spark) をプロビジョニングする簡単な方法を提供しています。

ご参加はこちらから

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