ビッグデータを業績向上の原動力に

ビッグデータを業績向上の原動力に

ビッグデータとは、簡単に言えば、1台のコンピューターに収まりきらないほど膨大なデータの集合のことです。多くの企業は、最先端のテクノロジープラットフォームから取得したデータの管理やデータマイニングに苦慮しています。サイズの大きいファイル形式のデータを少しずつ収集する場合もあれば、サイズの小さいファイルを数百万単位で、毎日または1分ごとに収集する場合もあることが理由です。そこでは速さと、予算内に抑えることが求められます。いくつものファイルシステムに散らばったデータから素早く知見を引き出すためのデータ管理・処理プラットフォームとしてデータサイエンティストに愛用されているのが、Apache Spark™です。Sparkがビッグデータアーキテクチャーに組み込まれている理由の1つは、きわめて大規模なデータセットをインメモリで処理できる点にあります。Altairのソリューションなら、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)や最先端のプロセッシングおよびストレージプラットフォーム、クラウド環境において、ビッグデータを効率よく活用することができ、難解なデータが意思決定の妨げになることはありません。

ビッグデータとHPC

Altair® Unlimited™ は、ターンキーの最先端のプライベートアプライアンスであり、オンプレミス版とクラウド版の両方が用意されています。Altair Unlimitedでは、力学、流体、電磁界などをシミュレーションするための各種 Altair® HyperWorks®ソルバーソフトウェアを無制限に使用して、モデリング、可視化、最適化を実行できます。いつでも最大限の動作効率を発揮できるよう、すべてのシステムには、業界をリードする Altair® PBS Works™パッケージのHPCリソース管理ツールとユーザフレンドリな使いやすいWebポータルが搭載されています。

Altair Unlimitedは、ソフトウェア、システム管理、サービスとしてのインフラストラクチャを、単一の直感的なプラットフォームにまとめています。

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ビッグデータとデータ分析

「ビッグデータ」はあちこちで聞く用語ですが、簡単に言えば、1台のコンピューターに収まりきらないほど膨大なデータの集合のことです。SQLデータベースやExcel などの従来のツールでは扱えないことが多く、ビッグデータをうまく管理するには専用のツールが必要になります。ほとんどの組織ではビッグデータのリソースを活用しきれていませんが、正しく分析すれば、顧客の行動、オペレーション、製造や配送効率の改善余地などについて有益な情報を得ることができます。>> データ分析用語集

生産性ツールであるAltair® Knowledge Studio®では、直感的でインタラクティブなインターフェースを介してSparkを操作し、本番用スクリプト向けにエラーのないコードを生成できます。行数が10億を超え、列数も数千に上るような巨大なデータセットなど、分散されたストレージアーキテクチャ内のデータをこれほど簡単に操作できるソリューションは、Knowledge Studioをおいて他にありません。

ビッグデータ形式の変換から、機械学習の多様な予測モデルの構築および展開に至るまで、単一のワークフローで実行できます。

SparkがサポートしているHadoop HDFS、Amazon S3、その他のストレージデータソースからのデータを迅速に可視化し、おびただしい量のデータから理解しやすい知見を発掘することにより、企業のデータ分析チームは、確かな根拠を基に決断を下すことができるようになります。

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クラウドネイティブな新ソリューション

データに基づく意思決定

複雑な問題を解決し、変革を加速し、ビジネス価値を高めるためのダイナミックなツールとコラボレーション環境

Altair® SmartWorks™の詳細

関連する事例、ウェビナーなどの資料

Altair Knowledge Studio for Apache Spark™

Knowledge Studio for Apache Spark™ is unique because it allows users scale up, scale-wide and scale-down. It not only leverage’s Apache Spark’s ability to operate on datasets with very large numbers of records, it is also capable of generating improved SparkSQL queries on datasets that have thousands of columns. Further, Knowledge Studio for Apache Spark provides the ability to scale down by avoiding the overhead costs of parallelization when datasets are very small.

Datasheets

データ分析を変える4つのテクノロジートレンド

ビジネスの世界においてデータは劇的な影響を与えましたが、私たちはまだデータで可能なことを表面的にしか知りません。今後も新しい技術トレンドが複数融合して、データ分析のルールブックが書き換えられていくでしょう。

ブログ

Overcome Big Data Access Challenges with Knowledge Studio for Apache Spark™

In combination with its market-leading data visualization approach for building, exploring and segmenting data, and building explainable predictive models, Altair Knowledge Studio for Apache Spark&tradel enables data science teams to build machine learning models from data located in distributed file systems without having to code. Data preparation and profiling allows for easy data extraction and manipulation. Knowledge Studio’s efficient use of compute resources, especially in cloud environments, shortens processing cycles and reduces costs. Large datasets with billions of rows and thousands of columns can be efficiently mined for better decision intelligence.

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Panopticon Explainer: Introduction to Panopticon Streaming Analytics

Managing critical IoT, telecommunications, and energy infrastructures requires real-time insight into massive amounts of information. Business analysts and engineers can’t wait for end-of-day reports to make decisions that directly affect their operations. They must be able to see and understand what is happening in real time – as it happens. They must also be able to examine all the events leading up a problem in fantastic detail. Altair Panopticon provides people working for the world’s largest corporations with the tools they need to build and deploy their own real-time analytics applications. With Panopticon, engineers and analysts can spot emerging trends, clusters, and outliers in seconds. They can also rewind and look at every single step in a series of events with nanosecond accuracy. Panopticon handles data directly from any data source you’re likely to use, including real-time message buses, time series database, CEP engines, SQL databases, and Big Data repositories.

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