莫大であいまいなデータから有益な情報を見つけるには / ビッグデータで安全運転?!

EnterpriseZine / 2013年7月29日 13時40分

センサーデータを活用し、助手席から運転をサポートしてくれる「助手席カノジョ」

「3つのV」、これはビッグデータを説明する際に、たびたび登場する言葉だ。「Volume(量) 」「Variety(種類、多様性)」「Velocity(速度・頻度)」という、Vの付く3つの単語がビッグデータを説明するキーワードになる。これに、さらにもう1つVを加えているのがIBMだ。「『Veracity』、IBMの4つ目のVはこれです」と言うのは、先日開催されたIBMのビッグデータ・ソリューションを紹介するイベント「Big Data Technology Forum 2013」の基調講演に登壇した日本アイ・ビー・エム ソフトウェア事業 インフォメーション・マネジメント事業部長の塚本眞一理事だ。SNSやTwitterなどでつぶやかれているような「あいまいな」情報を、いかにビッグデータとして活用するのか。そのためには情報のVeracity、つまりは正確さを担保することが重要になる。

■4つ目のV、そしてストリーム・コンピューティングがIBMのビッグデータの特長

 「膨大で不確実な情報から、どのような価値を見出すのか、それが命題となっています」(塚本氏)

 そのために利用できるテクノロジーとして提供しているのが、IBMが長年手がけている自然言語処理の技術だ。つぶやきのようなあいまいなテキスト情報を、そのまま解析できるのが強味。これに関しては、IBMが長年やってきたことであり、大きな優位性があると自信を見せる。

 さらに、そういったあいまいな情報を含め、センサー情報など増え続けるデータを「すべて蓄積するのか?」と塚本氏は問いかける。

 たしかに、HadoopベースのInfoSphere BigInsightsなどを活用して、莫大なあいまいなデータを高速に処理し有益な情報を見つけ出すことはできる。とはいえ、無尽蔵にストレージを用意できるわけではないし、さらには莫大なデータのすべてが有益な情報ではない。そこで、IBMが以前から取り組んでいるのが、ストリーム・コンピューティングだ。

「このストリームデータ処理に早くから着目しているのも、IBMのビッグデータソリューションの特長です。ストリーム・コンピューティングをうまく使えば、ビッグデータ分析のコストを下げられます」(塚本氏)

 ストリームデータ処理の効果は、コストの低下だけではない。「データをストアしないという選択肢 ーストリーム・コンピューティングによる真のリアルタイム性の実現」というタイトルで講演したのは、日本アイ・ビー・エム インフォメーション・マネジメント事業部 テクノロジー・エバンジェリストの中林紀彦氏。

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