データこそビジネスにおける新たな基準通貨といえます。そのデータに意味を与える適切な分析ソリューションが使えれば、ビジネスで競合より優位に立つことができる実践的なインサイトを得ることができます。
分析成熟度曲線では、過去、現在、未来の時間軸を 5 つの分析フェーズに分けます。企業のビジネスが「記述的分析」から「認知的分析」のどのフェーズに該当するかは、企業がどのようなニーズを持っているかによって変わります。
分析成熟度曲線なら、
各フェーズを
一目で理解できます。
「過去に起きたこと」を探し当てるのに、埋もれた過去データのみに頼っていますか？こうしたアプローチは、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) やオンライン分析処理 (OLAP)、初期のデータ・ウェアハウス機能を使ったスプレッドシートやシンプルな BI レポートツールに見られるものです。
「過去に起きたこととその理由」を知るために深掘り調査やデータマイニングを使っていますか？そうしたテクノロジーは基本レベルではありますが、前述の OLAP や基本的な BI ツール、エンタープライズ・データ・ウェアハウス、インメモリー・データベースを使うことで、1 つ上のレベルの原因究明を行えるようになります。
「今後発生すること、時期、理由」を知るために過去データにルールとアルゴリズムを組み合わせて使っていますか？このフェーズの分析では、一般的に Apache* Hadoop* フレームワーク、Apache Spark* エンジン、トラステッド・アナリティクス・プラットフォーム (TAP)、インメモリー・コンピューティング・テクノロジーが使われます。データセットから独自のアルゴリズムを生成して高度な分析用モデルを構築するマシンラーニングが分析に大きな役割を果たします。
「何が起きるはずか？」という疑問に答えるために、ビッグデータやアルゴリズム、ビジネスルールを活用していますか？統計的な分析フレームワークやデータレイクに加えてマシンラーニングとディープラーニングが武器になります。
将来の人工知能 (AI) は人間のような決断ができるようになります。自己学習機能を搭載した新しいレベルのマシンラーニングの力で完全に自動化された企業を創り出すアプローチです。
マシンラーニングは、自ら学び、直感力を養い、データから独自のアルゴリズムを作り上げて、高度な分析に使えるモデルを構築するテクノロジーです。
堅固な基盤の構築
現在の分析成熟度がどのレベルであっても、インテルは適切なインフラストラクチャーを提供して、成熟度を上げる企業を支援できます。
インテル® Xeon® プロセッサー・スケーラブル・ファミリーは、非常に広範なスケールアウト型データ分析フレームワークに対応するパフォーマンスと拡張性を備えています。リアルタイム分析、インメモリー・ソリューション、ミッション・クリティカルといった高い信頼性が必要なビジネスプロセスから、高い効率性と俊敏性によるクラウド・アーキテクチャーや従来型ワークロード管理まで、あらゆるレベルのワークロードをサポートします。
インテル® Xeon Phi™ プロセッサーはインテル® スケーラブル・システム・フレームワークの重要な構成要素であり、信頼性と効率性の高いハイパフォーマンス・コンピューティング (HPC) ワークロード処理やマシンラーニングの用途のために設計されています。
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