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実現するには、分析技術、ビッグデータ、ビジ

ビッグデータ分析を高速化する 分散処理技術を開発 日本電気株式会社

ビッグデータ分析を高速化する 分散処理技術を開発 日本電気株式会社

... 背景 ▌ 近年、インターネットやセンサなどから集まるビッグデータ分析することで、 有用な情報を抽出し、ビジネス活用するニーズが高まっている ▌ 現在、このようなビッグデータ分析、Hadoop[*] 等の分散処理基盤を 用い、多数のサーバで行うことが一般的 ...

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ビッグデータ時代の情報活用

ビッグデータ時代の情報活用

... い形で柔軟表現できるインメモリ型のADV (注5) ツールを活用する。 (注2) Operational Data Storeの略。 異なる業務システムのデータ(オペレーショナルデー タ) を統合的集約管理する仕組みである。従来マス ター化された情報をデータベースで管理していたが,フ ...

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PythonとTwitterAPIによるビッグデータ事始め

PythonとTwitterAPIによるビッグデータ事始め

... Python と TwitterAPI によるビッグデータ事始め 荒川 歩(武蔵野美術大学) 1. はじめ 社会言語科学で,従来,少数の事例を丁寧質的分析する方法と,大量のデータを統計的分析する方法というお ...

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経営を変えるビッグデータ活用.indd

経営を変えるビッグデータ活用.indd

... 「今後多様なリアルタイムのデータとスマートデバイスによって、デジタル領域とリアル領域の融合が急速進展します」(松尾氏) 具体的マネタイズのアプローチを考えてみる。他社マーケティング支援を提供するケースの場合、通常マネタイズ領域を「顧客デ ...

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プロダクトシート Syncsort DMX-h ビッグデータの統合をシンプルに モダンデータアーキテクチャの目標 データウェアハウスおよびメインフレームは従来のデータアーキテクチャにおける中核であり 現在でも重要な役割を担っています しかし データ量の急増に対処したり 企業で分析が必要な多くの新しい

プロダクトシート Syncsort DMX-h ビッグデータの統合をシンプルに モダンデータアーキテクチャの目標 データウェアハウスおよびメインフレームは従来のデータアーキテクチャにおける中核であり 現在でも重要な役割を担っています しかし データ量の急増に対処したり 企業で分析が必要な多くの新しい

... モダン データ アーキテクチャの中核 Apache™ Hadoop モダン データ アーキテクチャの中心的存在で あり、 Apache™ Spark さまざまな種類のワークロード対応する 単一のコンピューティング フレームワークなる可能性を秘めてい ます。ワークロード、ディープ ...

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次世代IT と呼応する宇宙ビッグデータ・ビジネス-「宇宙産業ビジョン2030」による加速-

次世代IT と呼応する宇宙ビッグデータ・ビジネス-「宇宙産業ビジョン2030」による加速-

... グと餌の量の最適化のガイドラインを提供 することを目指している。また、サービス の衛星リモセン画像、ユーザー提供す る情報の一部分であり、本質的な価値統 合データ解析ある。その点で、この事例 新しいリモセン活用ビジネスのあり方を 示している。 ...

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SOMPOデータ・プラットフォーム-グループにおけるビッグデータへの取り組み-

SOMPOデータ・プラットフォーム-グループにおけるビッグデータへの取り組み-

... 健全性を伴った 成長機会の実現 規律ある成長投資 来たるべき「Digital Disruption」の時代に対して、 自らが積極的デジタルトランスフォーメーションを仕掛け、 デジタル対応力をコアコンピタンスとした「真のサービス産業」 ...

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Ⅱ-19. 金融 Ⅱ-19. 金融 -FinTech 時代における金融機関の戦略 要約 デジタル トランスフォーメーション の波が金融業界に到来し FinTech の台頭をもたらしている その背景には ビッグデータや人工知能等の分析技術の進化があり 金融サービスにおけるデータの利活用が進展している

Ⅱ-19. 金融 Ⅱ-19. 金融 -FinTech 時代における金融機関の戦略 要約 デジタル トランスフォーメーション の波が金融業界に到来し FinTech の台頭をもたらしている その背景には ビッグデータや人工知能等の分析技術の進化があり 金融サービスにおけるデータの利活用が進展している

... と 、Banking as a Service の略語であり、決済システム等のバックエンド機能を 有していない FinTech 企業に対し、必要な銀行機能の一部をサブスクリプショ ン方式(有償)で提供する仕組みである。具体的、Fidor から勘定系等 のトランザクション処理機能やブッキング機能等が共通のサービスとして提供 され、FinTech ...

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テキストマイニングの登場 テキストデータのような定性データは 大量のデータ を分析することで安定した傾向が見いだせますが 人 手で大量のテキストデータを分析することは現実的に はほとんど不可能でした テキストマイニングの登場によって 大量のデータを 統一的な視点 基準から少ない労力で分析することが

テキストマイニングの登場 テキストデータのような定性データは 大量のデータ を分析することで安定した傾向が見いだせますが 人 手で大量のテキストデータを分析することは現実的に はほとんど不可能でした テキストマイニングの登場によって 大量のデータを 統一的な視点 基準から少ない労力で分析することが

... を使ってみます • 統計解析のフリーソフトウェアです • いろんな人が便利な関数やパッケージを公開している (2009年6月17日現在,CRAN1849ものパッ ケージが登録されています)ので,コレ一つで大抵の ことできます ...

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ビッグデータ時代の到来

ビッグデータ時代の到来

... ネット広告配信 TellApart 社の事例 米国のTellApart社、カリフォルニア州の バーリンゲイム市本社を置く新興のネット 広告配信企業である。米国Google社いた技 術者たちが興したTellApart“リターゲット 広告”といわれる新分野で急成長している。 ネット通販サイトを訪問する人の95%商 ...

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MATLAB®によるビッグデータ解析

MATLAB®によるビッグデータ解析

...  Hive ™ : Facebookによって開発されたデータウェアハウス  Pig ™ : Yahoo!によって開発されたデータフロー言語および実行環境  HBase ™ : GoogleのBigtableを参考した列指向の分散データベース  Cassandra ™ : Facebookによって開発された列指向の分散データベース ...

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ビッグデータ利活用入門

ビッグデータ利活用入門

... 膨大蓄積されたテキストデータを単語やフレーズ分解して、これらの 関係を一定のルールそって分析することにより、出現頻度や相関関係 を把握し、単語の関係や時系列の変化などを抽出することによって、客 観的な分析利用できます。 ...

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目次 1 会社概要 2 中期経営計画とグローバルIT 戦略 3 テクノロジートレンドとIT 価値の変化 4 ビッグデータの活用の狙い 5 データ分析基盤の整備方針 6 データ分析基盤の目指す姿 7 データ分析基盤の整備ステップ 8 データ分析基盤の仕組み 9 データレーク基盤のシステム構成 10 ま

目次 1 会社概要 2 中期経営計画とグローバルIT 戦略 3 テクノロジートレンドとIT 価値の変化 4 ビッグデータの活用の狙い 5 データ分析基盤の整備方針 6 データ分析基盤の目指す姿 7 データ分析基盤の整備ステップ 8 データ分析基盤の仕組み 9 データレーク基盤のシステム構成 10 ま

... ■阻害要因の明確化:3つの力のどこが不足しているのか • ビジネス上の問題とコンテキストを理解する能力 • ビジネス部門の利害関係者と共同作業を行う能力 •統計やマーケティング に関する知識 ...

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人工知能 IoT ビッグデータによる新たな産業革命 我が国経済社会は 様々な構造的 社会的課題に直面している こうした中 IoT ビッグデータ 人工知能をはじめとした新たな技術 ( ) により グローバルに新たな 産業革命 とも呼ぶべきインパクトが見込まれる この結果として 産業構造 就業構造及び経

人工知能 IoT ビッグデータによる新たな産業革命 我が国経済社会は 様々な構造的 社会的課題に直面している こうした中 IoT ビッグデータ 人工知能をはじめとした新たな技術 ( ) により グローバルに新たな 産業革命 とも呼ぶべきインパクトが見込まれる この結果として 産業構造 就業構造及び経

...  将来的、 Nestを通じて家庭内の活動データを常時モニタリングし、当該データ基 づく様々なサービスが提案されていく可能性 あり( 家庭内のサービスプラットフォーム化 )。 ※ Nest Learning Thermostat (本ページでNestと表記)Nest Labsが開発したサーモスタット。 ※ Nest ...

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時系列ビッグデータの解析と予測

時系列ビッグデータの解析と予測

... 自動特徴抽出 実用的な技術やシステムの開発を考えた際,最も重要 である課題が特徴抽出の完全自動化である。例えば,自 己回帰やフーリエ変換,特異値分解をはじめとする従来 の時系列処理技術,使用する係数の個数や閾値等の パラメータの設定が必要である。しかし,解析するデー タが膨大なるほど,専門のエンジニアによる細やかな ...

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アジェンダ No-NoSQLによるアプローチ Hadoop ビッグデータ活用の課題 PostgreSQL Inter-Analyticsとは なぜPostgreSQL + Hadoopか Webログ分析の例 まとめ 課題と次のステップ 2

アジェンダ No-NoSQLによるアプローチ Hadoop ビッグデータ活用の課題 PostgreSQL Inter-Analyticsとは なぜPostgreSQL + Hadoopか Webログ分析の例 まとめ 課題と次のステップ 2

... • output_path: 出力データのパス • colno_group: グループ化のキーとなる列の番号 (セッションID) • colno_sort: ソートのキーとなる列の番号(日付・時刻) • colno_scan: マッチの対象となる列の番号(URL文字列) ...

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特集ビッグデータの利活用 異常検知技術の概要と応用動向について 吉澤亜耶橋本洋一 概要 モノのインターネット (IoT:Internet of Things) にみられるように 膨大なデータが収集可能となった現代におけるデータ活用のひとつとして異常検知が脚光を浴びている 本稿では 技術的特徴に着目し

特集ビッグデータの利活用 異常検知技術の概要と応用動向について 吉澤亜耶橋本洋一 概要 モノのインターネット (IoT:Internet of Things) にみられるように 膨大なデータが収集可能となった現代におけるデータ活用のひとつとして異常検知が脚光を浴びている 本稿では 技術的特徴に着目し

... な事故の予防つながる。 手法としての特徴、特徴量の分布を正規分布からワイブ ル分布変更した点である。従来の手法、特徴量が正規分 布従うことを仮定した統計的検定による異常診断を行うも のであった。しかし、実データを精査すると正規分布従わな い場合があり、それが誤判定の原因なっていた。そこで正規 ...

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ビッグデータを活用したものづくり現場のイノベーションを支援する「最強工場」

ビッグデータを活用したものづくり現場のイノベーションを支援する「最強工場」

... 二つ目お客様のプロジェクト推進リーダど の部門が担うべきかという課題である。ビッグデー タの活用の期待として,保守実績情報,機器稼働 情報,お客様の声など,様々な情報を融合・解析し, 新製品・新機能の開発,新規市場の開拓などのビ ジネスイノベーションの提供が考えられる。これ らの情報,一般的部門ごと保有・管理す ...

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労働投入の減少傾向口減少国内需要の縮小懸念第 1 章 ICT によるイノベーションと経済成長 特集部 ( 第 1 章 ~ 第 4 章 ) のテーマとして IoT ビッグデータ AI ~ネットワークとデータが創造する新たな価値 ~ を設定 サイバー空間 AI データを基に分析 データを送信 データの変

労働投入の減少傾向口減少国内需要の縮小懸念第 1 章 ICT によるイノベーションと経済成長 特集部 ( 第 1 章 ~ 第 4 章 ) のテーマとして IoT ビッグデータ AI ~ネットワークとデータが創造する新たな価値 ~ を設定 サイバー空間 AI データを基に分析 データを送信 データの変

... 第 4 章:ICT の進化と未来の仕事 ICT の進化が雇用や働き方与える影響について概観した上で、急速な進歩を遂げる人工 知能(AI)を取り上げ、その現状や日米就労者アンケートの比較等を交えながら、今後必 要とされるスキルの変化と求められる教育・人材育成の在り方について検証。 ...

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日本 IBM のソフトウェア発表 JP (2013 年 10 月 29 日付 ) IBMInfoSphereDataExplorerV9.0 は ビッグデータ イニシアチブの価値実現までの時間を短縮します 目次 1 製品の概要 3 技術情報 2 主要前提条件 5 発注情報 2 出荷開始予

日本 IBM のソフトウェア発表 JP (2013 年 10 月 29 日付 ) IBMInfoSphereDataExplorerV9.0 は ビッグデータ イニシアチブの価値実現までの時間を短縮します 目次 1 製品の概要 3 技術情報 2 主要前提条件 5 発注情報 2 出荷開始予

... • Microsoft�Windows TM �Server�2008�および�2012、x86-64�システム Web�サーバー InfoSphere�Data�Explorer�Engine�、組み込みの�Web�サーバーが含まれています。しかし ...

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