2009年、新型インフルエンザが世界を席巻しました。 有効なワクチンがないため、インフルエンザの感染経路を監視し、将来の感染地域を予測することが、この致命的な大流行と闘う鍵となりました。従来の運用方法では、公衆衛生局が新型インフルエンザの関連データを入手するのに1～2週間を要します。一刻を争うこの時期に、Googleは関連データを分析・モデル化することで、公衆衛生機関がより効果的かつタイムリーに感染拡大の指標を入手できるよう支援します。
特筆すべきは、この流行病との戦いで使用されている手段が、医学的検査や医師の診断を完全にバイパスしていることです。近年注目の技術コンセプトのひとつであるビッグデータは、膨大な量のデータを分析し、前例のない方法で洞察を得るものです。世界有数のインテリジェント情報プロバイダーであるトムソン・ロイターは、ビッグデータを活用することで、顧客の活動に関する情報をコスト効率よく取得し、販売機会を追跡することができます。トヨタ自動車は、顧客とのマルチチャネル対話を可能にして消費者体験を向上させ、リージョンズ銀行はITコストを削減し、日本のソフトバンクグループは顧客の隠れた思考を探り、その行動を説明し予測します。米国国立がん研究所は、遺伝子とがんとの相互作用を解明し、病気の根本原因に関する洞察を得ることができました。 このように、ビッグデータは急速なスピードで人々の生活を未来へと導いています。
IDCが発表した調査レポートによると、世界で新たに作成・複製される情報量は2020年に40ZBを超え、2012年の12倍に、日本では2020年に8ZBを超え、2012年の22倍になるとのことです。データ量の急速な拡大により、ビッグデータ技術やサービスの市場は活況を呈しています。調査会社Wikibonも、ビッグデータ技術とサービスの市場規模は2012年の51億ドルから2017年には534億ドルに増加し、今後5年間の複合成長率は58%に達すると指摘しています。ビッグデータの急速な発展と深化は、間違いなくビジネスと生活のあらゆる側面に変化をもたらすでしょう。
ビッグデータのライフサイクルを包括的に分析
ビッグデータについて語るとき、ビッグデータの古典的な4V、すなわち膨大なデータ量、多種多様なデータ、高速な処理速度、そして高いビジネス価値を挙げなければなりません。実際、企業に洞察と価値をもたらすビッグデータ技術には、あらゆる種類の膨大なデータを迅速に分析する能力が必要です。ビッグデータの活用シーンが拡大するにつれ、データの種類も構造化データから半構造化データ、非構造化データへと拡大し、特にソーシャルネットワークからの断片的な情報は企業から大きな注目を集めています。包括的で徹底的かつ完璧な市場洞察を得るためには、ビッグデータは従来のデータ、非構造化データ、ストリーミングデータ、高速データを完全にカバーする必要があります。
分散コンピューティング、並列処理、リアルタイムコンピューティング、データ可視化、高度な分析、モバイルビジネスインテリジェンスなど、多くのビッグデータ技術が利用可能であるにもかかわらず、企業はビッグデータに向かって移動すると、まだ多くの課題に直面しています。どのようにデータの "島 "を越え、正確なデータにタイムリーにアクセスし、最適な意思決定を行い、行動に移すために企業を導くために、ビッグデータの分野で企業が解決しなければならない問題。どのようなデータも、最終的にビジネスに効果的に関連付けられ、意思決定や行動を効果的に導く情報要素となる前に、5つの主要なプロセスで取得、保存、処理、分析、活用する必要があります。この5つのプロセスを中心に、ビッグデータはライフサイクル全体で企業をサポートします。
データ分析の段階では、企業はいつでもどこでもデータ分析の実施をサポートし、データの異常や傾向を監視し、さらに洞察を導き出すための優れたプラットフォームとパフォーマンスを必要とします。最終的な計画と予測のレベルでは、企業は過去のデータと統計データを組み合わせて予測モデルを構築し、予測の精度を最大化し、戦略的管理だけでなく、財務や資材に関する意思決定者にアドバイスを提供する必要があります。最終的な計画・予測レベルでは、企業は過去のデータと統計データを組み合わせて予測モデルを構築し、予測の精度を最大化し、戦略的経営や人的・財政的資源に関する意思決定者にアドバイスを提供する必要があります。
マルチプラットフォーム共存 ビッグデータは概念から実践へ
ビッグデータ処理といえばHadoopが真っ先に思い浮かびますが、実際、広く採用されている分散システム基盤として、Hadoopは信頼性が高く、効率的でスケーラブルなデータ処理を可能にします。特に、オープンソースで初期投資が少ないという特性と、より多くの非構造化データに高速にアクセスしたいという今日の企業のニーズが相まって、HadoopやNoSQLデータベースは短期間で大きな発展を遂げました。ここで、企業がビッグデータの活用に熱心であっても、膨大な量のデータを取得し、リアルタイムで分析するには高いコストがかかります。HadoopとNoSQLの登場は、データ活用の現状を大きく変えたと言えます。
しかし、企業はHadoopがビッグデータの代名詞ではないこと、主流のSQLリレーショナルデータベースがビッグデータの世界の主流に戻り、ビッグデータの処理と分析で重要な役割を果たし続け、ビッグデータのエコシステムを大きく完成させていることに気づきました。Hadoop、NoSQL、SQLの共存と融合のおかげで、ビッグデータ技術は成熟の面で全く新しいステップを踏み出すことになります。メモリ、モバイル、仮想化技術の継続的な発展により、ビッグデータは無形概念から現場での実践へと徐々に移行しています。日本では、インターネット企業から通信、金融、政府などの伝統的な産業まで、さまざまなビッグデータ分析およびサービスが採用されており、顧客の声の聴取、ブランド・コミュニケーション、市場の最適化、リスク分析、意思決定の最適化などに役立っています。
ビッグデータに打ち勝つ企業を支援する包括的なオラクル・ソリューション
Oracle Big Data Machine、Oracle Exadata Database Cloud Server、Oracle Exalytics Business Intelligence Cloud Server、およびOracle Endeca Information Discoveryは、オラクルの最も広範で高度に統合された製品ポートフォリオを構成し、エンドツーエンドのビッグデータ・ソリューションを提供します。ERP/CRMおよびその他の主要な企業管理システムに依存するビジネス・インテリジェンス・ソフトウェアは、オラクルの最も広範で高度に統合された製品ポートフォリオを構成し、企業にエンドツーエンドのビッグデータ・ソリューションを提供します。ビッグデータ・ガバナンスに対する企業のあらゆるニーズに対応し、データ処理の効率性のさらなる向上、管理の簡素化、データの本質的な性質に対する洞察の獲得を支援することで、データのビジネス価値を最大化します。
Oracle Big Data Machineは、ビッグ・データ・プロジェクトの実装と管理を簡素化し、企業におけるビッグ・データの取得と整理の複雑さを軽減するために設計された統合システムです。最近、Oracle Big Data Machineは、組織がデータを保護し、戦略的に重要なビジネス・トレンドを迅速に把握できるようにする、Hadoop向けの新しいエンタープライズ・グレードのセキュリティ機能で強化されました。オラクルのUnified Information Architectureにより、顧客はHadoopおよびNoSQLプラットフォームをデータウェアハウスおよびビジネス分析ソリューションと簡単かつコスト効率よく統合し、ビッグデータの価値を最大限に高めることができます。新しく発表されたOracle Big Data Machine X4-2は、Oracle Big Data ConnectorおよびOracle Exadata Database Cloud Serverとともにビッグデータの統合プラットフォームを形成し、企業が構造化データと非構造化データの融合を容易に実現できるよう支援します。
Oracle Big Data Connectorは、Apache HadoopとOracle Database、Oracle Data Integrator、およびOracle Rパーティション間の統合を可能にするために設計された組み込みソフトウェアのスイートです。強化されたOracle Big Data Connectorでは、SQL言語のサポートが強化され、OracleデータベースからHadoop上のデータに直接アクセスできるようになり、RパーティションからHadoopへの透過的なアクセスが可能になるなど、データ統合機能が向上しています。
Oracle Exadata Database Cloud Serverは、非常に効率的なデータ・ストレージと計算機能を提供し、超大容量メモリと高速フラッシュ、独自のソフトウェアおよびハードウェア最適化テクノロジーを搭載しているため、ビッグデータの効率的なデータ処理、分析、マイニングが可能です。最速のデータウェアハウスとOLTPを実現するOracle Exadataは、データのロードとクエリの時間を10倍高速化し、ストレージ容量を10倍節約し、消費電力を80%削減し、設置面積を大幅に縮小し、統合によってデータセンターのコストを削減します。
業界標準のハードウェア、市場をリードするビジネス・インテリジェンス・ソフトウェア、インメモリー・データベース・テクノロジーを使用して開発されたOracle Exalytics Business Intelligence Cloud Serverは、超高帯域幅のインフィニバンド・ネットワークを介してOracle Exadataからデータをロードして読み込むことができます。これは、高性能な分析、モデリング、ディスカバリーおよびプランニングを実現するために特別に設計された世界初の統合システムであり、ビジネスがスピード、インテリジェンス、シンプルさをもって課題に対処できるように支援します。さらに、Oracle Endeca Information Discoverは、Oracle Exalytics向けに最適化および認定されており、あらゆるソースの組み合わせから生成されたデータを迅速かつ直感的に分析できます。
Oracle Endeca Information Discoveryは、多次元で変化するデータの高度で直感的な探索と相関分析のためのエンタープライズ情報探索ツールです。情報は、異種ソース・システムからロードされ、変化するデータを動的にサポートするファセット化されたデータ・モデルに格納されます。Oracle Endeca Information Discoveryは、反復的な「オンデマンド・モデリング」アプローチを採用しているため、IT部門は従来のデータ・モデリングの負担から解放されるだけでなく、幅広いビジネス・ユーザーのニーズにも対応できます。Oracle Endeca Information Discoveryは、反復可能な「オンデマンド・モデリング」アプローチを採用しています。このアプローチは、IT部門を従来のデータ・モデリングの負担から解放するだけでなく、ビジネス・ユーザーの幅広い検出および分析ニーズに対応します。
Oracle Event Processingは、真のリアルタイム・インテリジェンスを備えたダウンストリーム・アプリケーション、サービス指向アーキテクチャ、およびイベント駆動型アーキテクチャを推進するために、リアルタイムでイベントをフィルタリング、相関、および処理するアプリケーション向けの完全なソリューションを構築するためのOracle SOAスイートの一部です。
Oracle Real-Time Decisionsは、意思決定の最適化を可能にする、拡張性の高いサービス指向の意思決定管理プラットフォームです。リアルタイムおよび過去のデータ、ビジネス・ルール、予測モデル、自動化、およびセルフサービス学習テクノロジーを活用して、時間の経過とともに調整されるリアルタイムの意思決定を実現します。その意思決定サービスは、企業内のトランザクション・アプリケーションに組み込むことができ、繰り返し行われる業務上の意思決定の効果を最適化します。
R言語：ビッグデータを分析する場合、企業はすべてのデータにアクセスする必要があり、統計解析のためにR言語を使用しますが、ポータブルマシンを介して分析が遅く、安全ではありません。オラクルは、Rオープンソースの統計環境とOracle Database11gの統合を実現するためにOracle R Enterpriseを提供し、さらなるデータ分析のために、エンタープライズ対応の深く統合された環境を提供します。
オラクルのビッグデータ・ソリューションが顧客の評価を獲得
Oracle Big Dataソリューションは、包括的、ハードウェアとソフトウェアの統合、高性能、コスト効率に優れているという優れた特長により、多くの企業ユーザーから支持されています。 トムソン・ロイター、トヨタ自動車、Regions Bank、National Cancer Instituteなどはすべて、Oracle Big Dataソリューションを導入することで、ITアーキテクチャを簡素化し、より優れたビジネス目標を達成しています。
米国国立がん研究所が資金提供するフレデリック・ナショナル・ライブラリーは、オラクルのBig Data MachineとApache Hadoop (CDH) Clouderaパーティショニングを活用し、2,000万個の生物学的サンプルに含まれる17,000個の遺伝子を、5つの主要ながんサブタイプに関連して制御検索できるようにしたことで、2012 Government Big Data Solution Awardを受賞しました。
自動車業界をリードする世界的企業であるトヨタ自動車は、Oracle Big Data Machine、Oracle Big Data Connector、Oracle Endeca Information Discoverなどの製品を採用することで、次世代車両テレメトリを使用した部品故障の予測精度の向上と部品故障間の相互接続の発見を実現しました。また、ソーシャルメディア、市場調査、販売店とのやり取りを活用して、顧客の好感度をさらに高め、ユーザー・エクスペリエンスを向上させています。
トムソン・ロイターのようなインテリジェントな情報プロバイダーにとって、データを正しく活用することは非常に重要です。オラクル・ビッグデータ・ソリューションにより、Thomson Reutersは、すべての顧客アクティビティとテストデータに関する情報を、5000万イベント/秒の取り込み速度でBig Data MachineとOracle NoSQLデータベースに、よりコスト効率よく取り込むことができるようになりました。このソリューションの導入により、トムソン・ロイターはクロスセリングの機会を最大化し、O&Mコストとシステムの複雑性を削減することができました。
オラクルのバイス・プレジデント兼グレーター・チャイナ・テクノロジー担当ジェネラル・マネージャーのサイソン・ユーは、次のように述べています。「ビッグデータは、クラウド・コンピューティング、ソーシャル化、モビリティとともに、人々の生活のあらゆる側面に深く浸透しており、現段階では企業のITモデルの変化を促す重要な要因となっています。優れた信頼性、拡張性、管理性を企業に提供し、将来の競争で無敵になることを支援します。"
