COBOLコンソーシアムセミナー

ビッグデータへの挑戦〜基幹システムも融合して新しい価値の創造へ〜

2013/04/19
株式会社 日立製作所 情報・通信システム社
ITプラットフォーム事業本部 ソフトウェア開発本部
ビッグデータソリューション部

山口 俊朗© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

ビッグデータへの挑戦〜基幹システムも融合して新しい価値の創造へ〜

Contents
１. ビッグデータの時代がやってきた
２. 日立のビッグデータ利活用事業
３. ビッグデータの利活用
４. まとめ付録© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

1

１. ビッグデータの時代がやってきた

１-１ 社会にあふれる有用なデータ

モノ の発信電力メーターＢｉｇ Ｄａｔａ

運行情報

環境・気象データ
設備監視

通話ログ
ＳＮＳ
つぶやき

カーナビ
ＧＰＳ
監視映像

スマートフォン

ヒト の発信物流トレース

動画・画像・音声
コンテンツダウンロード

メール・
オフィス文章ＩＣカード利用

人の移動
ネット購入

データベース

診断画像・
電子カルテ© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

2

１. ビッグデータの時代がやってきた

１-２ ビッグデータ利活用の課題

データ

業務効率化に活用できないか？

事例を
知りたい

想い

フロント・現場

何を考えたら良いか…

データは溢れている…

Ｂｉｇ Ｄａｔａ？
ビジネス価値を見出せないか？

経営・企画部門
データ

想い

新しい取り
組みをしたい便利なサービスを提供できないか？

情シス部門
データ

想い

© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

3

１. ビッグデータの時代がやってきた

１-３ Ｂｉｇ Ｄａｔａ ＝ ３Ｖ ＋ Ｖ

（量）

（価値）
（種類）

（速度/発生頻度）© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

4

２. 日立のビッグデータ利活用事業

２-１ 日立のビッグデータ対応
ビッグデータ利活用プラットフォーム提供
ビッグデータ分析活動（お客さまとの協創活動の推進）
お客様

Ｗｅｂアクセス
ログデータ
交通データ

データ
蓄積・管理

目的

・
・
・

ＩＣカード
利用履歴データ

データ収集

リアルタイム監視

データベース

抽出×

課題
目標（ＫＰＩ）

知識
気付き

分析・
有効活用
シミュレーション（フィードバック）/情報化

ビッグデータ利活用プラットフォーム

協創活動（業務理解）© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

5

２. 日立のビッグデータ利活用事業

２-２ 日立のビッグデータ利活用事業
お客様のビジネス
ビジネスナレッジ
深い洞察

現場力

集積された知見

イノベイティブ・アナリティクス

サービス
パートナー

テクノロジー
パートナー

ビッグデータ利活用プラットフォーム
データ可視化

データ仮想化

データ並列化

データ抽象化Ｂｉｇ Ｄａｔａ

・・・
運行情報

人の移動

メールログ

業務データ

・・・
通話ログ

天候・気象

© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

6

２. 日立のビッグデータ利活用事業

２-３ ビッグデータ利活用事業の強化

1 お客様/ビジネスパートナーとの協創の推進
2 ビッグデータ利活用に関するサービスの提供
データ利活用専任組織｢スマート・ビジネス・イノベーション・ラボ｣設立
データ・アナリティクス・マイスターサービス 提供開始

3 ビッグデータ利活用を支える
プラットフォーム製品、技術の開発
データ利活用基盤技術群｢Field to Future Technology｣体系化「uCosminexus Elastic Application Data store」 提供開始
「Hitachi Advanced Data Binder プラットフォーム※１」 提供開始
※１：内閣府の最先端研究開発支援プログラム「超巨大データベース時代に向けた最高速データベースエンジンの開発と当該エンジンを核とする戦略的社会サービスの実証・評価」（中心研究者：喜連川 東大教授／国立情報学研究所所長）の成果を利用© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

7

２. 日立のビッグデータ利活用事業

２-４ データを価値に換える４つの技術
ビジョン構築

活用シナリオ策定

実用化検証

システム導入データ活用のビジョン

生まれる価値の明確化

実現性の目途

ビジネス価値

イノベイティブ・アナリティクス
データ・アナリティクス・マイスター① Ｅｘアプローチ（*1）② ビジネス・ダイナミクス（*2）③ 数理分析 （*3）

④ ビッグデータ利活用プラットフォーム*1：お客さまの経験価値を最適化する観点で、現在の業務から将来像を創出協創によって、改善のための具体的なプロセス構築が可能。
*2：事業構造をモデル化するMIT(Massachusetts Institute of Technology) 提唱の手法。日立は豊富な実績と、業種・業界毎の独自テンプレートを保有。
*3：日立の豊富な分析技術・事例を体系的に整理した 分析テンプレート （目的指向・手法指向・データ指向）で、あらゆる種類のデータの分析に対応。
© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

8

２. 日立のビッグデータ利活用事業

２-５ ビッグデータ利活用プラットフォーム
ビッグデータＨａｄｏｏｐ① リアルタイム監視

拡張性③ 集計・分析

大量の情報を
リアルタイム処理

高信頼ブレードサーバ
ＢｌａｄｅＳｙｍｐｈｏｎｙ/ＨＡ８０００

大量の情報を対象とした分析

故障
予兆

警戒
正常

稼動データ

異常度

仮想ファイルプラットフォーム

異常

Ｈｉｔａｃｈｉ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｆｉｌｅ Ｐｌａｔｆｏｒｍ

時間

P1
P2
P3
P4

診断対象
同機種平均

時間

ｕＣｏｓｍｉｎｅｘｕｓ Ｓｔｒｅａｍ
Ｄａｔａ Ｐｌａｔｆｏｒｍ

ストリームデータ処理
ｕＣｏｓｍｉｎｅｘｕｓ Ｅｌａｓｔｉｃ
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｄａｔａ ｓｔｏｒｅ

インメモリデータグリッド② 蓄積・検索
大量の情報を
高速検索・効率保管
履歴データ

データセンター

uＣｏｓｍｉｎｅｘｕｓ Ｇｒｉｄ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｅｒｖｅｒ

グリッドバッチ
Ｈｉｔａｃｈｉ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄａｔａ
Ｂｉｎｄｅｒ プラットフォーム

高速データアクセス基盤© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

9

２. 日立のビッグデータ利活用事業

２-６ 流通分析ソリューション
POS（販売）オンプレミス

サービス
各種分析サービス

ソーシャルメディア
データトレンド分析

顧客

在庫

Hitachi Advanced Data
Binder プラットフォーム

仕入

商品マスタ

実績データ蓄積●各種実績データ
収集・加工

Facebook

Twitter

その他SNS●頻度分析 ●感情分析●グラフ分析 トレンド
分析結果

ソーシャルメディア連携 ●POS/ソーシャルクロス分析

売上UP
粗利UP
ブランド力向上●RFM分析
●売上分析（日報/月報）
顧客 ●デシル分析
商品 ●ABC分析（エリア別、●エリア分析
カテゴリー別）分析 ●買い回り分析
分析 ●ランキング分析
●併売分析
●需要予測
トレンド・ ●スコアリング/レコメンド
レコメンド ●トレンド分析レポート出力

この取り組みは、改善が必要だ。

レコメンド●在庫適正化●PB商品開発
●顧客への
商品推薦

順位

商品

スコア

１

ビール

３９．７６

２

お菓子

３４．３２

３

お惣菜

３３．５２

トレンド分析レポート
商品

ポジティブ

飲料１

XXXXX XXXXX
XX

XXX

ネガティブ

飲料２

XXXXX XX

XXXXX X飲料３

XXXXX XXXX

XXXX

分析をもとに、粗利改善の取り組みを始めてみよう。
© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

10

３. ビッグデータの利活用

３-１ ビッグデータの利活用モデル
現行の基幹系システムを生かしたビッグデータの利活用
業務を改善するためのデータは基幹システムにもある
さらに新しいデータを蓄積することで色々な分析が可能となる
ＩＴ

現実世界
リソース

蓄積
基幹系データ計画的・社員・アルバイト・顧客・流通・スマートフォン
履歴的・ネットショッピング

実績データの蓄積

業務改善
分析

経営者
事実

商品分析

・売上げUP・荒リUP・ブランド力向上

顧客分析

ビッグデータ

ソーシャル
：

トレンド

ソーシャル・センサ
データの蓄積© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

11

３. ビッグデータの利活用

３-２ ビッグデータ利活用プラットフォームの適用適材適所で利活用するための製品を提供
基幹系のデータはCOBOLで作っているなら、COBOLを更に有効活用
新しいデータ処理を付け加えて行くことで、容易にITを拡張

基幹系データ

蓄積

分析
事実

COBOL

COBOL

×

×

ノンストップＤＢ

グリッドバッチ

信頼性高め

速く蓄積

ビッグデータ

商品分析
顧客分析
ソーシャル
：
高速データアクセス基盤

高速検索

的確な情報
トレンド

ストリーム処理

時系列データ処理××

インメモリデータグリッド

Hadoop

素早く収集

効率よく蓄積© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

12

３. ビッグデータの利活用

３-３ ビッグデータ利活用へのアプローチ
今あるもの(製品)からスタートして、大きく育てるビッグデータ
仮説

データが2倍に増加しても、価値は2倍まで増えないこともある。
2倍の投資はリスクがあり、既存資産の多いCOBOLを使うことも検討すべき。
Bを買ったら、Cも買う確率。これを解く ベイズの確率 などは算数でも解ける。
マシンが速くなり解けるようになった今、COBOLで分析可能。

「Bを買ったらCも買う」ことを知るために
履歴
中間
csv
古いバックアップ

不要と判断したデータ「価値を生まない？」P( A | B) =・２つの商品の関係を知りたい
DBから検索する・数千種の商品の組み合わせや、総当りの計算・集計はバッチ処理が有利
・一度知った計算結果はいつでも再利用（検索）可能にしておき、価値を増やしていく

P( B | A) P( A)
P( B | A) P( A)=
P( B)∑ A P( B | A) P( A)

計算処理が多い場合は、COBOL処理を分散処理化© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

13

３. ビッグデータの利活用

３-４ グリッドバッチ③ 集計・分析

既存資産（COBOL等）を活用した並列処理技術
並列処理を一元管理でき運用が容易
データ量に応じてスケールアウト＆障害箇所の局所化

柔軟なスケジューリングで分散実行を効率化

ジョブ管理

共用ファイル
システム

データ

ＪＯＢ
データ分割

ＪＯＢ

市場系業務
（プライシングなど）

ＳＡＮ共有のため、ファイルＩ/Ｏ性能
が安定

ＪＯＢ

・・・

ＪＯＢ

既存アプリケーションを活用可能

パーティショニング（
分割）
表

・・・

データ分割

スケーラビリティや並列度に優れ、分散実行において
効果を発揮

口座
データ

ＪＯＢ

・・・

１ジョブイメージでの定義・運用

基幹系業務（決済・口座振替など）

RDB

グリッドバッチ

情報系業務（リスク管理など）

uＣｏｓｍｉｎｅｘｕｓ Ｇｒｉｄ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｅｒｖｅｒ

口座
データ

口座
データ

口座
データ

口座
データ

© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

14

３. ビッグデータの利活用

３-５ グリッドバッチ適用事例（ホストデータ活用）
ポイント

メインフレーム上のジャーナルデータを、情報系システムへ集計する処理へグリッドバッチを適用し、集計処理時間を短縮
処理時間短縮により、従来目的別に分離していたDBの、統合を実現

適用前

オープンサーバ
情報系システム

メインフレーム
オンラインシステム

ＪＯＢ

ＪＯＢ

経営システム
経営DB
経営

JNL
JNL
JNL

JNL
JNL
JNL

顧客DB
JNL： ジャーナルデータ

ＪＯＢ

顧客システム取引システムＪＯＢ

顧客

一定時間間隔で配信
配信間隔内で集計処理を完了する必要あり

取引DB
ＪＯＢ

ＪＯＢ

取引

システム毎に個別に集計© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

15

３. ビッグデータの利活用

３-５ グリッドバッチ適用事例（ホストデータ活用）
ポイント

メインフレーム上のジャーナルデータを、情報系システムへ集計する処理へグリッドバッチを適用し、集計処理時間を短縮
処理時間短縮により、従来目的別に分離していたDBの、統合を実現

適用後
メインフレーム
オンラインシステム

オープンサーバ
情報系システム

集計処理時間の短縮

ＪＯＢ

ＪＯＢ

メモリファイル
JNL
JNL
JNL

ＪＯＢ

JNL
JNL
JNL

JNL： ジャーナルデータ

顧客システム顧客

取引システム

取引
・・・

ＪＯＢ

経営

ＪＯＢ

メモリファイル・・・

一定時間間隔で配信
配信間隔内で集計処理を完了する必要あり

統合DB

ＪＯＢ

メモリファイル
ＪＯＢ

経営システムＪＯＢ

メモリファイル

商品分析システム

ＪＯＢ

ＪＯＢ

資材

メモリファイル

DB統合による多角的分析新業務システム■集計処理時間の制約で廃棄していたジャーナル中の情報の有効活用 の構築

お客様の導入メリット■新情報活用と、DB統合化により、多角的な分析が可能な新業務システムを構築© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

16

３. ビッグデータの利活用

３-６ 各種データベース技術
大幅な性能向上がされ、数億件以上の生データをそのまま扱うことができる。
ＤＢ技術は、各社それぞれの状態(インメモリ、カラムストア、Key-Value、...)

これまでの 基幹系DB

これからの 情報系DB

企業活動での基本的なデータ活用とITリソースの制約から、データの持ち方を事前に設計していた

プラスαの使い方として、制約を排し、データ活用方法を後で容易に追加できる

事前に決めた使い方

試行錯誤しながら追加

生データ
の参照

週次データ 月次データ
の参照
の参照

7日分
生データ
生データ
(1件明細)

1年分
週次
生データ
データ

3年分
月次
生データ
データ

企業活動の基本データ

データ
活用方法A

データ
活用方法B

10年分

生データ
生データ
(1件明細)

付加価値を生むデータ© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

17

３. ビッグデータの利活用

３-７ 高速データアクセス基盤とは② 蓄積・検索
大規模データベースを対象としたデータ分析に求められる、
高速なデータ検索を実現
・最先端研究開発支援プログラム(*1)において、国立大学法人東京大学と共同で推進している超高速データベースエンジンの研究開発(*2)成果を製品化
・超高速データベースエンジンの性能を最大限に発揮すべく、高信頼・高性能な
日立ハードウェアと組合せた事前検証済みのベストプラクティスモデルとして ご提供「Hitachi Advanced Data Binder プラットフォーム」
第一弾として、超高速データベースエンジンおよび、日立サーバと、データアクセス性能に優れたSSDを搭載した日立ストレージとを組み合わせた構成で提供開始。
Hitachi Advanced Data Binder プラットフォーム
超高速データベースエンジン
日立ラックサーバ 「HA8000」
日立ストレージ 「BR1200」*1 世界のトップを目指した先端的研究を推進することで、産業、安全保障等の分野における我が国の中長期的な国際的競争力、底力の強化を図るとともに、研究開発成果の国民および社会への確かな還元を図ることを目的として創設された国の研究開発プログラム。
*2 内閣府の最先端研究開発支援プログラム「超巨大データベース時代に向けた最高速データベースエンジンの開発と当該エンジンを核とする戦略的社会サービスの実証・評価」（中心研究者：喜連川 東大教授／国立情報学研究所所長）の成果を利用。

© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

18

３. ビッグデータの利活用

３-８ 高速データアクセス基盤の得意分野
1件検索や全件検索ではなく、「部分抽出」に強みを発揮【1件処理】

ATM, POS, 証券取引など金融系業務にみられる即時性の求められる処理【部分抽出】･･･得意領域

年齢：20歳〜29歳
コンビニ：1万円/月以上

特定検索業務、ドリルダウン分析、
仮説検証などの試行錯誤
を伴う検索
CPU
メモリ
増強
分析ユーザ

更に、「新宿付近」で購入している人の範囲

全体統計分析、ログ全体管理、
商品売筋分析、障害や動向の調査など、バッチ型の処理【全件処理】
分散・スケールアウト© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

19

３. ビッグデータの利活用

３-９ 高速データアクセス基盤 デモ
p データベース
ü 企業活動をモデル化したベンチマーク
ü 約200GB（SF=100）
p 問合せ
注目するパーツの個別売上げレコードを抽出
p ハードウェア

計算機 PCサーバ
・CPU： Xeon X3430(4コア，2.4GHz)
・メモリ： 16GB

パーツデータ２千万件

個別売上げデータ
６億件

検索結果：65,000件

HDDストレージ装置 （HDD 32台）
ディスク回転時間： 15,000 rpm
平均シーク時間： 3.4 ms
インタフェース： SAS
容量：600G x 32 = 19.2T© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

20

３. ビッグデータの利活用

３-１０ 高速データアクセス基盤適用事例（小売業）
課題

解決策■データ量の増加で夜間バッチが朝までギリギリ・・・■ 本当はもっと分析軸を増やしたいがあきらめている・・・■高速データアクセス基盤により、データマートを削減することが可能に

現状：POSデータを収集し、データマートを作成。
ただしバッチに時間がかかっており、もっと分析軸を増やしたり、1件明細まで見たいが、あきらめている。

今後：セントラルなDWHのみで高速検索ができる。
バッチ処理削減による運用コスト削減、分析軸の追加などデータの利活用を促進できる。

POSデータPOSデータPOSデータPOSデータ

収集
マスタ
データ

セントラルDWH
データ
マート

POSデータ

収集
マスタ
データ

共通加工処理データ
マート

POSデータデータ
マート

夜間バッチに
時間かかる
データ
マート

・・・

共通加工処理セントラルDWH
Hitachi Advanced Data Binder
プラットフォーム
高速な
POSデータ分析© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

21

３. ビッグデータの利活用

３-１１ ITシステムの現状
実世界

基幹系

トランザクション

調達DB

人事DB

販売DB

・・・

Ｏｒａｃｌｅ、

製造DB

、
・・・

ＥＴＬ

加工・編集

情報系
マート

分析

マート
マート

DWH

・・・
© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

22

３. ビッグデータの利活用

３-１２ ＩＴシステムの将来像
実世界

基幹系

トランザクション

uCosminexus
Stream Data
Platform
ストリーム
データ処理

uCosminexus
Elastic
Application
Data store

調達DB

人事DB

販売DB

・・・

Ｏｒａｃｌｅ、

製造DB、

インメモリデータグリッド
uCosminexus Grid
Processing Server

Ｂ ｉ ｇ Ｄａｔａ

グリッドバッチ

・・・
ＥＴＬ

加工・編集

情報系
マート

分析

マート
マート

高速データアクセス基盤
DWH

Hitachi Advanced Data
・・・Binder プラットフォーム© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

23

４. まとめ

４-１ ビッグデータのライフサイクル

電力メーターデータ
ブログ
ネット購入

自動改札

ＳＮＳ

ＩＣカード利用

Hitachi Advanced Data
Binder プラットフォーム

金融取引ログ

uCosminexus Stream
Data Platform

uCosminexus Elastic
Application Data store①リアルタイム
監視

②蓄積
・検索

④フィード
バック ③集計・分析
uCosminexus Grid
Processing Server

Hadoop© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

24

４. まとめ

４-２ COBOL資産とビッグデータ

ü既存COBOL資産や基幹データの有効活用が、
ビッグデータ利活用への第一歩ü基幹系データの増大の対応には、既存資産を有効活用して高速化を図る「グリッドバッチ」
uCosminexus Grid
Processing Serverüビッグデータの蓄積・超高速なデータ検索を実現する「高速データアクセス基盤」
Hitachi Advanced Data
Binder プラットフォーム© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

25

４. まとめ

４-３ まとめ

ビッグデータはまだまだ発展途上の分野・・・
ただし 新たな価値創造を起こす と期待されている
日立の豊富な事例と経験
イノベイティブ・アナリティクスの実践
ビッグデータ利活用プラットフォームの提供

日立は、経験・人材・技術の組合せでビッグデータ利活用に取り組みます© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

26

付録

付-１ ビッグデータ利活用技術（１）SQL（Structured Query Language）、CQL（Continuous Query Language）

Ｎｏ.

ニーズ

新技術・製品概要

ストリームデータ処理基盤 uインメモリ処理と差分計算処理による超高速処理
リアルタイムなデータ
１（uCosminexus
uSQLライクなスクリプト言語(CQL)で分析シナリオを活用
Stream Data Platform）
記述可能な開発容易性
インメモリデータグリッド
インメモリデータ量の（uCosminexus
２ 増加に対して柔軟性
Elastic Application
や拡張性が欲しい
Data store）

３

大量データの蓄積、
超高速検索

uＪａｖａ・Ｃ言語基盤におけるインメモリキャッシュによるデータアクセス性能（特に参照）高速化を実現
u複数のノードに大量データを分散配置し、仮想化してアプリケーションに提供

u「非順序型実行原理*」に基づく超高速データ
ベースエンジンを採用
uサーバのマルチコアプロセッサおよびストレージ
高速データアクセス基盤
システムの利用効率を最大限に高めることで、（Hitachi Advanced Data
処理性能の大幅な向上
Binder プラットフォーム）
u超高速データベースエンジンと、高信頼・高性能な日立サーバおよび日立ストレージとを組合せた
ベストプラクティスモデルによる導入容易性* 喜連川 東大教授／国立情報学研究所所長・合田 東大特任准教授が考案した原理。

© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

27

付録

付-２ ビッグデータ利活用技術（２）OSS（Open Source Software）

Ｎｏ.

ニーズ

新技術・製品概要

バッチ時間の短縮、
４ バッチ終了時間の遅延防止

uデータを分割配置しバッチ処理の並列実行により、
グリッドバッチ
バッチ業務を高速化（uCosminexus
u基幹系にも対応出来る高い可用性と、Grid Processing Server）
障害の局所化

大量データを用いた新サービスの立上げ

u大量ログデータを用いた分析処理の高速化、並列処理を隠蔽した開発容易性
u将来性あるOSSであり、世界中で企業システム
適用が模索されはじめている
u日立は「Hadoop MapReduceサポートサービス」を提供
u高集積・省電力プラットフォームHA8000-bd/BD10との引合いが多い（環境設定のサービス有り）

５Hadoop(オープンソース)© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

28

付録

付-３ 利活用ポイント（１）■ ストリームデータ処理基盤の利活用

ｕＣｏｓｍｉｎｅｘｕｓ Ｓｔｒｅａｍ
Ｄａｔａ Ｐｌａｔｆｏｒｍl 大量に発生する時系列データをリアルタイムに分析して、即座にアクションする必要があるお客さま
スマートメータなど実世界のさまざまな情報（位置データ、センサデータ等）
を入力源とした監視業務系システムなど■ インメモリデータグリッドの利活用

ｕＣｏｓｍｉｎｅｘｕｓ Ｅｌａｓｔｉｃ
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｄａｔａ ｓｔｏｒｅ

l 大量データの高速処理で高い信頼性が必要なお客さま
座席照会や証券取引やコールセンタなど、参照系メインの定型業務システム■高速データアクセス基盤の利活用

Ｈｉｔａｃｈｉ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄａｔａ
Ｂｉｎｄｅｒ プラットフォーム

l 大量データの検索・分析業務で高速化が必要なお客さま
特定検索業務、ドリルダウン分析、仮説検証などの試行錯誤を伴う検索を
RDBではあきらめていたり、分析のためのデータマート作成で悩んでいる© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

29

付録

付-４ 利活用ポイント（２）■ グリッドバッチの利活用

uＣｏｓｍｉｎｅｘｕｓ Ｇｒｉｄ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｅｒｖｅｒl 高い信頼性が要求される基幹系システムのオープン化
確実かつ正確な数値計算が要求される

l 業務継続性が重視されるシステムの新規開発
データの量や更新頻度に応じたスケーラビリティ（柔軟性）が必要

l 業務拡大により夜間バッチの処理限界が予想されるお客さま
現在バッチ処理に夜間所要時間ぎりぎり、今後業務データが2倍になると
夜間での処理は不可能■ Ｈａｄｏｏｐの利活用
l ログ分析等、データ傾向を把握する情報系システム
リアルタイムでの大量データの傾向分析が必要© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

30

他社商品名、商標等の引用に関する表示■他社商品名、商標等の引用に関する表示・Hadoop は，Apache Software Foundationの商標です。
・Intel Xeonは，アメリカ合衆国およびその他の国におけるIntel Corporationの商標です。
・OracleとJavaは，Oracle Corporation 及びその子会社，関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。
・QlikViewは、QlikTech International AB.の登録商標です。
・その他記載の会社名、製品名はそれぞれの会社の商標もしくは登録商標です。

■「ビッグデータ利活用」に関するホームページ
http://www.hitachi.co.jp/bigdata/■「Field to Future Technology」ホームページ
http://www.hitachi.co.jp/soft/data̲tech/■uCosminexus Stream Data Platform
http://www.hitachi.co.jp/soft/cosminexus/sdp/index.html■uCosminexus Grid Processing Server
http://www.hitachi.co.jp/soft/cosminexus/gps/index.html■uCosminexus Elastic Application Data store
http://www.hitachi.co.jp/soft/cosminexus/uceads/index.html■Hitachi Advanced Data Binderプラットフォーム
http://www.hitachi.co.jp/soft/big̲data/data-binder.html■かんたんHadoopソリューション for ログ解析（QlikView & JP1）
http://www.hitachi.co.jp/ha8000-bd/■BI NavigationStudio
http://datastudio.jp/sol/binas.html© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

31

END
ビッグデータへの挑戦〜基幹システムも融合して新しい価値の創造へ〜

2013/04/19
株式会社 日立製作所 情報・通信システム社
ITプラットフォーム事業本部 ソフトウェア開発本部 ビッグデータソリューション部

山口 俊朗© Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.

32