CONCEPT
Team CMO
HSM & UVP
Components
clock2014.03.03 18:03
SERVICE
home

連載のお知らせ:使って分かった!「安・速・易」のビッグデータ分析ツール選び(花谷慎太郎)

AUTHOR :   ギックス

1.3k
ギックス
連載のお知らせ:使って分かった!「安・速・易」のビッグデータ分析ツール選び(花谷慎太郎)

弊社取締役 花谷慎太郎が、ITproにて短期集中連載を行いました。

使って分かった!「安・速・易」のビッグデータ分析ツール選び

2014年3月3日から5日間、ITproにて短期集中連載を行いました。

ビッグデータ分析の、具体的な「HOW」をお伝えします。読者の皆様には、最新の技術動向を知っていただくと共に、ビッグデータ分析には「大規模な分析環境が必要だ」という“思い込み”から脱却していただければと思います。

また、本連載では『ビッグデータ分析のハードルを下げる』ということを目標として、”数百万件”程度の「Excel」「Access」では処理が不可能・困難なものの、業務上は積極的に取り扱いたい情報量 を、どうすれば簡易に処理できるか?ということに主眼を置いてご説明するように努めてまいりました。システム開発サイドからみれば「大した量ではないボリューム」が、現業部門では「処理困難な大変なボリューム」であるというこのミスマッチの解消が、日本企業の競争力強化の第一歩だとギックスは考えています。

(以下、ITproより引用)

ビッグデータ分析やデータサイエンティストの活躍が注目を集め、毎日のようにメディアをにぎわすようになっている。しかし、そこではどのようなツールが使われ、どのような環境で分析が行われているのかは、あまり具体的に紹介されていない。

そこでこの特集では「ビッグデータをどのようなツールで分析したらよいのか」と「ビッグデータはどんな手法で分析すればよいのか」の2つに焦点を当てる。しかも、記事中で紹介するツールはいずれも、「手軽にサクサク使える」ものばかりだ。手軽とは「安く」「速く」「易しく」を意味する。

ビッグデータ分析には大規模な分析環境が必要だという過去の“思い込み”を払しょくし、既に手軽にできる環境が整ってきていることをお伝えしたい。

著者は日本IBMでビッグデータ分析に関わった後、同僚2人とともに独立・起業したギックスの花谷慎太郎氏だ(初公開!IBM辞めたギックスの3人はこうやってビューカード400万会員のデータを分析している)。花谷氏は自分が普段利用している分析ツールを披露しながら、ビッグデータ分析に役立つ「ツールと手法」を解き明かしていく。

目次

SERVICE