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  • Cloudera Cloudera
  • SQL Stream Builder をご紹介します。

    概要

    Stream Processing & Analytics とは?

    Cloudera DataFlow (CDF) の Stream Processing & Analytics の機能では Apache Flink を使用しており、組織全体におけるリアルタイムストリーミング分析の民主化を支援します。さらに、ビジネス成果につながる重大イベントの検出と対応も改善されます。IoT をはじめとするストリーミングソースの出現により、企業にはデータストリームとイベントが絶え間なく無制限に流入しています。CDF のストリーム処理機能は、リアルタイムな分析、主要なイベントパターンの識別、そして予測的な洞察と実用的なインテリジェンスに基づく主要アラートのエスカレーションを支援します。

    主な関係者がリアルタイムデータにアクセスできるようになるため、ビジネスの意思決定が大幅に迅速化し、ビジネスにプラスの影響を与えます。組織のアナリストは SQL でこうしたデータにアクセスできるので、開発者がストリーミング分析を高速化するまで待つ必要はありません。

    さらに詳しく

    ユースケース

    • 不正行為の検知
    • ログ分析
    • カスタマー分析

    不正行為の検知


    金融詐欺を先回りして検出し、数百万ドルの損失を回避。

    小売や金融サービスなどの企業では、顧客データの保護、金融詐欺の発生防止が課題となっています。Cloudera DataFlow の Streaming Processing & Analytics の機能は、顧客トランザクションのリアルタイムストリームを処理し、パターンを特定し、予測的アラートと実用的なインテリジェンスを生成することで、不正行為を未然に防止します。

    PT Bank Rakyat Indonesia 社: ビッグデータ、AI、機械学習を使用して顧客の理解を深める

    不正行為を40% 削減。

    ケーススタディを読む

    ログ分析


    ロギングのインフラストラクチャーを最新化してリアルタイム分析を実現。

    企業におけるログデータの価値は高まるばかりです。しかし IT 部門は、ログ収集プロセスの効率化、アップストリームへの関連情報の提供、主要指標の生成に苦労しています。Cloudera DataFlow の Streaming Processing & Analytics の機能は、ログ処理のスケールアップ、企業全体のリアルタイムな洞察の提供、運用コストの大幅な削減に役立ちます。

    大手航空会社: データ駆動の自動化で顧客体験を改善

    データストリームのコストが1度の送信分のみとなり、データ量の50パーセント削減を達成。

    ケーススタディを読む

    カスタマー分析


    リアルタイムな顧客分析により、エンゲージメント、定着率、満足度が向上します。

    顧客エンゲージメントを向上させるために、あらゆる組織がリアルタイム分析を必要としていますが、データ量が多すぎるため、その実現には苦心しています。Cloudera DataFlow の Stream Processing & Analytics は1秒以下のレイテンシで大量のデータを処理することで、顧客分析を行いながら、顧客とのコミュニケーションも検出し、より良い商品やサービスをリアルタイムに推奨します。

    ShopperMotion 社: インストア分析を刷新して小売業者に有意義な洞察を提供

    小売カテゴリーの売上が9% 増加

    ケーススタディを読む

    主な特長

    数百万ものデータポイントを1秒未満でリアルタイム監視および並列処理します。並列分散処理、パターンを継続的かつ確実に検出することで、予測的および処方的な洞察を提供します。

    マイクロサービス、バッチ、ストリームの処理および分析において、リアルタイムかつ複合的なイベント処理を実現します。リアルタイムの意思決定と自動化に影響を与えるミッションクリティカルなイベントの検出など、高度なイベント駆動型分析を構築するためのさまざまなウィンドウ技術を実現します。

    Streaming SQL クエリの結果を、REST で読み取れる永続的なデータビューに実体化。アプリケーションにこのメカニズムを活用することで、データベースシステムの導入、個別の設定、メンテナンスの必要なくデータストリームにクエリを実行できます。

    使いやすさと拡張性により、企業全体での導入を促進します。SQL を使用して分析を構築することに慣れているデータアナリストは、同じクエリ言語を使用してストリーミング分析を導入できます。ストリーミング開発者は SQL、Java または Scala を使用してストリーミング分析を構築できます。

    イベント処理を行うクエリを動的に設定できます。ストリームの処理は状態と時間に基づいて行い、遅延およびアウトオブオーダーでの提供にはウォーターマークを使用します。

    リアルタイム分析のユースケースは、業界や企業によって異なります。Cloudera は3種類のストリーム処理エンジン (Apache Flink、Spark Streaming、Kafka Streams) をサポートしています。どのエンジンが貴社のユースケースに適しているかは、ホワイトペーパーでご確認ください。

    始める

    製品ドキュメント

    Apache Flink の技術仕様、アーキテクチャー、チュートリアル、ハウツー記事をご覧頂けます。

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    CDP Data Hub 価格情報


    Data Hub を各種インスタンスタイプおよびクラウドプロバイダーで使用する場合の CDP パブリッククラウドの価格情報をご確認頂けます。

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    Flink をクラウドで

    CDP Data Hub を使用して、ストリーム処理機能と分析機能をクラウドに拡張できます。

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    ストリーミング分析のリソース

    リアルタイムストリーム処理と分析の効果について、主要なリソースをすべてご覧頂けます。

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    Cloudera コミュニティの Flink トピック

    Apache Flink について同業者たちと交流し、質問やトラブルシューティングを行い、知識を得ることができます。

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    イベント処理と STREAMING SQL

    ストリーミング分析でデータストリームに対するクエリ構築を容易にする Streaming SQL の活用法をご紹介します。

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    Webinar

    新しい Cloudera SQL Stream Builder でリアルタイムのデータアクセスを実現

    Whitepaper

    Streaming SQL を活用した先進的なストリーム処理

    Whitepaper

    データニーズに応じた適切なストリーム処理エンジンの選択

    Datasheet

    Cloudera Streaming Analytics

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