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Apache Hadoop を使用した
データディスカバリーとデータ分析

新しいデータタイプや大量のデータセットを扱う

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概要

ビジネスアナリストは HDP®を使って新しいデータタイプや、以前は大きすぎて収集、格納、処理が不可能だった大規模なデータセットを精査します。アナリストたちは、クリックストリーム、地理位置情報、センサー、サーバーログ、SNS、文字や動画といったデータから洞察を導き出します。

このような新しいデータは、新たな視点や洞察を付加し、既存の分析アプリを強化します。新しいデータはさらに、ビジネスに新たな価値を生み出す革新的な新アプリの開発を推進します。

データ発見が拓く価値への新たな道

精査

分析の対象を円柱データフォーマットに限定するのではなく、生データをさまざまな形で格納し、広範に精査します。

ある大手医療保険会社では、電子カルテと、手書きの保険請求書を PDF で保存したものとを一緒に管理しています。HDP のデータセットを精査する際には、光学文字認識と自然言語処理を使用することで、コードエラーを発見したり、払戻率や患者アウトカムを改善したりします。

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結合

今まではデータをソース、構造、システムなどで分類していましたが、現在はひとつの共有 Data Lake に結合できるようになり、新しい洞察が導き出されています。

Luminar は HDP を使用して、ヒスパニック系アメリカ人の成人の半数以上を網羅する 2000 以上のソースから、データを収集、格納、処理しています。毎月 15 テラバイトものデータを結合し、実用的な洞察をクライアントである広告主に提供しています。さらに Luminar は、クライアント自身がデータから洞察を発見できる新製品を提供できるようになりました。

Luminar のケーススタディ»

データ発見のユースケース

ユースケース 1
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サーバログデータを精緻化、視覚化する方法

セキュリティ違反は避けられません。 違反が起こった時、サーバーログ分析が脅威を特定する一助となり、そして将来的にはあなた自身を守ってくれます。Hadoop は、フォレンジクスを高速化し、ログデータをより長期間保持し、IT ポリシーへの順守を示すことで、サーバーログ分析を次のレベルへと引き上げます。この動画のチュートリアルでは、HDP を使用して生のサーバログデータを精緻化する方法について説明します。

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