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お知らせ

2017年10月24日
日経テクノロジーオンライン掲載記事「製造と使用の両面でモノを捉え、最適化と価値創造を目指す」で、
デジタル空間にモノを精緻に再現する"デジタルツイン"を実現する、 ものづくり情報プラットフォーム「Meister DigitalTwin」を支えるデータベースとしてGridDBが紹介されました。
記事はこちらからご覧ください。
・「製造と使用の両面でモノを捉え、最適化と価値創造を目指す
・「Meister DigitalTwin
2017年9月22日
9月18日(月)~20日(水)開催  「WebDB Forum 2017」 のセミナー資料、ポスターレセプション資料を公開しました。
詳しくは下記をご覧ください。
「ビッグデータ×IoT時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較」
「膨大なIoTデータの高速処理に最適なデータベース GridDB」
2017年9月14日
GridDB Insights」のコーナーを開設しました。GridDBの技術情報・コラムなどを幅広くご紹介します。

バックナンバー

統合ビッグデータソリューションとは?

ビッグデータ時代に広がりがあるのは、従来から企業内で蓄積している、様々な企業活動に伴って発生する、財務/人事/給与/CRMやERPの業務データだけではなく、センサー、設備、家電/メーターなどの「モノ」によるデータやネット閲覧、SNS投稿、ネット申込・購入のような、誰が、何を使って、どこで、何をしたのかなどの「ヒト」が生成するデータです。これからは、これらのデータを組み合わせて利活用していくことがポイントです。それは、単なる未来の予測 『フォーキャスト』ではなく、現在『ナウ』の状況の予測『キャスト』…『ナウキャスト』により、現在の状況の変化や予兆からチャンスやリスクをいち早く掴み、先手を打つことで、新しいビジネスや社会にさまざまな新たな価値を創造できます。

統合ビッグデータソリューションは、『ナウキャスト』を実現するため、ストック型のビッグデータ処理とフロー型のビッグデータ処理を統合的に実現します。

ストック型のビッグデータ処理は、データを一定期間、収集・蓄積し、そのデータを一括的に分析し、ルールを導くデータ処理です。たとえば、刻々と変化する株価情報や機器のセンサー情報を蓄積し、そのデータから株価の下落や機器の故障などの事象が起こる兆候のパターンのルールを導き、その分析結果をフィードバックするものです。それに対して、フロー型のビッグデータ処理は、刻々と変化する株価情報や機器のセンサーから継続的に送られてくるセンシングデータ、データが発生した期限を区切らず、到着するデータを蓄積せず、連続的に処理していくデータ処理方法です。これは、素早く、次に起こる可能性があることを検知し、それに対して最適なアクションをリアルタイムに手を打つものです。

統合ビッグデータソリューションの構成

東芝の統合ビッグデータソリューションは、データの収集→蓄積→分析→活用(ルールの導出)と検知→アクションを実現するため、データ収集・検知 SmartEDA、データ蓄積 GridDB、データ分析 GridDataから構成されています。


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