ビッグデータ分析とクラウドテクノロジーが融合した場合、どのように連携できるのでしょうか?

データの出現により、ビジネス インテリジェンスは真に 21 世紀に移行しました。しかし実際には、「ビッグデータ」という用語は解決策ではなく、問題の種類を表しています。これらのPBレベルのデータにはどのような価値が隠されているのでしょうか?そこから何を得て、ビジネス展開のあらゆる側面を導くために活用できるでしょうか?しかし、この膨大な量のデータのうち実際に役立つものはほとんどありません。したがって、その隠れた価値を活用するには、企業は感情分析アプリケーション、ポジショニングツール、その他のテクノロジーを通じてデータを収集、フィルタリング、分析し、そこから将来のビジネス開発に役立つ有用な情報を生成する必要があります。

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ビッグデータ分析を実現するクラウド

Forrester はビッグデータを「大規模かつ経済的な規模でデータを収集するためのテクノロジーとスキル」と定義しています。ここでのキーワードは経済です。データの抽出、処理、活用にかかるコストがデータ自体の価値を超える場合、その作業は無意味になります。幸いなことに、データの量が増え続けるにつれて、ほとんどの企業がこのデータを活用できるようにするためのテクノロジーも進化しています。パブリック、プライベート、ハイブリッドを問わず、クラウド テクノロジーは、企業がビッグ データ分析から潜在的な ROI を引き出すために不可欠です。

収集とフィルタリング

膨大な量のデータのうち、実際に使用できるのはほんの一部に過ぎないことは前にも述べましたが、後で使用するためにフィルタリング、関連付け、保存する必要があるデータがまだ大量に存在します。一時的なデータの多くは破棄されるため、大量の一時的な情報を保存するインフラストラクチャに投資してもメリットはほとんどありません。さらに、企業のファイアウォールの外部から内部ネットワークに移動されたデータからは貴重な情報が得られず、その取り扱いも IT 管理者にとって頭痛の種となります。

この段階でのビッグデータ フィルタリングは、オンデマンドでスケーラブルなコンピューティングおよびストレージ リソースを提供できる、人気の高いパブリック クラウド プラットフォーム アプリケーションです。

分析する

データが使用可能な形式になったら、それを分析して情報を生成します。長期的には、分析アプリケーションに提供される生データはすぐに保持する必要はありませんが、分析処理の結果は効果的に保存する必要があります。分析フェーズではパブリック クラウドとハイブリッド クラウドのテクノロジを使用でき、データ セット処理フェーズでは Hadoop または同様の代替テクノロジを導入できます。パブリック クラウド ユーザーの場合、元の分析フェーズをパブリック クラウド インフラストラクチャ上で実行し、その後、プライベート クラウド コンポーネントを使用して、処理済みの使用可能な情報を社内に持ち込むことができます。

仮想化、統合、コラボレーション

この段階では、実際に意思決定の指針として使用できる有用な情報が得られます。これで終わりではありません。情報は、ユーザーが利用できるようにし、変換して、エンタープライズ リソース プランニングや顧客リソース管理アプリケーションなどの既存のシステムに組み込む必要があります。サービスとしてのソフトウェア アプリケーションはクラウドで実行され、以前の段階で開発されたデータを活用して統合を強化し、ユーザー同士のコラボレーションを可能にします。

クラウド コンピューティング テクノロジーにより、ビッグ データの価値をより効果的に変換できます。クラウドは、データを商業的に利用できるようにするための非常に強力なプラットフォームであると言わざるを得ません。