ビッグデータ分析基盤ソリューション
大規模データの分析基盤を構築し、データ収集・蓄積の仕組みから分析業務の運用まで、データ活用全体を支援します。
ビッグデータ分析基盤の必要性
IoT(Internet of Things)によりモノがネットに繋がることで、従来は得られなかったデータが入手できる時代となっています。そして、多種多様なデータを多量に集積することで、そこに新たな知見を見出し、データに価値を与えることが、新たなサービスの創造につながります。
ここで、様々なデータソースから上がってくるデータを情報資産として蓄積・活用するためのプラットフォームが必要となります。
- 大容量かつ高信頼・低コストなデータ格納場所
- 多量のデータを解析する処理能力
- 多種多様なデータを簡単に扱う仕組み
- データ分析のトライ&エラー(対話的な試行錯誤)に対応する柔軟性
ビッグデータ活用に関するMDISの取り組み
オープン指向のツール選定
オープンソースソフトウェア(OSS)である「Hadoop」および「Spark」を中心に、データ活用の業務サイクル全体をカバーします。また、ビッグデータ分野の有力ベンダーとの協業によりレパートリーの充実を図り、お客様ごとに最適なソリューションをご提案します。
充実したエコシステムの活用
MapR Technologies のテクノロジーを中心に、オープンソースの充実したエコシステムを活用して、お客様の課題に迅速かつ低コストで対応します。
ミニマムスタート、PoCの提案
MapRを含むデータ分析基盤をオンプレミス型またはクラウドサービス型でご提供します。
ミニマムスタートにより、ROIの見極めまでの投資を抑制します。データ量の増加に伴って、段階的に設備の増強が可能です。
データサイエンティストによる分析支援
データサイエンティストがお客様と目的を共有し、技術及びドメインのエキスパートの皆様とタッグを組んで、データ活用プロセスを推進します。
実績事例 | 業種 |
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データヘルス(生活習慣病予防) | ヘルスケア関係 |
映像解析 | 公共機関 |
設備ログ分析 | 通信キャリア |
見積支援 | 製造業 |
製造ラインのリードタイム分析 | 製造業 |
MDISでは、三菱電機グループでのビッグデータ活用を含め応用事例を積み重ね、現場の実践的なノウハウをもってお客様のビッグデータ活用を支援いたします。