100億件を4時間半で分析 NTTデータらビッグデータで革新技術
NTTデータとNTTデータ数理システムは2015年4月27日、1億件を超える大量のデータ分析ができる「In-Database Analytics技術」（図）を共同で開発したと発表した。検証では100億件のデータをサーバー1台で約4時間半で分析でき、従来製品の1000倍以上の件数を処理できたという。NTTデータは15年度中に同技術を用いたサービスを商用化し、2020年度までに100億円の売り上げを目指す。 業務データを高速に分析する「データウエアハウス（DWH）」では扱うデータ量や分析処理の速度に限界があったが、今回両社が共同でこの問題を解決する技術を開発。DWHとデータ分析ソフトの役割分担を見直し、DWH内部でデータを分析できるようにした。 DWH用のデータベースサーバーソフト「SAP IQ」（旧Sybase IQ、関連記事）に同技術を実装。分析はSQL（データベース言語の一種）を使ってい
Twitter、NTTデータを含む再販業者へのFirehose提供を8月までに打ち切りへ
米Twitter傘下のGnipは4月10日（現地時間）、公開ツイートデータ「Firehose」の再販業者への直接提供を8月中に打ち切ると発表した。企業や組織へのFirehoseの提供はGnipのみが行うことになる。 Gnipによると、TwitterはGnip買収直後から再販業者へのFirehose提供打ち切りのプロセスを開始し、現在まだFirehoseを扱っているNTTデータと米DataSiftへのFirehose提供を8月半ばには終了する見込みという。 再販業者へのFirehose提供打ち切りの理由は、Firehoseのユーザー企業とダイレクトな関係を築くことが、Firehoseをサポートする最善の方法だと確信するからとしている。 Twitterは2012年に立ち上げた「公認製品プログラム」で、Twitterのデータの価値を高め、利用しやすくするツールの構築をサードパーティーに奨励し、F
機械学習の理論と実践
This document introduces deep reinforcement learning and provides some examples of its applications. It begins with backgrounds on the history of deep learning and reinforcement learning. It then explains the concepts of reinforcement learning, deep learning, and deep reinforcement learning. Some example applications are controlling building sway, optimizing smart grids, and autonomous vehicles. T
「ビッグデータの限界にも目配りを」、NIIの佐藤教授
ビッグデータ活用による新事業創出について調査研究を行う業界団体、ビッグデータビジネス・コンソーシアムは2012年7月24日、東京都内で設立記念フォーラムを開催した。同コンソーシアムで企画委員長を務める国立情報学研究所（NII）の佐藤一郎教授(写真)は講演で、「精度の低いデータでも、大量に集まれば価値を生み出せる」ことがビッグデータの意義であると語るとともに、「大量データの分析は容易ではなく、組織の現場に裁量権が無ければ分析結果を生かすことはできない」などの課題を指摘した。 ビッグデータビジネス・コンソーシアムは、データセンター事業者のブロードバンドタワーが事務局となって2012年7月に設立した。同社の藤原洋会長兼社長によれば「ビッグデータを活用することで新しい産業を生み出すためにはどのような取り組みが必要か、それを考えるオープンなシンクタンク」である。7月24日の設立記念フォーラムでは、N
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Big Data入門に見せかけたFluentd入門
