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概要

過去には現在につながるサインがあります。履歴データからは、今後起こり得ることを示すサインを読み取ることができます。マシンやセンサー、サーバーログ、およびその他の新しいデータソースからのシグナルを理解することにより、組織は Hortonworks のビッグデータ予測分析を使用して将来の事象を予測し、先見的に行動できるようになります。

Hadoop は、御社のビジネスを測定するために接続されたデバイスやセンサーから流入する膨大なデータを収集、格納、処理します。Hadoop 予測分析を、さまざまなデータサイエンスや反復機械学習技術と組み合わせることにより、コストの削減、安全性の向上、投資の充実化につながる確かな推奨をリアルタイムに実施することができます。

予測分析が拓く価値への新たな道

予防的メンテナンス

企業が取得するセンサーデータの量は急速に拡大し、すぐに何テラバイトもの大きさに成長します。HDP® Hadoop 予測分析なら、機器が故障する前に故障の可能性を予測して修理することができます。大手油田サービス会社は、大規模なセンサーデータの収集および分析に HDP を使用しています。ポンプが故障し生産が脅かされる前に、機器問題を予測してメンテナンスを実施します。

石油ガス業界の Hadoop 活用事例

リソースの最適化

リソース使用を分析し、状況の変化に基づいて調整することにより、会社は限りあるリソースを最大限に活用することができます。HDP は、リソース要件をモデル化し、リアルタイムで調整するために必要なすべてのデータや処理エンジンを結集します。ある世界最大の電力会社では、膨大なスマートメーターデータをキャプチャし、より正確な消費を見通す予測分析を行なうために HDP を使用しています。これにより、生産と需要とを一致させ、電力供給を保ちつつ、不要な発電を回避します。

製造業界の Hadoop 活用事例

行動から得る洞察

リアルタイムのデータキャプチャおよび分析から履歴パターンを認識することで、手遅れになる前にいつどのように介入したらいいのかがわかります。結果の可能性を予測し、良い結果を最大化し、悪い結果を最小化する行動をとります。UC Irvine Health は積極的な介入として、病院の再入院の可能性を予測するために HDP を使用しています。鬱血性心不全の患者には体液貯留の傾向があり、これが体重増加を招きます。UCIH では心臓病患者を帰宅させる際に体重計を渡し、1 日 1 回体重をはかるよう指示します。体重データは無線で Hadoop に送信され、アルゴリズムにより再入院のリスクがある体重変化を特定すると、システムは臨床医にその事例を報告します。

UCIH のケーススタディ »

予測分析のユースケース

ユースケース 1
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マシンデータやセンサーデータの分析方法

マシンは知っています。センサーは、低コストで常時接続されているデータをストリーミングします。Hadoop を使うと、データの保管や精緻化、意義あるデータパターンの特定が容易になり、ビッグデータ予測分析を使用して、先を見越したビジネス決断を下すことができる洞察が得られます。費用を最小限に抑えながら理想的なオフィスの温度を維持するために、Hadoop を使って暖房、換気、空調データを分析する方法をご覧ください。

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