データ分析ツール: インサイトへの道を合理化

ツール、フレームワーク、ライブラリーなどを含むインテル® テクノロジーが分析ソリューションを加速し、最適化します。

データ分析ツールは、データ主導型のビジネス・インテリジェンスの作成を簡素化し、最適化するように設計されています。インテルはデータ分析の大手と密接に連携し、ハードウェアを最適化して正確さと効率性を提供しています。

データ量が膨大になることで、プロセス、顧客、システムを理解するために分析とデータサイエンスが不可欠になりました。データ分析の新しいトレンドを動かしているのは、より大きいデータセットを使用してより優れた予測を実現できるように設計されたツールです。総合的な分析・プラットフォームから専門ツールやライブラリーまで、幅広いデータ分析ツールを選択できます。

パートナーツール

インテルの分析には深いルーツがあります。インテルのパートナーシップは最適化と効率性を中心にし、予測分析やリアルタイム分析から拡張分析まで、今日の組織が次世代の分析戦略をより簡単に、より速く導入できることを目指しています。

SAP

10年以上にわたりインテルと SAP は手を組み、幅広い分析でパフォーマンスとスケーラビリティーを提供してきました。インテルの内部オープン・データ・プラットフォームは SAP HANA* を使用して、サプライチェーンデータ分析システムのデータ分析を高速化しています。

インテルは SAP HANA* や SAP アナリティクスから SAP Leonardo のインテリジェント分析にいたるまで、SAP と協力してインテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー・ファミリーやインテル® Optane™ パーシステント・メモリー用の SAP データ分析ソフトウェア製品群を最適化してきました。これにより、大規模な分析ワークロードでメモリーを多く割り当て、起動時間が高速化できます。

Oracle

データベース管理システムのリーダーとして、Oracle はオンライン・トランザクション処理と幅広いデータ・ソースからリアルタイム・ストリーミング分析を可能にします。インテルは Oracle と 20 年以上にわたり手を組み、Oracle データベースの産業規模の性能、特に分散リアルタイム処理分析で機能とスケーラビリティーに貢献しました。Oracle データベースは、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー・ファミリーのメッシュ・アーキテクチャーを使用して分析処理のワークロードのパフォーマンスを向上させます。

Microsoft* SQL Server*

Microsoft SQL Server はデータベース内高度分析でリアルタイム運用分析と予測分析を実現しています。Microsoft とインテルは協力して Microsoft SQL Server を使用する組織がこれらの機能を最大限に活用できるようにしました。インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーを搭載し、検証済みで最適化したハードウェアとソフトウェアをスタックさせたリファレンス設計により、さまざまな業種と規模向けのインフラストラクチャーをご用意しています。

SAS

SASは幅広い分析ワークロードのソリューションで、堅牢な分析プラットフォームを提供しています。SAS とインテルは手を組み、高速なパフォーマンスを通して業界全体によりスマートな意思決定を提供してきました。

このパートナーシップでは、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーとインテル® Optane™ ソリッドステート・ドライブを使用して SAS のメモリ内分析を最適化しています。最適化されたパフォーマンスにより、データマイニングや予報から予測モデリングや記述モデリングまで、企業は幅広い分析戦略を採用することが可能になりました。

Cloudera

Cloudera は Apache Hadoop を搭載した産業ビッグデータ分析とデータ管理ソリューションを提供しています。インテル® ベースのデータセンター・テクノロジーに最適化された Cloudera は Hadoop のオープンソース・テクノロジーのパワーを企業ユーザーに提供します。

Hadoop (CDH) の Cloudera ディストリビューションでビジネス・インテリジェンスを拡張し、データ主導型予測を可能にする予測分析を搭載しています。インテル® のハードウェアとソフトウェアの最適化により、幅広い用途とユースケースでのデータ分析を容易にし、高速化します。

インテルのパートナーシップは最適化と効率性を中心とし、現代の組織が次世代の分析戦略を実装できるように目指しています。

専門ツール

データ分析プラットフォームのテクノロジーに加えて、多くの組織で特定機能の実行に最適化された専門データ分析ツールを使用しています。

視覚化ツール
レポートは分析において不可欠です。データ可視化ツールは複数のデータソースから視覚的なレポートやグラフィカルなレポートを合理化し、ビジネス・インテリジェンスの分析インサイトで使用するチャートやグラフ、その他の画像の作成を容易にします。

  • Tableau: Tableau のデータ可視化のツール群により、ユーザーは迅速にビッグデータを使用したビジュアルを生成できます。Tableau はリアルタイム・ビジュアライゼーション、Python や R などの言語との統合、データベース管理ソフトウェアを提供しています。
  • Qlik: Qlik の幅広いビジネス・インテリジェンス・ソリューションの中には、高度なデータ可視化ソフトウェアの Qlikview や拡張インテリジェンスを使用した次世代分析プラットフォームの Qlik Sense があります。

ログ分析
IT 部門による分析ではログ分析に焦点を当てることが少なくありません。ログを理解することがデータ主導の意思決定につながります。専門のデータ分析ソフトウェアでログを監視することににより、インフラストラクチャー、システム、アプリケーションの機能がどのように組み合わさっているのか、改善の余地があるのかを理解出来るようになります。

  • Splunk: 大量のログをリアルタイムで分析できる Splunk は統合されたデータ分析ダッシュボードとトラブルシューティング・ツールであり、IT 部門における技術的な問題の検出と解決を簡単にします。

マシンラーニング
分析とデータ・サイエンス・テクノロジーで最も著しい発展を遂げている分野として、人工知能 (AI) とマシンラーニングがあげられます。自動 AI エンジンを使用した拡張分析では、データのモデリングを簡略化して自動的にインサイトとデータ先導型予測を生成します。

  • H2O: 「ドライバーレス」 AI プラットフォームを搭載した H2O により、さまざまな従業員が簡単に分析にマシンラーニングと AI を取り入られるようにしています。H2O は Spark、R、Python を統合し、既存のインフラストラクチャー上で稼働するように設計されています。
  • DataRobot: 企業向けに設計された DataRobot AI プラットフォームは、エンドツーエンドの AI とマシンラーニング・アプリケーションの作成を合理化します。

インテル® の AI フレームワークとツール

現在最も先進的な分析戦略はディープラーニングやニューラル・ネットワークなどの AI テクノロジーをベースにしていています。インテルは人気のディープラーニング・フレームワーク向けに複数の最適化を行い、AI モデルの開発とトレーニングを加速させています。

ディープラーニング・フレームワーク用インテル® 最適化

インテルは複数の人気ディープラーニング・フレームワークで、データ・サイエンティスト、開発者、および研究者向けにディープ・ニューラル・ネットワークの設計、トレーニング、検証が簡単に行える高級プログラミング言語を提供しています。

  • TensorFlow* 用インテル® 最適化 は、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーで人気のオープン・ソースである TensorFlow ディープ・ラーニング・フレームワークを最適化しています。これにより、データ・サイエンティストと高性能のコンピューター (HPC) 利用者が新しいビジネスや研究の課題を解決するのに役立ちます。
  • Caffe* 用インテル® 最適化は、インテル® プロセッサーで人気の Caffe フレームワークのパフォーマンスを改善します。Caffe は、HPC クラスターで AI アプリケーションを実行するのに役立つディープラーニング・フレームワークです。
  • Apache MXNet のフレームワークでは推論の最適化と強化された量子化パフォーマンスにより、コンピューター・ビジョン・モデルを改善します。

ニューラル・ネットワーク用インテル® 最適化1

  • PyTorch 用インテル® ソフトウェアの最適化により、ユーザーはディープ・ニューラル・ネットワーク用インテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL-DNN) を使用して、インテル® ハードウェアとインテル® ディープ・ラーニング・ブーストを活用できます。
  • PaddlePaddle はディープ・ニューラル・ネットワーク用インテル® マス・カーネル・ライブラリーを使用して作成され、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーの高速なパフォーマンスとさまざまなツールを提供して AI 開発者を支えます。

ビッグデータ・フレームワーク向けのインテル® の最適化

  • ビッグデータおよび分析フレームワークへのインテル® ソフトウェアの貢献により、HPC システムでアプリケーションを高速かつ簡単に実行できます。インテル® のビッグ・データ分析ツールと技術の最適化は、Apache Hadoop や Apache Spark のような一般的なフレームワークをサポートしています。
  • BigDL は Apache Spark 用のオープンソース、分布型、スケーリング可能なディープラーニング・フレームワークであり 、インテル® Xeon® プロセッサーの性能を備えたディープラーニング機能をネイティブでサポートしています。

インテル® ソフトウェア・ライブラリー1

開発者はソフトウェア・ライブラリーを利用して必要なツールにアクセスし、アプリケーションをすばやく作成することができます。インテル® ライブラリーは最先端のコンパイラー、パフォーマンス・ライブラリー、並列モデル、および高性能な Python ソリューションにより、分析ソリューションとアプリケーションの開発者を支えるように設計されています:

インテル® oneAPI による統合プログラミング 1

分析のワークロードはますます多様化しています。インテル® oneAPI が提供する統合プログラミング・インターフェイスにより、再プログラミングを必要とせずに複数のハードウェア構成とアーキテクチャーに対応できます。

インテル® oneAPI 製品は、SVMS アーキテクチャー全体にアプリケーションとソリューションをデプロイするためのツールを提供します。ベースキットと専門アドオンや補完ツールキットで、プログラミングが簡略化され、開発者は幅広い分析アプリケーションとワークロードの効率とイノベーションを改善できます。

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