先進事例が続々と登場！　いよいよ具現化のフェーズへ入ったビッグデータ活用

ビッグデータ時代に適う専用ソリューションを選ぶ！

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グリーンIT推進協議会によれば、メデイアを通じて流通する社会の情報量は、2025年に約200倍（2006年度比）まで爆発的に増加するという。データ爆発は社会に大きな変革をもたらす半面、我々に新たな課題も提示している。今後、いわゆるビッグデータをいかに活用し、価値を創出していくか、という大きな課題がある。すでにビッグデータをビジネスに活用する動きが活発化しており、そのために必要なソリューションを提供している先進的な企業も多い。そのような企業の中で、特にビッグデータソリューションに力を入れているのがNECであろう。「我々はビッグデータ処理のすべての機能を提供できるアセットを持っています」と自信をみせるのは、同社の荒井匡彦氏だ。では同社が提供する先進ソリューションやユーザー活用事例にはどのようなものがあるのだろう？

ビッグデータ時代に適うシステム要件とスペシャル性能

NEC
プラットフォームマーケティング戦略本部
シニアマネージャー
荒井匡彦氏

　昨今、技術的なイノベーションが進展したことで、従来では考えられないような大量データを迅速に処理し、付加価値のある情報を提供できるようなった。これまでわからなかった新たな関係性や規則性を発見し、さらに将来の予知・予測まで役立てられるのだ。荒井氏は「ビッグデータを分析し、さまざまな事業活動や社会現象などを正確に予測できるようになったことが、ビジネス上での最大の価値といえるでしょう」と力説する。

　このようなビッグデータからビジネス価値を創出するためには、基盤となるインフラが重要になる（図1）。たとえばNECでは「“データ収集”“加工・統合”“分析・メディア解析”という3つのレイヤ上で、複数のアプリケーションを組み合わせてソリューションとして提供しています」（荒井氏）という。つまりビッグデータ時代の要求に適うスペシャル性能を発揮できる製品群が、それぞれのレイヤにおいて必要になってくるわけだ。では、これらレイヤごとに求められる具体的なソリューションの要件とは何だろうか？

図1：ビッグデータソリューションの全体像。基盤となるインフラには「データ収集」「加工・統合」「分析・メディア解析」という3つのレイヤがある

　まずデータ収集レイヤでのポイントは、センサ・マシンなどから生成される情報を集めるためのいわゆるM2M（Machine-to-Machine）技術だ。それはデータを単に集めるだけではない。収集するセンサには実に多種多様なものがある。「そのため、これら各センサ入力に対応できる標準的なプロトコルをあらかじめ実装しているプラットフォームが必要になります」（荒井氏）。

　また加工・統合レイヤは、大量データを蓄積してから処理する「蓄積系」と、意味のあるデータをストリームデータからピックアップする「リアルタイム系」に大別される。蓄積系はRDB（リレーショナル・データベース）を中核としてデータを管理するものだが、データが増えても柔軟に拡張できる「高スケールアウト性」が求められる。荒井氏は「将来的にシステムのデータ容量がどのくらい増えるかわかりません。そのため需要に合わせてスモールスタートから柔軟に拡張できることが重要になります」と説明する。

　また一方でデータの書き込み・読み込みを高速化したいという要求もある。そのようなケースではインメモリでトランザクションを実行・処理する方法がある。また溜められた大量データを検索条件に従って高速参照する際にも、その用途に特化した機能が重視される。まさにNECでは、このような「高スケールアウト」「高速トランザクション」「高速大量データ参照」という要件を満たすビッグデータ時代のソリューションを取り揃えているのだ。

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拡張性に優れた専用データベースと超高速ビッグデータ分析プラットフォーム