ビッグデータとは何か?

ビッグデータとは、組織が収集した構造化データ、半構造化データ、非構造化データの組み合わせであり、情報を掘り起こし、機械学習プロジェクトや予測モデリング、その他の高度な分析アプリケーションで使用することができる。ビッグデータを処理・保存するシステムは、組織におけるデータ管理アーキテクチャの一般的な構成要素となっている。ビッグデータは、多くの環境における大量のデータ、ビッグデータシステムに保存される多種多様なデータタイプ、データの生成・収集・処理の速度という3つのVによって特徴付けられることが多い。これらの特徴は、2001年に当時Meta Group Inc.のアナリストであったDoug Laneyによって初めて特定された。Gartnerは2005年にMeta Groupを買収した後、この特徴をさらに広めた。さらに最近では、「真実性(veracity)」、「価値(value)」、「可変性(variability)」など、ビッグデータのさまざまな説明に他のVsが追加されている。ビッグデータは特定のデータ量を意味するものではないが、ビッグデータの導入には、テラバイト(TB)、ペタバイト(PB)、さらにはエクサバイト(EB)のデータが長期にわたって取り込まれることが多い。

ビッグデータ・ソリューション

ビッグデータエンジニアリングは複雑で常に変化するエコシステムであり、プラットフォームの選択はデータから得られるビジネス価値に影響を与えます。インジウムは、ビッグデータのエコシステムで利用可能な爆発的な選択肢の中からツールや技術の適切な組み合わせを特定することは、トップ企業でさえ困難であることを理解しています。

オープンソースのHadoop分散処理技術により、ウェブサーバーのログファイル、通話データ記録、センサーログ、写真アーカイブ、ソーシャルメディアコンテンツなどのビッグデータリソース上で計算を実行することが実用的かつ安価になった。理想的には、企業全体のシステムやアプリケーションから必要に応じて呼び出せる、再利用可能なビッグデータ・サービスの形で。Hadoopのテクノロジーはほとんどのデータアナリストにとって未知のものであり、従来のプロプライエタリー・ベンダーのデータ・サービス・ソリューションのパッケージは法外に高価である。
ITリサーチビッグデータ・サービスの開発を簡単かつ経済的にするオープンソース・ソリューションで、ITチームがビッグデータ・サービスの課題に対応できるよう支援します。

IT Researchesは、お客様の信頼できるパートナーとして、ビッグデータに秩序をもたらすお手伝いをいたします。成熟したテクノロジーにおける実証済みの専門知識と、新興テクノロジーにおけるソート・リーダーシップにより、当社のシニアレベルのコンサルタント・チームは、お客様のデータを管理・理解するために必要なテクノロジーの導入を支援します。お客様の ビッグデータへの挑戦 成功に必要な戦略的ガイダンスを提供します。

NoSQLデータベース:

- マークロジック
- モンゴDB
- カサンドラ
- ソル

Hadoopエコシステム技術:

- クラウデラ
- ハダプト
- ホートンワークス
- HBase
- ハイブ

私たちのサービスには以下が含まれます:

- エキスパートによるMarkLogicの実装
- Hadoop認定コンサルタントが設計するHadoopソリューション
ビッグデータ分析
- ビジネスレベル ビッグデータ戦略コンサルティング

データはどのようにビジネスを前進させるのか?

ログ分析:

数多くのアプリケーションやウェブログを扱うことは、干し草の山から針を探し出すような気分になることがよくあります。顧客の利用状況や業務に対する洞察が深まれば、変化する市場環境に迅速に対応するための新たな扉が開かれることに気づくでしょう。

顧客セグメンテーション:

広告のクリックスルー率を高めたり、ソーシャルゲームのエンゲージメントを向上させたりする方法について、顧客を把握することで学びましょう。様々なソースからのデータを統合することで、より適切な検索結果を導き出したり、より適切な広告を掲載したり、ゲーム内経済のバランスを取ったりすることができます。

推薦エンジン:

レコメンデーション・エンジンは、「他の人が買った本」を推薦したり、市場パフォーマンスに基づいてより正確な投資提案をしたりする必要があるかどうかにかかわらず、既存のデータや過去のデータを活用し、新しいビジネスチャンスや機能を促進することができます。

私たちのサポートがあれば、ビッグデータを収益拡大に役立てることができます。ビッグデータの活用について詳しくは、下記までお問い合わせください。 services@itresearches.com.

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