ストリーミング分析とは何ですか?

ストリーミング分析の仕組み

ストリーミング分析（イベントストリーム処理とも呼ばれる）とは、イベントストリームという連続クエリを利用し、移動中のデータをリアルタイムに処理するアナリティクス手法です。このイベントストリームは、金融取引、設備故障、ソーシャルメディアへの投稿、Web サイトのクリック、またはその他の測定可能なアクションなど、一連のアクションの直接的な結果として生じる特定のイベントによって動作します。データは、モノのインターネット（IoT）やトランザクション、クラウドアプリケーション、相互交流型 Web サイト、モバイルデバイス、センサーなどから生成されます。ストリーミング分析プラットフォームを使用することで、従来の分析ツールが保存データを扱うのと同様に、組織は移動中のデータから即座に価値を引き出すリアルタイムアナリティクスを実現できます。リアルタイムのストリーミング分析は、ビジネス機会の創出や、リスクの特定により、さまざまな業界を支援します。
 
 

ストリーミング分析を使用するメリット

• データの可視化：企業にとって最も重要な情報を把握することは、日常的な重要業績評価指標（KPI）を管理するうえで役に立ちます。ストリーミングデータをリアルタイムで監視することで、さまざまな事象を即座に認識できます。
• ビジネスインサイト：業務上のイベントで異常が発生した場合、まず関連するダッシュボードに表示され、アナリティクスに基づく自動対応が可能になります。脅威そのものの検知と対応を自動化して、サイバーセキュリティ対策として利用できます。異常行動については、速やかにフラグを立て、調査をする必要があります。
• 競争力の強化：競争力での優位性を望む企業は、ストリーミングデータを使用することで、迅速に傾向を把握し、ベンチマークを定めることできます。これにより、時間を要するバッチ分析のモデルを使用している競合他社よりも優位に立つことができます。
• 回避可能な損失を排除：ストリーミング分析の使用により、セキュリティ侵害や製造プロセスにおける課題、顧客離脱、株式市場の暴落、ソーシャルメディアに潜むリスクなどの問題による損失を回避、または少なくとも減少できます。
• 日常業務の分析：ストリーミング分析により、組織は、流れ込むリアルタイムデータからデータの取り込みや即時の知見を得ることができます。

企業において把握できる情報には次のようなものがあります。

• 今現在店舗内にいる顧客の人数や購買品の予測
• 保有車のうち、最も燃費の悪い車両やその理由
• 5 営業日以内に故障する可能性のある工場内の機械と稼働を中断させないために必要なスペア部品

さらに、ストリーミング分析により、クローズドループ制御システム、ネットワークとシステムの健全性、トラック、石油掘削装置または自動販売機などの現場のアセット、認証や検証などの金融取引等を、リアルタイムで監視することができるようになります。

• 機会損失の発見：ビッグデータのストリーミングと分析により、企業における、隠れたパターンや相関関係、その他のインサイトの発見が可能になります。企業は、ストリーミング分析の結果が示す情報をもとに、顧客にアップセルやクロスセルを実施する迅速な判断ができるようになります。
• 新たな機会の創出：ストリーミングデータ技術と高度なアナリティクスは、コスト削減や問題解決、販売拡大のための予測可能性を広げます。これは、新たなビジネスモデル、製品イノベーション、収入源の構築に繋がります。

Azure Databricks を使用したストリーミング分析

FAQ

1. ストリーミング分析とアナリティクスの違いは何ですか？
ストリーミング分析は移動中のデータ処理に特化した手法であり、アナリティクスはその中で得られる洞察や意思決定のための包括的なプロセスを指します。

2. ストリーミング分析におけるアナリティクスの利点は？
アナリティクスにより異常検知や即時対応が可能となり、セキュリティ強化や業務効率の改善に直結します。

3. 企業はどのようにアナリティクスを導入すべきですか？
高品質なデータ収集基盤を整え、ストリーミング分析と組み合わせることでリアルタイムのアナリティクスを最大限活用できます。

関連資料

• Web セミナー：Delta Lake と Spark の活用によるストリーミング分析の簡素化
• Spark、Kafka、Cassandra、Akka を活用したストリーミング分析
• Azure Databricks で優れたパフォーマンスストリーミング分析を実現