Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

IBM Big Data Technology

【F-2】 IBMのビッグデータ・プラットフォーム戦略(2) - ビッグデータ・テクノロジーの使い方とユースケースの実演
by

Norihiko Nakabayashi

on 7 May 2013

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of IBM Big Data Technology

「ロジスティックス回帰(Logistic regression)アルゴリズムを使った、機械学習(Machine Learning)でシステムのログを分析し、障害のパターンを予測する」 データサイエンティスト的に言うと ビッグデータ活用 : 5つのシナリオ さまざまな種類のマシンデータを分析することによって、ビジネス業績を改善する ビッグデータ機能とデータウェアハウス機能を統合することによって、業務効率を改善する リアルタイムでリスクを削減し、不正行為を検出し、 サイバー・セキュリティーを監視する ビッグデータの全てを検出・可視化・把握することによって、意思決定を改善する これまでにない内部および外部の情報ソースを組み込むことによって、顧客に関する既存のビューをさらに拡張する すべてのデータとあらゆる分析を活用できる
新しいアーキテクチャー 事例があるのは
よく分かるけど、、、
具体的には? ビッグデータを可視化し探索する 顧客に関する視点を広くする セキュリティをインテリジェントに マシンデータを可視化し分析する データウェアハウスを拡張する 「自己回帰和分移動平均(ARIMA; Auto Regressive Integrated Moving Average)モデルを使ったリアルタムの時系列分析により、商業施設の午後の集客を予測する」 「Haar-like検出アルゴリズム(Haar-like feature)による顔認識技術を用いた動画のリアルタイム解析により、工場内の危険区域への侵入をリアルタイムに検知し警告」 情報収集・勉強中 誰かが始めたらうちも ちゃんと準備しておかないと ”ハンズオン・ラボ”で
お待ちしてます! ビッグデータ・テクノロジーを手にとってご覧下さい IBMの技術はすでに多くの分野で応用
Full transcript