コンテンツ情報
公開日 |
2021/05/26 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
製品資料 |
ページ数・視聴時間 |
14ページ |
ファイルサイズ |
664KB
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要約
いまやデータはどこにでもあり、分析の需要も広がっている。構造化データ、半構造化データやオブジェクトストレージ、生の非構造化データなどを含むビッグデータからインサイトを引き出したい。
このためビッグデータ分析ツールへのハードルは上がっている。Webトラフィック、データベース内のレコード、ログファイルなどを問わず、多様なデータソースを利用でき、大規模または複雑なデータセットでも迅速に分析できることが求められる。インタラクティブにデータを視覚化し、ビジネスユーザーがスキルレベルを問わずにセルフサービスで、インサイトを引き出せる環境が望ましい。
ただ、ビッグデータ分析のアーキテクチャに唯一の正解はない。大手クラウドサービスはもちろん、AirbnbやNetflixなどの企業はそれぞれ異なるデータパイプラインを構成している。これら成功している企業のアーキテクチャを見ると、6つの共通パターンがあるという。本資料では、ビッグデータ分析における注意点を解説するとともに、ナレッジワーカーのニーズにかなう分析ツールの要件を明らかにする。