機械学習プラットフォーム DataRobot DataRobot

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DataRobot for Hadoop

DataRobot - Hadoop対応

Hadoop対応版の「DataRobot」は、Hadoop基盤から直接データを取り込み、Hadoop基盤の処理能力を使って分析(各種の予測モデル構築、予測処理など)を実施できます。これにより、これまで企業の中で眠っていた膨大なデータに対しても、機械学習の自動化によるデータ活用が飛躍的に進歩することが見込まれます。

従来業務の課題

Hadoop基盤上に新しく蓄積した外部データや新規データを活用するためには、データから個別のDataMartを構築し分析を行う必要がありました。DataMartの変更はIT部門に依頼する必要があり、分析の試行錯誤にも時間がかかるという問題点がありました。Hadoop対応版のDataRobotを活用することで、業務部門自らがHadoop基盤からデータを取り出し、分析の試行錯誤ができるようになります。

3つの拡張機能

Hadoop基盤から
直接データ取込が可能

直接Hadoop基盤から分析データを取り込んで利用できるため、従来の抽出や集計、ダウンサイジングなどのDataMart構築にかかる処理を簡素化し、これまで使えていなかったデータを使って、「新規ビジネスの創出」や「既存業務の改善」に向けた新テーマ検討を加速させます。

外部データ/新規データを
活用した新テーマ検討

分散型アルゴリズムによる
高速モデリング

分散型アルゴリズム(Spark MLlib, H2O等)はHadoopの規模が大きくなればなるほど分散処理によって短い時間で予測モデル作成を行うため、大量データに対しても現実的な時間で予測モデル作成が可能になります。

大量データでの
試行錯誤の効率化

Hadoop Scoringによる
大量データ予測

Hadoop基盤上の分散処理の仕組みを有効活用して従来の「DataRobot」の予測エンジンよりも高い処理能力で大量の予測を行います。例えば、マーケティングにおいて何万件もいる顧客ひとりひとりに対して購買予測を実施することで、個別の傾向に合わせたアクションが可能になります。

個別データ予測により、
より細やかな判断が可能

導入メリット

デジタルマーケティングの領域では
従来の大まかな市場予測を行うマスマーケティングではなく、多様なチャネルから集まる膨大な情報を基に、個人ごとの特性や好みに合わせて個別最適な提案を行うOne to Oneマーケティングでの活用が期待されています。

製造業の領域では
何千種類もある部品やプロセスごとに需要予測や不良品検知を行うことができるようになり、納品までのリードタイム短縮やこれまで以上の業務効率化が可能となります。

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