がんじがらめのITエンジニア、優れたアイデアが生かされない
「日本のITエンジニアは“がんじがらめ”になっている」。取材した複数の外国人エンジニアからの共通する指摘だ。彼らの目になぜそう映るのか。原因は、日本ならではのベンダーとユーザーの関係にあるようだ。 要件の決定権を持つ人が違う まずは、プロジェクトの体制面における指摘を紹介しよう。ベンダーがユーザー企業のシステム構築を請け負う際、日本ではシステム部門がベンダーと利用部門の間に入って、プロジェクトを主導したり、調整したりすることが多い。 写真1●エイチシーエル・ジャパンのSreedhar Venkiteswaran氏。インド出身。インドや米国、ドイツでさまざまな業種のシステム開発経験を持つ 米国やドイツ、インドでのシステム開発経験が豊富なエイチシーエル・ジャパンのSreedhar Venkiteswaran氏（デピュティジェネラルマネージャー 日本デリバリーヘッド。写真1）は、日本で一般的なそ
HadoopとRDBMSを統合し、真のリアルタイムビッグデータ分析を実現する「Hadapt」 – BI for everybody.
ビッグデータの分散処理技術の代表格と言えば、言わずもがなHadoopですが、弱点も多くあります。最大の弱点と言えば「リアルタイム処理には向かない」ということです。Hadoopはレイテンシ（データ転送などを要求してから結果が得られるまでの所要時間）が大きく、主にRDBMSでは取り扱いきれないような大容量データのバッチ処理に使われています。 ビッグデータのリアルタイム処理が必要な場合には、KVSなどのようなNoSQLや、SAP HANAやNetezzaなどのようなNoSQLやインメモリ処理技術を取り入れ、ソフトウェアとハードウェアを統合したDWHアプライアンスなどを導入しなければいけません。 DWHアプライアンスは高価なため大企業向きであり、NoSQLを扱える技術者のいない、または育てる余裕のない中小企業（SMB）はビッグデータのリアルタイム処理への対応がなかなか進みません。 今回ご紹介する「
TechCrunch | Startup and Technology News
Even as quick commerce startups are retreating, consolidating or shutting down in many parts of the world, the model is showing encouraging signs in India. Consumers in urban cities are embracing the convenience of having groceries delivered to their doorstep in just 10 minutes. The companies making those deliveries —…
ビッグデータは「2012年版のBI」、どう売り込むのか
「ビッグデータ」は今、最も引きの強いキーワードだ。ユーザー企業のシステム担当者の関心も高いとあって、ITベンダーは続々とビッグデータソリューションなるものを発表している。ただし、企業経営者のビッグデータに対する印象はそんなに良くない。むしろ、直感的に胡散臭いと思う経営者が多いようだ。 ビッグデータ、もっと正確に言えば「ビッグデータ分析」だが、このキーワードが意味するものは、Twitterなどソーシャルメディアの“つぶやき”も含めた企業内外の膨大なデータを分析し、ビジネス上で有意な情報（インテリジェンス）を得ようというもの。つまり、本質的にBIと変わらず、言うならば「2012年版のBI」にほかならない。 では、従来のBIの話と何が違うのかというと、より膨大なデータを活用できること、分析用のシステムが汎用のPCサーバーやOSS（オープンソースソフトウエア）を活用することで安く済みそうなことであ
Jaspersoft parlays Red Hat OpenShift in BI push – Old GigaOm
The free version of Jaspersoft’s analytics will be offered as part of Red Hat’s (s rht) evolving OpenShift Platform-as-a-Service (PaaS). As Red Hat, Microsoft (s msft), Salesforce.com’s (s crm) Heroku (s crm), and VMware’s (s vmw) Cloud Foundry PaaS products compete, they’ll add more services and capabilities to the mix just as they’ve raced to add support for all the major programming languages.
ビジネスインテリジェンスDBMSの夜明け。あるいはカラム型、インメモリ型など新たなデータベースの勃興
カラム型データベース（もしくはカラムナデータベース）については、以前の記事「カラムナデータベース（列指向データベース）とデータベースの圧縮機能について、マイケル・ストーンブレイカー氏が語っていること」で紹介したことがありました。 この記事は2009年10月に書いたのですが、その後カラム型データベースの存在感が急速に高まってきました。それは、ビジネスインテリジェンス（BI）の用途で大規模データ分析をする場合に、従来のリレーショナルデータベースよりもカラム型データベースの方が高い能力を発揮するためです。 米調査会社フォレスターリサーチのブログにエントリされた「It's The Dawning Of The Age Of BI DBMS」（ビジネスインテリジェンスDBMS時代の夜明け）では、従来の行ベースのリレーショナルデータベースは、BIの分析に向いていなかったと指摘しています。 Becaus
ビッグデータにこれから起きること11の予想
ビッグデータの登場とその分析は、いまのIT業界の大きなトピックの1つです。Hadoopのような大規模分散ソフトウェアに注目が集まり、オラクルのExadataなどデータウェアハウス専用ハードウェアが次々に登場し、またIBMによるNetezzaの買収、EMCによるGreenplumの買収、ヒューレット・パッカードによるVerticaの買収などはすべて、ビッグデータをめぐる動きだといってよいでしょう。 11 Big-Data Analytics Predictions for 2011 -- TDWI - The Data Warehousing Institute そのビッグデータの分野で2011年になにが起きるのか？ Ingres CorporationのシニアバイスプレジデントKetan Karia氏がThe Data Warehouse Instituteに掲載された記事「11 Big-
SQLstream - Streaming Analytics for Real-Time Service Agility
SQLstream provides the power to create streaming Kafka & Kinesis applications with continuous SQL queries to discover, analyze and act on data in real time. Meet SQLstream! Our technology — used by Verizon, Walmart, Cisco, & Amazon — powers applications across data centers, in the cloud, & at the edge. SQLstream combines data from multiple sources in disparate formats. With throughput that ecli
IBMがNetezzaの買収でBI事業を強化。VMwareはノベルと買収の交渉中
IBMは9月20日付けで、ビジネスインテリジェンスやビジネスアナリティクス分野向けのアプライアンスベンダであるNetezza（ネティーザ）を買収したと発表しました。 IBMがBI分野をNetezza買収でさらに強化 ビジネスデータ分析は今後大きな成長分野として見込まれています。これは、企業のビジネスそのもののシステム化が進んだことで、在庫から販売状況、営業件数などの経営に関するデジタルデータが蓄積されたこと、そして顧客や市場に関するデータ、例えば広告効果、自社製品の評判、競合他社の動向までもが大量のデジタルデータとして入手可能になったおかげで、これらのデータを科学的な手法で分析し、経営に反映することが非常に重要になってきているためです。 ここ数年を見渡しても、IBMはコグノスを買収し、SPSSを買収してビジネスデータ分析の強化を継続的に続けています。もちろん同社の競合ベンダも黙ってはいませ
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
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7 Questions to Understand What Type of Hadoop Intergration BI Vendors Mean
10 BI Trends for 2012 According to Tableau Software
Big data goes to work - O'Reilly Radar
Google Sites: Sign-in
OpenText AI Cloud
PushToTest and Jaspersoft To Solve Web Application Performance Bottlenecks - PushToTest for Open Source Testing
San Diego World Conference 2010 -- TDWI Events
Merv Adrian on Twitter: "#ibmbao IBM hiring another 100 mathematicians into largest math department in private industry. Analytics growing faster than IT overall"
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Business Intelligence Software & Collaborative Analytics :Good Data
