データ駆動型の企業に生まれ変わるためには、新しいアプローチが必要です
付加価値の高い革新的なビジネスユースケースである、IoT 向けの予知保全やゲノム解析、またリアルタイムでのコンプライアンス監視などに対応する場合、同じ多様性に富んだデータセットに対して、さまざまな異なる分析ワークロードやデータサイエンスツール、さらに機械学習アルゴリズムを適用できる必要があります。これこそが、最も革新的な企業がデータから価値を引き出している方法です。
依然として多くの企業が、データ可視化における制約や、不十分なインサイトに苦慮しています。このような状況が発生する原因は:
- 分析ワークロードがサイロ化してバラバラに稼動している状態であったり、最新のクラウドデータウェアハウスや、データサイエンスツールが連携して機能するよう設計されていない
- データセンターやパブリッククラウド、さらにエッジなど、あらゆる場所にデータが拡散していることに加え、企業内に、分析機能や機械学習アルゴリズムを使ってデータを活用するための実践的な方法が存在しない
- 一貫性のないデータプライバシーやIPの保護が、業務の生産性低下やコスト増を招く結果に繋がっている
企業は新しいアプローチを必要としています。エンタープライズ・データ・クラウドによってデータの価値を引き出し、より優れた顧客対応や効率的な業務運用を実現し、セキュリティの強化を図ることで、皆様のビジネスを保護することができます:
- ハイブリッドおよびマルチクラウド環境に向け最適化され、ベアメタル、プライベートおよびパブリッククラウド全体に対して同じレベルのデータ管理機能を提供します
Cloudera Data Platform 概要
HortonworksおよびClouderaが持つテクノロジーの互いに優れた点を組み合わせたCloudera Data Platform (CDP) が、業界初のエンタープライズ・データ・クラウドを提供します。CDPは、ハイブリッドやマルチクラウド環境を横断する形で、強力なセルフサービスの分析機能を提供すると共に、IT部門やデータ責任者が求める高度できめ細かなセキュリティやガバナンスのためのポリシーも提供します。
オンプレミスのIT環境に向けた包括的な管理および分析のためのプラットフォームであるCDPでは、当初はパブリッククラウドサービスを提供し、その後データセンターに対してもサービスを展開することができます。CDPには、次のような機能が含まれています:
- CDP パブリッククラウド: 幅広い分析ワークロードの導入、クラスタのプロビジョニング、Data Warehouse サービスや機械学習サービスを含むセルフサービスの提供をクラウドネイティブな Data Hub で実現
- CDP プライベートクラウド: Data Warehouse と機械学習のオンプレミスおよびハイブリッド導入を実現し、クラウドの俊敏性、柔軟性、経済性を発揮

Cloudera SDXを搭載
Cloudera SDXは、エンタープライズ・データ・クラウドをバインドしたセキュリティとガバナンスのためのファブリックです。SDXでは、一旦データとメタデータのセキュリティおよびガバナンスポリシーを設定すると、ハイブリッドおよびマルチクラウドにおけるデータ分析全体に、これらのポリシーを自動的に適用することができます。スタンドアローンの分析ソフトウェアソリューションやクラウドサービスとは異なり、あらゆる場所に存在するデータやメタデータに対して強力なコントロールが可能なSDXを備えたCloudera Data Platformでは、企業全体に対して最高のインフラストラクチャーとビジネスの柔軟性を提供することができます。
ビジネスインテリジェンスをクラウド環境へ拡張
インテリジェントな移行
オンプレミスのデータセンターとパブリッククラウドのオブジェクトストア間でのデータの移動を自動化すると共に、スキーマ、セキュリティポリシー、リネージ、来歴などのデータやメタデータの継続的な増分移動を可能にします。
クラウドバースティング
関連するデータやデータポリシーはそのままに、パブリッククラウドでワークロードをバーストして、データセンターのキャパシティを補完することで、業務やユーザーからの予測のできない要求にも対応できるようになります。
アダプティブスケーリング
あらゆる分析ワークロードにおける最適なパフォーマンスを保証しながら、クラウド環境のコストをコントロールすることができます。CDPでは、要求の増加に応じてリソースを自動的に拡張したり、ワークロードの減少に応じてリソースの利用を一時停止または縮小することも可能です。
エッジからAIに至るまで、分析機能を活用したビジネスユースケースを提供
Clouderaのお客様が、セキュアでガバナンスに優れた多機能分析や機械学習によって、いかに複雑なデータを明解で実践的なインサイトに変えることができたかという点について説明します。
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