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Database Software Development Videos and Tutorials - MySQL, Oracle, SQL Server, NoSQL, MongoDB, PostgreSQL In order to meet the challenges of Big Data, you must rethink data systems from the ground up. You will discover that some of the most basic ways people manage data in traditional systems like the relational database management system (RDBMS) is too complex for Big Data systems. The simpler,
広報誌 NAVISの「一括版」ファイルは、容量が大きいため、表示には時間がかかりますのであらかじめご了承ください。 左右スクロールで表全体を閲覧できます
This is "cave" where Obama's army of data crunchers analyze the megafile collected from 2008 campaign (pollsters, fundraisers, field workers, consumer databases, Democratic voter files, and social-media and mobile contacts) and ran the election “66,000 times every night” in order to figure out Obama’s chances of winning each swing states. Wow. Just. Wow. オバマ大統領再選の勝因が様々に論じられているが、どれも説得性に欠ける。だいたい「11の
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English PRESS RELEASE (技術) 2012年8月21日 株式会社富士通研究所 業界初!ビッグデータを簡単に利活用するための分析シナリオを自動的に推薦する技術を開発 専門家が創出した分析シナリオを再利用することで、簡単に分析・予測業務の実施が可能に 株式会社富士通研究所(注1)は、業界で初めて、データ分析の専門家が創出した分析シナリオ(テンプレート)の中から、分析対象データの内容や特性に合わせて、適応可能なテンプレートや、組み合わせて利用可能な追加データを自動的に推薦する技術を開発しました。 近年、ビッグデータを機械学習やマイニングなどの技術を用いて分析し、その結果を業務や経営における意思決定に活用する「ビッグデータ利活用」への期待が高まっており、データを収集・蓄積・分析するための基盤や技術、ツールの整備が急速に進んでいます。一方、ビッグデータの利活用を推進するためには、
日時 2012年9月21日(金) 13:00~17:00[開場 12:00] 会場 日比谷コンベンションホール 〒100-0012 東京都千代田区日比谷公園1‐4 千代田区立日比谷図書文化館内 ※会場アクセス:http://hibiyal.jp/hibiya/access.html 定員 200名 対象 大学生、大学院生、一般企業の情報システム担当者様、IT企業のデータ分析担当者様 プログラム ◆基調講演:13:00~13:30 「多様化する情報を支える技術」 講師:西川徹(株式会社プリファードインフラストラクチャー 代表取締役社長) ビッグデータ分析の対象は、人が生み出すデータから、機械が自動的に生み出すデータへとシフトしつつある。そうなると、データが生まれるスループットは桁違いに大きくなり、また、データの種類は多様性を極めるようになる。データ処理アーキテクチャも、データ処理手
リアルタイム分散処理の常識をApache S4で身につける:ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける(6)(1/2 ページ) Hadoopをはじめ、Java言語を使って構築されることが多い「ビッグデータ」処理のためのフレームワーク/ライブラリを紹介しながら、大量データを活用するための技術の常識を身に付けていく連載 Hadoopの弱点「リアルタイム分散処理」とは 「ビッグデータ」処理のためにHadoopを用いると、「複数のマシンに大量データ処理を分散して飛躍的に性能を向上する」ことが容易にできます。 ところがHadoopの弱点として、ビッグデータをいったん蓄積し、バッチで一括処理する形態で処理するので、処理データが発生してから、それに対する処理結果が得られるまで、必ずタイムラグが発生します。このため、クレジットカードの不正アクセス検知、センサデータなどでの異常値検出のようなリアルタイムな
1. 2011年11月19日 楽天テクノロジーカンファレンス2011 ビッグデータ革命 クラウドがコモデティ化する「奇跡」 日経コンピュータ編集部 中田 敦 @Nakada_itpro 2. 自己紹介 中田 敦(なかだ あつし) @Nakada_itpro 「日経コンピュータ」編集部 記者 1998年4月 日経BP社入社、「日経レストラン」編集部に配属 2000年9月 ITニュースサイト「BizTech」編集部に異動 2002年10月 「日経Windowsプロ」編集部に異動 2006年1月 ITニュースサイト「ITpro」編集部に異動 2008年4~6月 米国でクラウド・コンピューティング事情を取材 2008年10月 「日経コンピュータ」編集部に異動 2009年4月 「クラウド大全」刊行 2010年4月 「クラウド大全 第二版」刊行
「ビッグデータ」の定義として、これまでのアーキテクチャでは処理しきれない急激なボリュームの増大を伴うデータ、ということが言われます。連載第3回目では、なぜこれまでの汎用RDBMSではビッグデータに対応できないのか、シェアードナッシングMPPアーキテクチャを採用するGreenplum DBではどのようにこの課題を解決するのか、といった部分をやや技術的な方向にフォーカスを移しつつ解説していきます。 OLTP処理にフォーカスした汎用RDBMS Greenplum DBはビジネスインテリジェンス(BI)や分析処理に適したシェアードナッシングMassively Parallel Processing (MPP)アーキテクチャを採用しています。一方で、こんにちの汎用リレーショナルデータベース(RDB)の大半はオンライントランザクション処理(OLTP)に最適化されています。汎用RDBはデータウェアハウス
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