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急上昇中の質問

ビッグデータにデータレイクが必要な理由

ビッグデータは急速に、すべてのビジネスにとって最高のリソースになっています。Wikibonは「2018年のクラウド市場およびトレンド・レポート」で、今後10年間でビッグ・データ・ソフトウェアの年平均成長率が17%になると予測しました。ビッグ・データ・ソリューションで収集されたデータとインサイトを使用して、企業は現在の業務の改善、インサイトの発見、思いもかけなかったような効率化を推進するための新しい方法を見つけています。

中央リポジトリ内のデータを収集することが、それを実現するための答えになりつつあります。つまり、データレイクです。

データレイクを導入すると、データ主導のイニシアチブに任意のソースからのアーカイブデータを使用できます。これにより、機械学習の運用化とストリーミングデータの処理が可能になり、最終的にはビッグデータに構造とアクセスがもたらされます。

競争力強化のためのソリューション

データをインサイトに変換

オラクルのビッグ・データ・ソリューションを使用すると、大量の受信データを処理、保存、および利用して、次のような効果のある新しいビジネス戦略を実現できます。

  • ビジネスアナリスト:新しいインサイトでデータ主導の意思決定を行う
  • データサイエンティスト:機械学習のおかげで、より速く、より簡単にモデリングする
  • IT:データレイクを使用してリソースのバランスを取ることができるスマートなデータ管理
データをインサイトに変換

高速でスマート、スケーラブルなデータ管理

データレイクを使用すると、データを一元的に保存および処理して、最適な使用法を実現できます。

  • データ管理と処理のために、分析に必要なデータをデータレイクに統合する
  • 機械学習をスケーラブルに実行し、結果をダウンストリームのビジネスアプリケーションに提供する
  • ワークロード要件を満たすように、データ・レイク・ストレージとコンピューティングを個別に簡単にスケーリングする
  • オンプレミスまたはクラウドに導入する
データレイクのパワー

実際のデータレイクを見る

ソリューション・パターンでは、細部に煩わされることなくシステム・コンポーネントを配置できる実用的なトップレベルの設計を提供します。データレイクをどのように構成する必要がありますか?それは、次のようなユースケース・パラメータによって変わります。

  • 既存のハードウェア設計
  • 必要な変革のレベル
  • 分析の使用範囲
  • ストリーミングデータの要件
データ・レイク・ソリューション・パターン

データラボとデータレイクを組み合わせて使用する

データレイクは、データを保存してアクセスする方法をリソースに優しい形で提供しますが、さらに深く掘り下げる必要がある場合はどうなるでしょうか。データラボは、抽出したより小さなデータを操作、調査、分析できる独立した環境です。データラボは次の目的で使用できます。

  • より小さなコントロールされた規模のラボ環境で作業することにより、ITリソースを最適化する
  • 新しいインサイトと戦略を生み出すための実験を可能にする
  • データレイクに影響を与えることなくデータを安全に操作する
データラボとデータレイクを組み合わせて使用する

人事、財務、サプライチェーンなど

どのような事業部門でも、ビッグデータは結果の分析と意思決定の方法を変える可能性があります。

  • 人事:従業員の定着率、雇用、満足度を実際の数字を使って評価する
  • サプライチェーン:在庫と製造を最適化して効率的な計画を実現する
  • 財務:予測モデリングと分析を利用して常に市場の先を行く
  • マーケティング:マーケティング計画の効果とその理由について詳細なインサイトを得る
事業部門をパワーアップ

オラクルのビッグデータ製品でさらに深く

データ統合

データ統合

ビッグデータは多数のソースからやってきます。そのすべてのデータを包括的で管理しやすいファブリックに織り込むこと自体がプロセスです。そうすることで、データの統一的なビューが作成され、処理と分析の準備が整います。

ビッグデータ管理

ビッグデータ管理

ビッグデータソース、プロセス、および出力の管理は、特にコンプライアンスやその他の要因が関係する場合、バランスを取るのが難しい作業です。ビッグデータ管理では、この動的なシナリオを処理し、合理化された効果的なプロセスを実現します。

データサイエンス

データサイエンス

データサイエンスによって、数字はもはや単なる数字ではなくなります。数字は組織の過去、現在、そして未来についてのストーリーを語ってくれます。データサイエンスとは、そのストーリーを発見することです。

ビジネスアナリティクス

ビジネスアナリティクス

大量のデータの奥深くに、どのようなビジネスの秘密が埋もれているでしょうか?アナリティクスでは、分析と予測を通じてデータから価値を引き出し、新しい戦略的インサイトと可能性への扉を開きます。