Hadoopなどのビッグデータ技術が本当に普及するための条件
米コンサルティング会社Winterのリチャード・ウィンター社長によると、「ビッグデータ」およびビッグデータ技術に関連して2つの主要な開発トレンドが進行中だという。その1つは、既存のデータウェアハウス（DWH）ベンダー各社がトランザクションデータ量の増大に対応するためにスケーラビリティの改善に取り組んでいるというもの。2番目のトレンドは、別の形態のビッグデータ（Webアクティビティログやセンサーデータなど）を処理するために、DWHに代わる手段としてHadoop（関連記事：Hadoopがビッグデータの分析基盤として注目されるわけ）、MapReduce、NoSQLデータベース（関連記事：NoSQLデータベースがビッグデータ対象のDWH基盤に適しているわけ）などのオープンソース技術の利用が拡大していることだ。 「膨大な量のデータを管理、分析しなければならない場合、DWHは非常に高価なソリューション
Hadoopがビッグデータの分析基盤として注目されるわけ
テラバイト、さらにはペタバイトが企業データストアの容量の単位として急速に定着していく中で、多くの企業が“ビッグデータ”の膨大な量と多様さにいかに対処するかに知恵を絞っている。しかし、企業が大量の構造化データと非構造化データの保存という難題に取り組みながらも、その一方でおろそかにしがちなのが、アナリティクス（分析）だ。すなわち、生データを有用なリアルタイムビジネスインテリジェンス（BI）に変換し、的確な意思決定につなげることが、しばしばなおざりにされている。 ビッグデータ関連記事 読めば分かる！ ビッグデータのためのデータウェアハウス（DWH）とは？ Google Fusion TablesでGoogleが示すビッグデータ活用の未来 Microsoftのビッグデータ投資の成果がいよいよ形に 関連ホワイトペーパー BI（ビジネスインテリジェンス） | データウェアハウス | RDBMS
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
