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IoTデータ分析とは？課題と対策・製品を解説
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IoTにおけるIoTデータ分析とは？
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『WordPress Plugin for YuMake Weather API』は、Wordpressにインストール
していただき、管理画面から当社が提供する気象情報APIのキーを入力し、
地域の設定を行うだけで、地域の天気予報と日の出・日の入りの情報を
表示可能とするプラグインです。
プラグインを導入することで、APIからデータを取得しサイトへ表示する、
という部分の開発工数を削減し、ウェブサイトへの気象情報の組み込みを
簡易化することが可能。
プラグインではショートコードを利用することで、投稿・固定ページ・
テーマテンプレートの好きな箇所に表示することができるようにし、
自由度が高くなるよう設計しております。
【こんな事業者様におすすめ】
■無料で気象情報を表示するプラグインとは異なり、当社が提供する
気象庁発表のデータを使用しているため、信頼あるデータを
利用したいという事業者様
■表示データのリクエストについてもご相談可能
※詳細はお問い合わせください。
ワードプレスプラグイン
『Asakusa Framework』は、業務システムのバッチ処理にHadoop,Spark等の
分散システムの能力を活用するための高速バッチ開発フレームワークです。
大容量のデータ・複雑な処理を多数のコンピューターに分割して
処理することで、従来のシステムでは難しかった処理も実現できます。
また、本製品はオープンソース・ソフトウェアとして
公開しており、どなたでもご利用いただけます。
【特長】
■開発容易性：特定APIに依存せず、Hadoop,Sparkの開発手法を
学ばなくても開発可能
■性能：独自コンパイラによるプログラムの好適化で性能を担保
■ポータビリティ：Asakusa Frameworkで開発したソースは、
一切ソース変更をすることなくM3BP・Spark・MapReduceの
どの実行コードも生成可能
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
並列分散処理システム『Asakusa Framework』
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IoTにおけるIoTデータ分析
IoTにおけるIoTデータ分析とは？
IoT（モノのインターネット）デバイスから収集される膨大なデータを分析し、ビジネス上の洞察や新たな価値を引き出すことです。これにより、業務効率化、コスト削減、新サービス開発などを実現します。
課題
データ量の爆発的増加への対応
IoTデバイスの普及により、日々生成されるデータ量が指数関数的に増加し、ストレージや処理能力が追いつかない。
データ品質と標準化の欠如
異なるメーカーや規格のデバイスから収集されるデータは形式がバラバラで、ノイズが多く、分析に適さない場合がある。
高度な分析スキルと人材不足
収集したデータを効果的に分析し、ビジネス価値に繋げるための専門知識や高度な分析ツールを使いこなせる人材が不足している。
リアルタイム処理と即時性への要求
多くのIoT活用シーンでは、遅延なくデータを分析し、即座に意思決定やアクションに繋げる必要があるが、従来のバッチ処理では対応が難しい。
対策
スケーラブルなデータ基盤の構築
クラウドベースのストレージや分散処理技術を活用し、増加するデータ量に柔軟に対応できるインフラを整備する。
データ前処理と正規化の自動化
データクレンジング、変換、標準化を自動化するツールやプロセスを導入し、分析に適したデータセットを効率的に準備する。
AI・機械学習を活用した分析支援
AIや機械学習モデルを活用し、複雑なパターン検出や予測分析を自動化・高度化することで、分析業務を効率化する。
エッジコンピューティングの活用
デバイスに近い場所でデータを処理・分析するエッジコンピューティングを導入し、リアルタイム性を向上させ、ネットワーク負荷を軽減する。
対策に役立つ製品例
クラウド型データレイクサービス
構造化・非構造化データを問わず、あらゆるデータを一元的に保存・管理し、スケーラブルな分析基盤を提供する。
データ統合・ETLツール
複数のソースからのデータを収集、変換、統合し、分析に適した形式に整形するプロセスを自動化する。
AI駆動型分析システム
機械学習モデルの構築、デプロイ、運用を支援し、高度な分析や予測を容易に実行可能にする。
リアルタイムストリーム処理エンジン
継続的に発生するデータを遅延なく処理・分析し、即時的なインサイトやアラート生成を可能にする。
