ビッグデータの2016年、IoTや人工知能との関わりは--各社の予想を総まとめ
Andrew Brust （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 石橋啓一郎 2016-01-07 06:15 毎年、筆者には年末になるとアナリティクス業界の各企業から、役員の名前で次の年の動向に関する予想が送られてくる。2015年の末には、17社から合計60件の予想を受け取った。このリストをすべて詳しく検討することはできないが、これらの予想を表計算ソフトに入力して、どの分野の予想が多かったかを調べることはできる。この記事では、これらの分野を横に並べて、各社の予想の全体像を理解するための構造を捉えてみたい。 ストリーミングに関する予想 MapRの最高経営責任者（CEO）John Shroeder氏は、2016年には「コンバージドアプローチが主流になる」と述べている。同社は自社の「Hadoop」ディストリビューションに、「MapR Streams」コンポーネントを追加したば
IoTとビッグデータで何ができるか--世界の活用事例10選
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます モノのインターネット（IoT）に関する話題に、ビッグデータの話はつきものだ。ネットワークに接続されたデバイスやセンサ、アルゴリズムを活用しようとすれば、大量のデータを扱う必要が出てくる。 Forrester ResearchのアナリストBrian Hopkins氏は、「モノのインターネットが成功するか失敗するかは、ビッグデータ分析にかかっている」と述べている。 IoTへの取り組みを始める時には、IoTとビッグデータの関係についてよく理解しておく必要がある。IoTの導入で成果を上げようとするなら、何らかの有用なツールやサービスを提供する必要があるのはもちろんだが、同時に関連するデータを収集する必要がある。 ビッグデータに関する取り組みは、
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