テラバイトのデータ | 構造化知識研究センター
テラバイトデータや構造化知識研究に関する過去の記事です。 1990年6月 コンピューターの中央処理装置4台を並列的につなぎ、人間のように推理したり連想したりするコンピューターの模擬実験に、九州大学の研究グループが成功した。1991年度にも20台に増結する計画で、最終的には1万台をつなぎ、人間の思考そっくりの柔軟性に富んだコンピューターシステムを目指す。キャリアウーマン並みの有能秘書や、建物の形状を判断できる掃除ロボットの開発にもつながると期待されており「人工知能」開発競争に一石を投じそうだ。 九州大学で実験に成功 模擬実験を行ったのは、九大総合理工学研究科の雨宮真人教授（情報システム専攻）のグループ。雨宮教授らは、記憶した知識で推論や連想を行う人間の思考回路網に着目。「食物－果物－黄色－酸っぱい－レモン」など属性や因果関係でつながる情報を与えて連想ネットワークを構成。このネットワーク網をコ
業務アプリ開発者・情シス部員のためのBI入門：第2回：OLAPによる販売データ分析 ～Excelのピボットで～ | 豆蔵ソフト工学ラボ
業務アプリ開発者・情シス部員のためのBI入門 第2回：OLAPによる販売データ分析 ～Excelのピボットで～ 印刷 株式会社豆蔵 BS事業部 シニアコンサルタント 近藤 正裕 2009/12/03 ［ITと経営］ はじめに 皆さんこんにちは。第1回から非常に間が空いてしまい申し訳ありません。前回は、Google AnalyticsをひきあいにしてBIの活動全体を俯瞰してみました。BIプロジェクトでは、See/Plan/Doのサイクルで活動を進めていくこと、Seeにおいては対象領域のデータを分析し傾向を把握することなどを説明しました。前回の次回予告では、「分析のためのデータ構造・データ品質について説明する」と述べましたが、その話は次回以降に回して、今回は、Seeのフェーズにおいて重要となるOLAP分析について説明していきます。 分析対象の販売データ OLAP分析のイメージを掴んでいただく
IBMのCTO自らが語る「データ活用時代に必要なDBアーキテクチャ」とは？
IBMのCTO自らが語る「データ活用時代に必要なDBアーキテクチャ」とは？：Databaseテクノロジレポート（1/2 ページ） 生活の半分は技術ディスカッション、残りはラボ。IBMの技術フェローがデザインした「データ活用時代」のDBアーキテクチャと技術を深掘りしてみた。 2013年4月11日、IBMが東京都内で開催したビッグデータに関するセミナーイベントの「Information On Demand Conference Japan」。このために、IBMフェローの1人であるティム・ヴィンセント氏が初めて来日、最新のDB2やビッグデータソリューションについて講演を行った。ヴィンセント氏は、1991年から、来日するほんの18カ月前までの長きにわたり一貫してDB2の開発に携わり、最後はDB2のチーフアーキテクトも勤めた。現在は、DB2はもちろんビッグデータ関連製品を含むInformation
データベースに特化して設計されたNetezzaのアプライアンス製品【前編】
企業が蓄積してきた大量のデータは、何らかのデータベースという形で保管されているのが一般的だ。そして、このデータベースに対して、さまざまな条件で絞り込みを行い、企業が必要としている情報を取得できるようにしている。このように、大規模データベースの高度な分析を通じてビジネスの意志決定を下すまでの流れ、いわゆるビジネスインテリジェンス（BI）を支えるITシステム基盤として展開されているのが昨今のデータウェアハウス（DWH）ソリューションだ。 Netezza Performance Server（NPS）アプライアンスは、ハードウェアとソフトウェアの密接な連携によって実現された画期的なDWHソリューションの1つである。ここでは、日本ネティーザ株式会社 執行役員 技術本部長 法華津 誠氏にお聞きしてきたさまざまな情報をもとに、NPSアプライアンスを支えるアーキテクチャとその構成技術について2回にわたっ
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