ビッグデータ分析の2ステップ、“ためる”“活用する”での課題を解消するには：【PR】日本アイ・ビー・エム株式会社提供ホワイトペーパー

データ分析に取り組む企業は増えているが、収集に時間がかったり、思うような分析ができなかったりという課題は根強い。それらを解決するのが、データ分析における“ためる”“活用する”の課題を解消する次世代データプラットフォームだ。

[ITmedia]

　AIや機械学習の発展により多くの企業でデータ活用が進んでいるが、その第一歩である、データを“ためる”というステップで、壁にぶつかるケースは少なくない。データタイプが多様化し、オンプレミスからクラウドまで保管場所も散在することで、必要なデータを収集するだけでもコストがかかり、分析ニーズに追い付けていないのが現状だ。

　また、データを“活用する”という段階においても、大きな課題がある。一般的にデータ分析では、データサイエンティストがデータを定義・規定して予測モデルを作成し、配備・適用することになる。そのためには分析スキルや洞察力に加えて、業務に関する知識と経験が必要になるが、それらを備えた人材を抱える企業はごく一部に限られてしまう。

　そこで注目されるのが、データ分析における“ためる““活用する”の課題を解消する次世代データプラットフォームだ。単一SQLインタフェースからアクセス可能なデータウェアハウスや、予測モデルの作成と展開を支援するソリューションなど、その全貌を本資料で詳しく見ていこう。