「分析」をさらに高速化するIn-Database Analyticsの機能とは
PureDataでは、「分析」を高速化するためにさらなる工夫もしている。それがIn-Database Analytics機能だ。これを実現しているのがPureDataに標準搭載されている高度分析ソフトウェアモジュール“IBM Netezza Analytics”。
これは、PureDataエンジンに統計などの分析処理も任せてしまうもの。データ変換や計算、地理、空間情報の処理、予測や統計、時系列、マイニングといった分析の際に必要となるアルゴリズムが、あらかじめPureDataのエンジン上にある。これらを使うことで、高度なデータ分析処理も超並列に高速処理できる。PureDataエンジンでの分析アルゴリズムの利用に、特別な並列分散処理用プログラミングは必要ない。「現状で200くらいの分析、統計アルゴリズムが関数として搭載されています。それらをユーザーは、ストアードプロシージャの形で利用できます。超並列化は、PureDataが自動で行います」（小島氏）
さらに、SPSSやSAS、R言語などサードパーティー製品の分析機能もエンジン上には搭載されている。「ツール側にデータを移動させることなく、すべての分析処理がPureDataのプラットホームだけで完結します」（小島氏）
ところで、分析、高度な統計解析を行うツールとして実績の高いSPSS。この製品も買収により今やIBM製品ファミリーの1つ。そのため、IBM Netezza Analyticsとの技術融合は、さらに進んでいる。SPSSモデラーで分析モデルを作ると、そのモデルの分析に必要なプログラムコードが生成され、それがPureDataエンジンに動的に配置されるのだ。この機能を利用すれば、SPSSで分析したいモデルを次々に作り、それをPureDataで遅滞なく超高速に処理できる。
これを活用すれば「統計モデルの使い捨てができます」と小島氏。従来であれば、一度構築した分析モデルは、精査しメンテナンスしながら使い続けるのが普通。それが、SPSSとPureDataを組み合わせれば、数多くのモデルを次々と作り利用できる。
「やろうと思えば、すべてのパラメータを試すことも容易です。それらに対しビッグデータで分析しても、瞬時に答えが返ってくる。そのため、データサイエンティストの思考を、PureDataは止めることがありません」（小島氏）
さらに、この高速性を、手間なく簡単に利用できるのも重要。たとえば新たな分析モデルを試そうとした際に、その処理を高速化するためにチューニングがいるようであれば、そのための時間が必要でありそこでデータサイエンティストの思考を止めてしまう。PureDataは、チューニングなしに高速にデータ分析が行える。この簡単さもまた、分析という作業においては重要な「速さ」となる。
「分析目的」が明確であれば費用対効果は最大化する
この分析処理の圧倒的な速さを活用し始めているユーザーが増えていると小島氏は言う。「しいて挙げるとインターネットをビジネスに活用している企業ですが、明確に目的を持っている顧客であることが共通点。業種やビジネス領域は、さまざまです」（小島氏）
分析は極めて「人間くさい作業」と小島氏は述べる。こういうデータをもっとこう使えれば、こんな結果が得られるはず。そのような明確なデータ活用の目的を持っているのに、現状のシステムでは時間的、リソース的な制約で思うようなモデルすら作れない。データも制限されサンプリングせざるを得ない。こういった顧客がPureData、さらにSPSSとの組み合わせに遭遇すると「自分たちのやりたかったことは、PureDataでしかできなかった」と実感するという。
PureDataを存分に使い切った顧客からは「結果的には安い買い物だった」という評価をもらうことが多いという。PureDataを導入しようとすれば、それなりに大きな投資は必要になる。しかし、自分たちが持っているデータを理解し、それをどう活用したいかを考え抜いている――そんな顧客にとっては、非常に高い費用対効果を発揮することができる。それがPureDataが実現できる大きな強みだ。
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■資料の概要
『IBM Netezza Analytics
～PureData System for Analyticsが実現する高度分析プラットフォーム』
・仕様 : A4、8頁、ホワイトペーパー（PDF版）
・発行 : 日本アイ・ビー・エム
