ビッグデータ分析

クラウドでのデータ活用

近年では大量のデータから知見を見出す「機械学習」が盛んになっており、機械学習を実現する上で欠かせないビッグデータ分析が注目を集めており、企業の利益を左右するビジネスの意思決定に欠かせなくなってきています。
インターネットやスマートフォンの普及、IOT技術の発展により収集・分析するデータ量や種類が大幅に増えています。

これらのデータを人の経験や勘を頼りに分析を行うのは時代遅れとなりました。
機械学習を駆使してビッグデータを活用することで、精度の高い分析が行え経営者や責任者がより高い利益を得るための判断を下しやすくなります。

技術の進歩により、ビッグデータを扱うためのデータ基盤のトレンドの変化は加速し続けています。
デジタル化という社会的なニーズが増しこれまで以上にスピードと柔軟性、多様なデータを扱えることが要求されます。
また、夜間バッチで処理し翌日に分析結果を確認するという時代は終わり、蓄積したデータをリアルタイムに参照・分析することが求められています。クラウドという技術的イノベーションの登場によりこの要求に応えるインフラストラクチャを提供することが可能になりました。

オンプレミスでデータ分析基盤を構築することも可能ですが、あらゆるフォーマットのデータを蓄積するためには「NoSQL」「分散KVS」「ドキュメントストア」等の様々なデータストアを用意する必要があります。

データストアのOSSとしては「Apache Hadoop」「Apache Cassandra」「MongoDB」等が有名ですがこれらのOSSを使って大規模なデータ分析基盤を安定稼働させるには相応のスキルを持った技術者を確保する必要があり構築・運用を行うためのハードルが高くなります。

さらに、サーバーの大規模なクラスターが必要であったり、プロビジョニングやセットアップにかかる時間と負荷が大きくなります。
しかし、クラウドでは容易かつ素早くこれらをデプロイすることが可能となります。