IBMが教えるビッグデータへの“正しい”アプローチ

2012-06-21 13:00

ZDNet Japan Ad Special

[PR]企業競争力を向上させるためにビッグデータを活用しようという機運が高まっている。多種類、大量なデータを分析して、これまでにない知見や気づきを得、それを既存ビジネスの強化や新サービスの提供などにつなげていこうというものだ。ここにおいて「ビッグデータへの取り組みでは自社のDWHシステムを“見直す”ことが重要なポンイトだ」と指摘するのがIBMだ。

ビッグデータ分析で絶対に欠かせないシステムとは

 ご存知のように、IBMは、ビッグデータに対するソリューションの提供で世界有数のベンダーである。そんな同社によると、ビッグデータ活用のポイントの1つは、データをいかに分析し、知見や気づきを導き出すかにある。そして、その際に、ビジネスインテリジェンスにおける分析の基盤として重要な役割を担うDWHシステムは、ビッグデータ分析においても欠かせない基盤になるというのだ。

 とはいえ、ビッグデータにおいては、Hadoopシステムやストリーム・コンピューティングといった新しいテクノロジーが話題になることも少なくない。これらテクノロジーはどのように利用すべきなのか。また、DWHシステムとはどのような関係があるのか。ビッグデータが「バズワード」としての扱いを受けるなか、従来のデータ分析との違い、新しいテクノロジーの役割、ビッグデータに対する戦略などは分かりにくくなっている。そこで、IBMが提唱するビッグデータへの“正しい”アプローチに迫ってみよう。

ログイン後の記事ダイジェスト

  • IBMが提唱するビッグデータへの“正しい”アプローチ
  • 3領域の取り組みを結合--データの構造化の度合と変動性
  • 既存システムとDWHアプライアンス
  • Hadoopはなくとも、ビッグデータ分析は可能
  • 自社システムを正しく強化すれば、ビッグデータに取り組める

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