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技術革新によるデータの増加は企業のデータ活用方法に影響を与え始めています。特に企業内で爆発的に増加する非構造化データは、製造、販売、在庫管理、流通などさまざまな分野での活用が期待されます。従来のデータ分析基盤だけでは活用しきれない非構造化データを有効活用し、ビジネスに有益な情報を引き出すことが、情報最高責任者に求められる情報活用戦略です。

先進テクノロジーによるIoTビッグデータの可視化分析「Zoomdata」に関する最新のニュースリリース

ビッグデータ利活用における課題

リアルタイムに発生する大容量で多様なビッグデータをビジネスに活用することは一般的となりつつあり、近年は、より大規模なデータを、より高速に可視化するニーズが高まっています。その一方、簡単にデータを複製・移動することが困難となっていることや、従来のBI(Business Intelligence)プラットフォームによる膨大なデータの可視化・仮説検証が難しくなっているという課題があり、データ利活用の仕組みを根本的に見直す必要性が高まっています。
これらの課題を解決するためにZoomdataは、大規模データ・非構造化データ・ストリームデータに対するアドホックな分析を可能とし、データソースの移動を無駄に生じさせない効率的なデータ利活用を実現します。

Zoomdataの特長

Zoomdataは、ビッグデータ先進テクノロジーによる新しいビジネスインテリジェンスです。大容量・高速データ処理と、非構造データ処理という二つの大きな特長により、お客さまのデータ利活用における課題を解決します。

【特長1】大容量・高速データ処理 [Hadoopの特長を最大限活用]


量販店における売り上げ・顧客満足度データの可視化例

細分化したクエリーを用いて効率的にデータベースへ直接アクセスし即時可視化するZoomdata独自技術。分散処理基盤を必要とする大容量・高速データ処理へ対応します。

【特長2】非構造データ処理[IoT環境からのストリームデータ]


スマートビルディング(*1)におけるIoTセンサーのデータ可視化例

大容量かつ非構造化データを含むビッグデータへのアクセス・可視化分析と、ストリームデータの可視化分析を同一ダッシュボード上で実現します。

*1
ビルエネルギーマネジメントシステムを導入し、エネルギー消費量を最適化した省エネ型ビルディングのこと。

従来型ビジネスインテリジェンスとの違い

大規模データの可視化分析

データベース上のデータを複製・移動することなく、細分化したクエリーを用いて効率的にデータベースへ直接アクセスするZoomdata独自の技術、マイクロクエリ(MicroQuery)が、BIツールと分散処理基盤の親和性を高め、従来のBIツールでは対応しきれなかった大量データの可視化を可能にします。

ストリーミングデータのリアルタイム可視化、時間を遡っての各種データ分析

Zoomdataのマイクロクエリを利用したストリーミングデータの可視化技術により、ダッシュボードは最新データに基づいてリアルタイムで継続的に更新されます。大量データの可視化に強みを発揮するZoomdataは、独自技術のデータシャープニング(DataSharpening)を用いて、全てのクエリー結果が揃ってから結果を表示するのではなく、得られた結果ごとに段階的に描画を進めていきます。

Zoomdataユースケース

工場の故障検知:センサーデータをリアルタイム可視化

リアルタイムで収集されるセンサーデータの正常時を分析することで、異常予兆を早期検知することが可能です。予防保全に関するコストを軽減や、設備故障の防止によって生産性向上に貢献します。

災害危機マネジメントシステム:ビッグデータ(地理情報)をリアルタイム可視化

地形データや地理情報、気象データ、各種災害情報をリアルタイムで可視化することによって、災害の影響範囲の特定や事前の避難指示が可能です。

物流システムの最適化:ビッグデータをリアルタイム可視化

輸送中のデータをリアルタイムで可視化することで、効率的な物流ルートの選択や輸送中の環境管理の最適化を支援します。

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