【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（3/3 ページ）
機械学習って、人工知能とかAIとかってことですか？ 確かに最近、よく聞きます！
お！ まんまと食い付いてきおったの！ じゃが機械学習については、また今度ゆっくり話そうかの。
まとめると、Hadoopの利点は以下の3つじゃな。
Hadoopの3つの利点
- 量とコストの関係
アプライアンス（昔ながらのRDBMSやそれを拡張したDBアプライアンスなどの従来のテクノロジー）は、扱うデータ量が大きくなるほど高価になる
→Hadoopは単位データ量当たりのコストが低く、スケーラブル！ - 最近のアナリティクス世界では非構造化データ（テキスト・画像・音声）が重要になってきている。従来型のDBには格納しにくい
→Hadoopは非構造化データや、あらかじめスキーマを決められないデータの格納に最適！ - 蓄積されたデータを分析するときに使用する機械学習の処理は本来、SQLアーキテクチャであるRDBMSには適さない
→ データをHadoopに格納し、処理をインメモリアーキテクチャで実施するのに最適！
ちなみにHadoopの概要や重要性は、関連リンクにも紹介されておるから参照してみるとよいじゃろ。
なるほど！ 私、データを蓄積するといえばRDBMSって思い込んでいました。
でも、新たな洞察の発見や予測モデルを作成し、よりよい意思決定を目的とするアナリティクスのために最適なデータマネジメントの方法があるんですね。
要件定義に従い決まった形でデータを格納するRDBMSと、
あらゆる種類の大量データを高速に処理できるHadoop。
何で最近、ビッグデータ分析とHadoopが一緒に説明されているのか、よく分かりました。
あれ、でも、ちょっと待ってください！
Hadoopに入っているデータは、構造化データのように整理されているわけではないですよね。データ分析を行う際に整える必要があるってことは、分析者がデータ品質を目的に応じて整える必要があるってことですよね。
も、もしかして、そのリクエストがぜーんぶ、私たちIT部門に来ちゃうってことですか？
ね、仙人……、あれ、あれれ？
何でガソリンスタンドの給油ホースなんて持っているんですか？
え？ 「セルフサービスじゃ」って、私の悩み、聞いてますかー？
（第3回に続く）
執筆者紹介
小林 泉、大島玲子
（小林）SAS Institute Japan株式会社でビッグデータ・アナリティクスのプロジェクト経験を踏まえ、Hadoopソリューションなどの新製品展開の担当を経て、現在は事業企画を担当。最近、仙人になろうと掃除機をインターネットに接続してみたりしている。
（大島）SAS Institute Japan株式会社でB2Bマーケティングのキャンペーン企画／管理を担当。愛犬と一緒に、サッカー観戦をするのがお気に入りの時間。最近、IT部門に興味津々。
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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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