本文へジャンプ

お知らせ

2018年1月19日
GridDBの技術情報・コラムなどを幅広くご紹介します「GridDB Insights」のコーナーを更新しました。 Apache Sparkの連携方法、開発用プログラミング言語の情報を掲載した「開発者向けサイト」をご紹介しています。
2018年1月9日
2018年2月23日(金)、24日(土)に明星大学 日野キャンパスで開催 される「オープンソースカンファレンス 2018 Tokyo/Spring」で ビッグデータ/IoT時代に対応した、 ペタバイト級の多種大量データを蓄積するオープンソースデータベースGridDBと関連オープンソースによるAI/機械学習環境の実現について、展示を行います。
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

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。


関連製品/ソリューション
  • SPINEX

Get Adobe Reader

PDFファイルの閲覧には、
Adobe® Reader® が必要です。別ウィンドウで開きます

別ウィンドウで開きますマークの付いたリンクは、別ウィンドウで開きます。