【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第2回
やっと分かった ビッグデータアナリティクスでHadoopを使う理由（2/3 ページ）
データ項目やらインデックスなどの詳細を詰める前に取りあえず、収集したデータを蓄積する基盤を構築し、その後にビジネスユーザーがその基盤を利用して新しいアイデアや問いを探索するという順序じゃな。
ここでいうデータには、いわゆる構造化データ以外にも、テキストや画像、音声なども含まれるぞ。
で、でも、データ項目やインデックスなどを決めずに、取りあえず蓄積するって、今まで使ってきた従来型のRDBMSにどうやって入れればいいんでしょうか？ テキストデータや音声データなんて言われちゃうと私、もう頭が真っ白です。 あ、ファイルサーバに取りあえず入れちゃえばいいのか？ いや、でもそれだとアナリティクスをやるには……。
ブツブツブツ……。
お、落ち着け。とにかくスピード優先でデータにアクセスできるようにしてほしいと思っているアナリティクス担当者たちの要望をかなえるためには、従来型のRDBMSによるデータウェアハウスの改修という方法では困難じゃ。
さまざまな形式のデータを、データモデル設計をすることなく、適切なコストで、まずは蓄積するのに最適なのは、今の時代においてはHadoopだといえるの。
は、はどぅーぷ。えーと、せ、仙人。それ、何ですか？ 何の略語でしたっけ？
はぁ。仕方がないのー。
Hadoopとは、一言で言うと、安価なハードウェアを並べることにより、非常に大量のデータを蓄積し、そのデータを並列に分散処理する技術のことじゃ。
残念ながら、何の略語でもない。Hadoop考案者の子どもが、黄色い象のヌイグルミに付けた名前が由来じゃ。
あぁ！ だから、仙人は今日、象に乗っているんですね。
おぬし、やっと分かったのか。遅い！ 遅過ぎる！ 登場シーンですぐに分かってほしいものじゃ。
それはともかくHadoopは、スケーラブルでデータ量処理の限界がなく、テキストや音声、画像といった非構造化データの格納にも適しておる。またアナリティクスのためのデータマネジメントを考える上で重要じゃが、予測モデリングの手法として近年注目度急上昇の機械学習の処理はインメモリ分散アーキテクチャが最適で、データの格納庫としては、Hadoopがとても親和性が高いのじゃ。
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IT部門のためのアナリティクス入門
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。
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