究極のリアルタイムを追求するCEP製品
メモリー上でリアルタイムにデータを処理 「クレジットカードの決済情報を監視し、遠く離れた2 つの店舗で同時に利用された場合は不正利用の疑いを警告する」「株価情報をモニタリングして、ある銘柄の株価が閾値を超えたら売却するように指示を出す」。大量のデータの中に隠された様々な兆候を拾い集め、それらを組み合わせることによって、人間では検知できない変化を察知し、リアルタイムな対応を可能にする技術がCEP（Complex Event Processing：複合イベント処理）だ。2005年頃から、実証実験を終えた各ベンダーが本格的に製品化を開始しており、現在は日本IBMや日本オラクル、サイベース、日立製作所、日本プログレスなど、各社が製品の提供を行っている。 まずは、簡単に製品の仕組みをおさらいしておこう。CEPの処理は外部ソースのデータを取り込むところから始まる。RDBMSのレコードのように構造化され
2016年度までのITロードマップ（ビッグデータ編）を発表～ビッグデータ活用が企業の競争力の向上や社会問題の解決に寄与～ | 野村総合研究所(NRI)
2016年度までのITロードマップ（ビッグデータ編）を発表 ～ビッグデータ活用が企業の競争力の向上や社会問題の解決に寄与～ 2011年5月24日 株式会社野村総合研究所 株式会社野村総合研究所（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：嶋本 正、以下「NRI」）は、2016年度までのビッグデータ活用の進展と、そのインパクトを予測した「ITロードマップ」※1をとりまとめました。ハードウェア、及びソフトウェア技術の進化によって、これまでは困難だった、複雑で大規模なデータの分析処理が可能になり、今後、企業の競争力の向上や社会問題の解決に役立つことが予想されます。 この数年、利用者が急激に拡大しているソーシャルメディア※2内のテキストデータ、携帯電話・スマートフォンに組み込まれたGPS（全地球測位システム）から発生する位置情報、時々刻々と生成されるセンサーデータなど、我々の日々の生活の中で生み出される
McKinsey Global Institute (MGI) | McKinsey & Company
August 14, 2024 – The energy transition is a physical transformation in its early stages. What challenges lie ahead? June 26, 2024 – For almost two decades, labor markets across advanced economies have tightened—and the trend is set to continue. This article provides a data-driven look via charts to understand the implications.
FacebookやTwitterのつぶやきを分析した先には何があるのか？～ビッグデータ活用が目指すもの
『クラウドの次は何がくるんでしょうか』。ここ2～3年、クラウド・コンピューティングを専門に調査活動を行ってきた城田氏が、メディアからの取材などで頻繁に受けた質問だという。その回答を模索してきた城田氏が最近になって見出したのが『ビッグデータ』というテーマだ。米国では、ビッグデータをテーマにしたカンファレンスが開催されるなど、注目を集めており、日本でも徐々に認知度が向上している。「クラウドの次にくるのはビッグデータではないか」（城田氏）。 まずは、ビッグデータの定義を確認しておこう。城田氏はビッグデータを「既存の技術では管理できないほどにボリュームが増え、複雑化したデータ」と規定する。現時点では、数十TBから数PB程度を指すことが多いが、企業によって管理できるデータの量は違うし、データの種類や性質によっても管理にかかるコストは異なる。当然、テクノロジーの進歩によってもビッグデータを定義するしき
Big Data Analytics | IBM
Big data analytics Leverage the most effective big data technology to analyze the growing volume, velocity and variety of data for the greatest insights Big data analytics is the use of advanced analytic techniques against very large, diverse data sets that include structured, semi-structured and unstructured data, from different sources, and in different sizes from terabytes to zettabytes. Big da
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IBMのビッグデータ分析が、デンマークVestas Wind Systemsの風力発電のスマート化に活用
