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現場で使える可視化と分析--オープンテキスト、BIソフト最新版

日川佳三

2016-05-31 13:04

 オープンテキストは5月30日、ビジネスインテリジェンス(BI)ソフト製品群の最新版「Analytics Suite 16」を説明した。2015年に買収した米Actuateが開発していた製品であり、データ可視化ソフト「Information Hub(iHub)」と分析ソフト「Big Data Analytics」の2製品で構成する。いずれも6月末から提供する。

 製品の1つ、iHubは、企業内外の各種のデータソースからデータを取得して、これをグラフや表などのビジュアルを使って可視化するサーバソフト(図1)。「100%アダプションというコンセプトを標榜している。現場のエンドユーザーを含めたさまざまなユーザーにそれぞれが必要とするデータを確実に届ける」(ソリューション部シニアソリューションコンサルタントの落合辰巳氏)

図1:企業内外の各種のデータソースからデータを取得し、これをグラフや表などのビジュアルを使って可視化する。ウェブサービスとして動作するので、他のウェブアプリなどにBI機能を組み込める
図1:企業内外の各種のデータソースからデータを取得し、これをグラフや表などのビジュアルを使って可視化する。ウェブサービスとして動作するので、他のウェブアプリなどにBI機能を組み込める

 データ接続の手段は、データベース接続(JDBC)やファイル(CSV/Excel)、ウェブサービスなど。新規のデータ接続先については、プラグインで対応する。可視化の手法はダッシュボードや表計算など。世の中で最新の表現手法が登場して流行った場合は、これに追従する。

オープンテキスト ソリューション部シニアソリューションコンサルタント 落合辰巳氏
オープンテキスト ソリューション部シニアソリューションコンサルタント 落合辰巳氏

ウェブサービス化してBI機能を埋め込み

 iHubの可視化レポートは、ウェブサービス(ウェブAPI)の形でアクセスできる。ウェブブラウザからiHubにアクセスしてレポート画面を閲覧する使い方だけでなく、エンドユーザーが別途開発した任意のウェブアプリケーションにiHubの画面を組み込むマッシュアップの使い方ができる。「独立したBIツールとしてよりも、既存システムにBI機能を組み込む用途でよく使われている」(落合氏)

 iHubはロードバランス(負荷分散)機能も自前で備える。ウェブアプリケーションサーバの台数を増やすスケールアウトによって、応答性能を拡張できる。実証ベースのレポート生成能力は、2ノードで2.13倍、4ノードで4.97倍、6ノードで6.36倍と、ノード台数に比例する以上に高まったという。

 iHubで動作させるレポート画面は、専用のデザイナーソフト「Analytics Designer」を使って設計する(画面1)。統合開発環境(IDE)のEclipseのプラグインである、オープンソースのBIレポート設計機能「Eclipse BIRT Report Designer」をベースとしている。設計した画面はXMLファイルの形で出力し、これをiHubにデプロイすることでiHub上でレポート画面として動作させる。

画面1:iHubのレポート画面はEclipse IDEで設計する
画面1:iHubのレポート画面はEclipseで設計する

 価格は非公開。iHubの処理性能(CPUコアや、ワークユニットと呼ぶ処理能力単位)で課金する。

分析モデルの設計が不要なデータ分析サーバ

 もう1つの製品、Big Data Analyticsは、大量データを高速に分析するサーバソフト。機能は、ETL(抽出、変換、登録)、インメモリ型のカラム指向データベースサーバ、BI(分析とレポート作成)、のすべてを含む(図2)。データベースや分析用データモデルの設計が不要で、「データ分析の専門家ではないビジネスユーザーを予測分析の達人にさせる」(落合氏)

図2:Big Data Analyticsの処理の流れ。ETL、インメモリ型カラムナーDB、BI(分析とレポート)のすべてを含む
図2:Big Data Analyticsの処理の流れ。ETL、インメモリ型カラムナーDB、BI(分析とレポート)のすべてを含む

 Big Data Analyticsのポジションを落合氏は、「DWH(データウェアハウス)アプライアンスのように大容量データを高速に扱うことができ、データサイエンティスト向けのデータマイニングソフトのように主だった分析アルゴリズムを備え、データ可視化ソフトのように現場のエンドユーザーでも簡単に使える」と表現する。

 搭載している分析アルゴリズムは以下の通り。C4.5デシジョンツリー、線形回帰、ロジスティック回帰、K-ミーンズ法(クラスタリング)、ホルトウィンタース法(時系列予測)、Zスコア(プロファイル)、重相関、アプリオリ(相関ルール)、ナイーブベイズ分類器。

 価格は非公開。処理させるデータ件数で課金する。

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