データベース内処理、リアルタイム・モデリング、およびHadoopとSpark全体の複雑さの低減により、ビッグデータに対するスケーラブルな予測分析を実行する
概要
より容易になった予測分析
SPSS Modelerを備えたIBM SPSS Analytic Serverにより、HadoopおよびSparkからのビッグデータに対する予測分析を実行できます。分析をデータに近づけ、HadoopとRDBMSのソースを組み合わせ、リアルタイム処理と機械学習を適用して、コーディングを削減し分析を簡素化しながら洞察を迅速化します。
主な機能
スケーラブルな分析のための強力な機能
データが存在する場所で予測モデルを直接実行します。SPSS Analytic Serverは、Sparkを使用してデータ変換とモデル構築をHadoopにプッシュし、データの移動を削減して、大規模なデータ・セットに対するより迅速でスケーラブルな分析を可能にします。
Hive、Impala、およびBigSQLで複雑なデータ操作を直接実行します。SQLプッシュバックは、データ転送を最小限に抑え、既存のデータベース・エンジンを活用して効率的な処理を行うことで、データ準備のパフォーマンスを向上させます。
スケーラブルなマルチテナント・デプロイメントにより、複数のユーザーとワークロードをサポートします。SPSS Analytic Serverは、SPSSとSparkのアルゴリズムを組み合わせて、クラウド環境やHadoop環境全体に柔軟なエンタープライズ・グレードの分析を提供します。
Azure Databricksを含む強化された接続性により、最新のエコシステム全体のデータにアクセスして分析します。SPSS Analytic Serverは統合オプションを広げ、組織がデータ・ソースを一元化し、分析ワークフローを迅速化できるように支援します。
Spark 3.5.4によるパフォーマンスの向上、微調整された構成、および強化されたセキュリティーのメリットを享受できます。SPSS Analytic Serverは、エンタープライズ分析ワークロードに対して、より迅速な処理、優れた効率性、およびより強固な保護を提供します。
ドラッグ・アンド・ドロップ形式のインターフェースと自動化されたモデル選択により、モデル開発を迅速化します。SPSS Analytic Serverは、R、Python、およびSparkと統合されており、あらゆるスキル・レベルのユーザーがモデルを迅速に構築してデプロイできるようにします。
ユースケース
ビッグデータ規模での予測分析
SPSS Analytic Serverがビッグデータに対するスケーラブルな予測モデリングをどのように可能にするかを確認するクラスター内処理から高度なパターン分析にいたるまで、チームが正確なモデルを構築し、より適切なビジネス意思決定を推進できるように支援します。
予測モデルをエンド・ツー・エンドで構築するために、ビッグデータ・ソースとともにSPSS Modelerを使用します。SPSS Analytic Serverは、コーディングなしで大規模なデータ・セットに対する高度な分析を可能にし、洞察の生成を迅速化します。
Sparkを使用して、Hadoop上でデータ変換とモデル構築を直接実行します。Hive、Impala、およびBigSQLに対するSQLプッシュバックは、データが存在する場所でデータを処理することにより、パフォーマンスを向上させます。
クラウド環境やHadoop環境全体に、大規模な予測分析をデプロイします。SPSS Analytic Serverは、複数のユーザーとワークロードをサポートし、柔軟でエンタープライズに対応したモデル開発と実行を可能にします。
分類、予測、セグメンテーション、アソシエーション、および空間分析を使用して、意思決定を向上させます。SPSS Analytic Serverは、モデルの正確性を高め、複雑なデータ内の意味のあるパターンを検知するのを支援します。
参考情報
SPSS分析サーバーを試す
SPSS Analytic Serverからさらに価値を引き出すために、追加のリソースをご覧ください。モデリング機能を理解するためにSPSS Modelerの概要を確認し、ご使用の環境で大規模なデプロイメントとパフォーマンスの準備ができているかを確認するためにシステム要件をレビューします。
個人、グループ、システム、企業向けの強力なSPSS Modeler予測分析プラットフォームの詳細については、こちらをご覧ください。
IBM SPSS Analytic Server 3.0.1のすべてのソフトウェア要件およびハードウェア要件をご覧ください。
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料金体系
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