ビッグデータ分析基盤としてのHANA利用で97％工数削減：ブレインパッド検証
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 ブレインパッドは7月26日、SAPジャパンが提供するインメモリコンピューティング製品「SAP HANA」の提供を同日より開始すると発表した。これに先立ち、同社はSAPジャパンとシスコシステムズと、SAP HANAと「Cisco UCSサーバ」を活用し、ビッグデータ対応の機械学習・予測分析システム「SAP BusinessObjects Predictive Analytics（旧SAP Predictive Analytics、2016年5月に名称変更）」による予測モデル構築に関するパフォーマンス検証を実施、最大で97％の工数削減などパフォーマンスが改善されたという結果が出た。ブレインパッドは今後、本検証結果をもとに、データ分析にかかる
新しいビッグデータ分析基盤「Apache Spark」登場の背景と、押さえておきたい活用ポイント
ビッグデータ分析を行うための新しい基盤としてApache Sparkが注目を集めている。Hadoopがデータ分析基盤のデファクトスタンダードとして定着した今、なぜSparkが登場したのだろうか。その経緯やHadoopとの違い、IBMのSparkへの取り組み、そしてプラットフォーム選択における最適解について、日本アイ・ビー・エム 田中裕一氏、中島康裕氏に伺った。 日本アイ・ビー・エム IBMシステムズ・ハードウェア事業本部 ITスペシャリスト 中島康裕氏（左）、 同 アナリティクス事業本部 田中裕一氏（右） Hadoopの登場により本格的なビッグデータ時代が到来 ビッグデータ分析や機械学習など、大規模データ処理のベースとなるのが分散コンピューティング技術である。しかし、以前の分散コンピューティングアーキテクチャは多くの課題を抱えていた。一つはプログラムが高度化・複雑化してしまうという問題だ。
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