ALBERT、ビッグデータのリアルタイム分析に「Amazon Kinesis」を活用するサービス

　今回のサービスは、ALBERTがこれまでに独自開発してきた高度なアルゴリズムを用いたデータ分析技術を、「Amazon Kinesis」に適応したものだという。これにより、従来はバッチ処理により数時間に1度の頻度で行なっていた計算処理を、リアルタイムに近い頻度で実行することが可能になるとしている。

　ALBERTが開発したデータマイニングエンジン「smarticA!データマイニングエンジン」で提供しているアルゴリズムのうち、クラスタリング、アソシエーション、プレディクション（予測）を「Amazon Kinesis」に適応したという。

　プレディクション（予測）の一例としては、「Amazon Kinesis」を通じて取得できるストリームデータから、分散共分散行列の差分を計算し構造方程式モデル（SEM）の更新を行うことで、リアルタイムに近い頻度で時系列予測の結果を更新し続けることが可能になるという。

　その他の時系列予測モデルやアソシエーション分析、クラスター分析についても、バッチ処理と同等、または近似値の得られるアルゴリズムを実装し、リアルタイム分析を可能にしたとしている。

　「smarticA!DMP」では、高速で完全マネージド型、ペタバイト規模のデータウェアハウスサービスである「Amazon Redshift」とBIツールとを組み合わせたダッシュボードソリューションを提供。

　新たに「Amazon Kinesis」と組み合わせることで、ダッシュボードへのデータの反映をリアルタイムで行えるようになり、モニタリングツールを通じて常に最新のデータを確認することができるため、PDCAサイクルの高速化を実現できるという。

　今回開発したテクノロジーは、自動車や構造物に搭載されるセンサーデバイスのほか、データセンターや工場内のマシンデータの収集と分析、可視化の領域にも適応が可能だとし、今後、産業用機器や電子デバイスメーカーとの連係を深め、事業の拡大を図っていくとしている。

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