4ZB DATA MOBILE DEVICES HUMAN CONTENT INTERNET OF THINGS 44ZB DATA Source: http://www.emc.com/leadership/digital-universe/2014iview/executive-summary.htm
ビッグデータには新しいプラットフォームが求められる ・⼤量・多種類データに対応する拡張性 ・静的・動的データの⼀元管理 ・リアルタイム・エッジ実装 ・ガバナンス・セキュリティ ・オープンテクノロジー DATA AT REST DATA IN MOTION ACTIONABLE INTELLIGENCE Modern Data Applications 流れている データ 蓄積された データ
データ活⽤による新規ビジネスの展開 運転傾向・⾞の使⽤環境に基づ いた柔軟な保険提案の実現 Ã Snapshot plug-in デバイスは運転の 詳細を収集 Ã Progressiveは、1000万マイル以上 の運転データを保存 (約1600万 Km） Ã Webアプリ経由で、顧客は⾃⾝の運 転詳細を⾒ることができ、安全向上 に努めることが可能 Ã Snapshotとusage-based insurance は2014年には、Progressiveに2.6 億 ドルの貢献（約273億円） Innovate Renovate Claims Notes Mining Individual Driving Histories Usage-Based Insurance (UBI) Web Log Analysis Online Ad Placement Sensor Data Ingest PREDICTIVE ANALYTICS A C T I V E A R C H I V E D A T A D I S C O V E R Y D A T A D I S C O V E R Y D A T A D I S C O V E R Y E T L O N B O A R D Safe Roads 既存データの 可視化 データ拡充 新規基盤構築 新規モデル作成 新規サービス提 供
爆発するデータ容量に対応したサービス改善 Metadata Capture Threat Predictions Attacker Detection Unified Security Security Log Analysis Threat Archive Device Data Ingest Threat Detection Legacy Offload Data Science Speeds Time to Protection à 脅威検出時間が4時間から2秒に à 防御回数が5000倍に à 10ペタバイト以上のデータを 使って機械学習した結果、脅威 が可能に à AmbariとCloudbreakを使ってク ラスターを管理 Innovate Renovate Digital Security PREDICTIVE ANALYTICS E T L O N B O A R D D A T A D I S C O V E R Y D A T A D I S C O V E R Y D A T A D I S C O V E R Y E T L O N B O A R D E T L O N B O A R D A C T I V E A R C H I V E P R E D I C T I V E A N A L Y T I C S S I N G L E V I E W Proactive Safeguards 増え続けるセキュリティ攻撃 に対応した新規基盤及び サービスレベルの改善 既存データの ⾒える化及び データ拡充⾬ 既存システム のオフロード コスト最適化 新規モデル作成 新規データ活⽤ 新規サービス提 供
スマートメーター活⽤による 新しいマーケティング・顧客サービスの導⼊ 1.3 Million Smart Meters EDW Offload Mobile App for Customer Sites Ingest 300 GB per Day Product Cross-Sell データ活⽤による新しい 電⼒提供サービス スマートメーターによるデータ 量増加に対応した環境構築 年数回の顧客訪問（検針） →13万個のスマートメーター 数億円のDWHコスト最適化 11時間かかっていたETL処理を 45分に削減 個客に応じた新たなサービス ⾰新的サービスを主体としたビ ジネモデルに変⾰ Innovate Renovate Smart, Efficient Homes D A T A D I S C O V E R Y D A T A E N R I C H M E N T P R E D I C T I V E A N A L Y T I C S S I N G L E V I E W A C T I V E A R C H I V E E T L O N B O A R D SINGLE VIEW S I N G L E V I E W P R E D I C T I V E A N A L Y T I C S On-site customer data capture Optimized engineering schedule Tailored servicing Customer sentiment 既存環境の最 適化・可視化 データ拡充 予測分析 Data Discovery 新規サービス提 供
データ活⽤による製造プロセスの最適化 Scientific Search Sensor Data Storage Vaccine Yield Optimization Innovate Renovate The Journey to the Golden Batch 10年間、550万通りの製造データ を結合・分析 最適なワクチン製造⼯程を特定 初年度に40,000ダースの製造増 加に成功。10億円の利益に直結 マッキンゼーの調査の結果、 50％の製造⼯程改善が認められ る。 Epidemiology DATA DISCOVER Y A C T I V E A R C H I V E D A T A D I S C O V E R Y D A T A D I S C O V E R Y The Golden Batch 数百万通りのワクチン製造 プロセスから最適な⼯程を特定 既存データの 結合・共有 データ拡充 予測分析 Data Discovery 新規サービス提 供
⾮構造化データ活⽤による鉄道の最適化 Optimize Maintenance Schedule Innovate Renovate The Journey to the Golden Batch 旧来のメンテナンス履歴、時間 などの作業による膨⼤なコスト が課題 ⾞両搭載のセンサー、GPS、画 像データを⼀括管理 リアルタイムに路線で起こって いる問題を把握 分析により、将来起こりうる問 題を事前予測、Proactiveなメン テナンスを⾏う。 DATA DISCOVER Y Safe Rail 位置情報、センサー、画像を活⽤し たメンテナンス作業の最適化 既存データの 結合・共有 データ拡充 予測分析 Data Discovery 新規サービス提 供 New Insights from new data set EDW Offload Ingest sensor / GPS data D A T A D I S C O V E R Y D A T A E N R I C H M E N T A C T I V E A R C H I V E E T L O N B O A R D P R E D I C T I V E A N A L Y T I C S Ingest Video Images Optimized Maintenance schedule 北⽶⼤⼿鉄道会社様
100% Open Source Connected Data Platforms Eliminates Risk オープンソースソフトウェア・最先端テクノ ロジーの活⽤によるデータ活⽤提案 Maximizes Community Innovation 全世界のコミュニティの⼒を活⽤した最先端 技術の活⽤ Integrates Seamlessly 世界中のソリューション・IT Technologyとの 親和性 M A X I M U M C O M M U N I T Y I N N O VAT I O N T H E I N N O VAT I O N A D VA N TA G E P R O P R I E T A R Y H A D O O P T I M E I N N O V A T I O N O P E N C O M M U N I T Y
Hortonworks: Big Data Hadoop Solutions リーダー Hortonworks is a Leader of Big Data Hadoop Solutions Fortune 100 の40%の企業が採⽤ 75% 通信業界 65% 損害保険業界 55% 製造業 46% 卸売、⼩売業界 40% ヘルスケア “The Forrester Wave™: Big Data Hadoop Solutions”
ビッグデータを⽀える静的・動的データプラットフォーム Connected Data Platforms • HadoopはData at Rest（蓄積されたデータ）の基礎 • IoTの登場により、Data in Motion（流れているデータ）の必要性 • モダンデータアプリケーションはData in MotionとData at Restの両 ⽅のデータを利⽤してお客様の価値を最⼤化 • 最適な保険料⾦の選定システム • 故障予測サービス • サイバーセキュリティ • その他のインダストリーアプリなど Data Operating System ! #"
runs on ETL RDBMS Import/Export Distributed Storage & Processing Framework Secure NoSQL DB SQL on HBase NoSQL DB Workflow Management SQL Streaming Data Ingestion Cluster System Operations Secure Gateway Distributed Registry ETL Search & Indexing Even Faster Data Processing Data Management Machine Learning Hadoop Ecosystem
Hortonworks DataFlowとHortonworks Data Platformにより、 ビックデータ基盤のエンド・ツー・エンドソリューションを提供します。 Hortonworks Data Platform powered by Apache Hadoop Enrich Context Store Data and Metadata Internet of Anything Hortonworks DataFlow powered by Apache NiFi 動的・鮮度が 重要な⾒識 静的・過去データ による⾒識 Connected Data Platform データ収集プラットフォーム
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