オラクルのビッグデータ・プラットフォームでできること
- 統合: バッチやストリーミングなど、異なる種類のデータを取り込み、それらを他のユーザーが利用できるように変換できます。
- 管理: HDFSの代わりにオブジェクト・ストレージを使用することで、データをより効率的に、安全に、かつ安定的にデータレイクに保存し、処理することができます。その後、Autonomous Data Warehouse Cloudと統合することができます。
- 分析: アナリティクスとビジュアル化によって新たなインサイトを発掘し、機械学習と人工知能(AI)を使用してモデルを構築できます。
オラクルのビッグデータ・プラットフォームの具体的な機能
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統合
様々な種類のデータをすべて組織内に取り込みましょう。各種のユーザーがデータを自由に活用できるようにするには、休眠データや稼働中のデータ、また内部データや外部データなど、あらゆるデータを移動できるようにすることが不可欠です。
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管理
クラウドを利用すれば、オンプレミスのHadoopを使った従来型のアプローチよりも優れたデータレイクを構築できます。MapReduceとHDFSをApache Sparkとオブジェクト・ストレージに置き換えて、従来よりもはるかに優れたデータレイクを構築しましょう。これにより、俊敏性を高め、安定性を改善し、総保有コストを低減することができます。
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分析
シンプルなビジュアル化から強力な機械学習アルゴリズムまで、適切なアナリティクスをすべてのデータに適用することで、様々なインサイトを取得することができます。ボイス・コマンドを使用する経営陣からノートブック・テクノロジーを使用するデータ・サイエンティストまで、あらゆるユーザーがデータを利用できるようにしましょう。
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オラクルのデータレイクが提供する機械学習機能
機械学習テクノロジーは、収集した様々な新規データから価値を抽出するのに役立ちます。オラクルは、データ・サイエンティストが機械学習モデルを構築し、トレーニングし、デプロイするうえで必要なものをすべて含んだデータレイク・ソリューションを提供することで、機械学習の導入を支援します。
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Autonomous Data Warehouseとオラクルのビッグデータ・プラットフォームの統合
データレイクに保存されたデータは、エンタープライズ・データを補完するのに役立ちます。オブジェクト・ストレージ内のデータは、Autonomous Data Warehouseとデータレイクの両方から書き込み、ロードし、問い合わせることができます。つまり、両方のプラットフォームを統合するための経路が提供されています。そのため、すべてのデータを連携させて、新たなインサイトを生成することができます。
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データこそが重要な鍵
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ビッグデータであらゆるアナリティクスを統合
Daiwa、ワークロードの実行環境として複数の競合製品を分析した結果、最終的にOracleを選択
“We chose Oracle Big Data Appliance because of its reasonable price, quick delivery, and impressive education and training of both technical and business users. It really was the only company that could provide the total solution we needed.”
— Daiwa Capital Markets Hong Kong Limited マネージング・ディレクター John Zendano氏
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ビッグデータの導入
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データレイクによる新たなインサイトの取得
ビッグデータを日常的に使用して新たなチャンスへの道を開いたパイオニアたちの、実際の成功事例をご紹介します。
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