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ビッグデータ 101: 非構造化データ分析

ビッグデータと非構造化データ分析は、ビジネスに関して従来よりも豊富で、詳細かつ正確な洞察・知見をもたらします。この概要文書は、ビッグデータ重要性から、IT への影響、新出テクノロジー (Hadoop*)、インテルの支援までを取り上げています。第一に、ビッグデータは、今までのデータの概念を根底から覆す力を持った存在であり、IT 部門に機会をもたらす一方で、課題ももたらします。ビッグデータの潜在的価値を十分に活用するには、ビッグデータ分析において、新たな手法でデータの収集、格納、分析を行う必要があります。第二に、Hadoop* や MapReduce などの新しいテクノロジーは、ビッグデータの 3 つの V、すなわち速度 (velocity)、多様 (variety)、大量 (volume) への対応を目的として設計されています。最後に、インテルは、データセンター・インフラストラクチャー(サーバー、データベース、データ・ウェアハウス)の基盤となるテクノロジーを創造する企業として、次の方法でビッグデータ分析を支援します。
• ビッグデータ分析プロジェクトに対応する拡張性を備えた最適化されたテクノロジーの提供
• ビッグデータ分析プロジェクトの迅速な進行の支援
• 将来の課題への対応

ビッグデータと非構造化データ分析は、ビジネスに関して従来よりも豊富で、詳細かつ正確な洞察・知見をもたらします。この概要文書は、ビッグデータ重要性から、IT への影響、新出テクノロジー (Hadoop*)、インテルの支援までを取り上げています。第一に、ビッグデータは、今までのデータの概念を根底から覆す力を持った存在であり、IT 部門に機会をもたらす一方で、課題ももたらします。ビッグデータの潜在的価値を十分に活用するには、ビッグデータ分析において、新たな手法でデータの収集、格納、分析を行う必要があります。第二に、Hadoop* や MapReduce などの新しいテクノロジーは、ビッグデータの 3 つの V、すなわち速度 (velocity)、多様 (variety)、大量 (volume) への対応を目的として設計されています。最後に、インテルは、データセンター・インフラストラクチャー(サーバー、データベース、データ・ウェアハウス)の基盤となるテクノロジーを創造する企業として、次の方法でビッグデータ分析を支援します。
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• ビッグデータ分析プロジェクトの迅速な進行の支援
• 将来の課題への対応

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