CEPを用いた大規模リアルタイム・データ分析実証実験が成功
株式会社NTTデータは2010年10月～2011年5月、橋梁モニタリングシステム「BRIMOS®」において、CEP（Complex Event Processing）を活用した大規模リアルタイム・データ分析に基づくプロアクティブ型BIサービスの実証実験を行い、CEPが十分な処理性能を発揮できることと、複数センサーの分析に基づく総合的な橋梁異常検知が可能であることを確認しました。 今回の実証実験では、橋梁に設置された多数のセンサーから発生するデータを対象として、傾斜、振動、ひずみなどを算出する定型的な変換処理を行うとともに、リアルタイム・データと過去の蓄積データも含めた複数の要素の分析に基づく橋梁の異常検知処理を対象に検証を行いました。 NTTデータではこの検証実験の成功を機に、大量のデータが発生するさまざまな分野において、プロアクティブ型BIに代表される次世代ビジネスインテリジェンス（BI
平成２０年 ブログの実態に関する調査研究の結果 - 総務省情報通信政策研究所（ＩＩＣＰ）調査研究部
平成20年７月 総務省情報通信政策研究所（ＩＩＣＰ）調査研究部 ブログの実態に関する調査研究の結果 ～ 国内ブログの総数は約1，690万（2008年1月現在）。活発な情報発信が続く ～ IICP Institute for Information and Communications Policy １ 調査研究の概要 1 ２ 国内におけるブログのコンテンツ量（推計値） （１）現在のコンテンツ量（2008年1月現在） 3 （２）ブログ数の推移 4 （３）記事数の推移 5 ３ ブログコンテンツの多様化 （１）画像・動画ファイル等の活用状況 8 （２）コミュニケーション機能等の活用状況 9 ４ スパムブログの状況 10 ５ ブログの開設動機の傾向 11 【付録】１ ブログの実態に関する調査概要 13 ２ ブログコンテンツ量の推計モデル 14 ～目 次～ IICP Institute for In
東芝デジタルソリューションズ｜Power of US｜技術｜日本語の意味まで理解して、大量のデータから必要な情報を抽出して活用する複合イベント処理 (CEP)
2010年12月28日 【IT技術研究所】大量のテキストデータから、日本語の意味まで踏み込んで必要な情報をリアルタイムに抽出して活用する複合イベント処理 (CEP) 東芝ソリューションIT技術研究所では、東芝の研究成果を受け継ぎ、1999年より日本語処理技術や文書処理技術の応用技術を研究している。現在、力を入れているのは、さまざまなニュースメディアや、Twitterのようなミニブログ、Facebookに代表されるSNS(ソーシャルネットワーキングサービス)により生み出された、大量のテキスト・ストリームデータを、日本語の意味まで踏み込んでリアルタイムに解析し、現在起きている事象や変化を検出する技術だ。 東芝が世界で初めてのワードプロセッサJW-10を発売してから約30年。ワードプロセッサのコア技術となった「かな漢字変換技術」は、現在ではパソコンや携帯電話の日本語入力の手段として、多くの人に利
研究会 - 顧客行動分析におけるCEPを用いたストリームデータの活用
2010-06-28 10:20 顧客行動分析におけるCEPを用いたストリームデータの活用 ○桑田修平・稲葉陽子・横川雅聡（NTTデータ）・生田目 崇（専修大）・中川慶一郎（NTTデータ） DE2010-3 CEP (Complex Event Processing: 複合イベント処理) を利用することにより，RFIDタグなどによってリアルタイムに収集されるストリームデータを，収集された時点でリアルタイムに分析／活用する活用法を提案する．具体的には，食品スーパーを訪れた顧客の店舗内での移動情報をストリームデータとして取得し，リアルタイムにその顧客のタイプを予測すると同時に，予測モデルをリアルタイムに更新する枠組みを提案する．逐次取得される顧客の移動パターンをリアルタイムに活用することで，買い物中の顧客に対してリアルタイムな接客サービスが可能となる．さらにストリームデータ処理基盤CEPを用い
ビッグデータの“速度”に対応するCEPの可能性--分散並列型で処理をライブマイグレーション
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます ビッグデータを説明する言葉として“4つのV”があるといわれている。“Volume（容量）、Velocity（速度）、Variety（種類）、Value（価値）”――という4つのVだ。 Volumeとは改めて言うまでもなく、これまでにない大きさのデータということを表している。これまでの解析対象とされていたデータは、ケタ数が決められたデータ、つまりリレーショナルデータベース（RDBMS）に格納される構造化データだったのが、テキストやブログ、ネット上のつぶやき、音声、画像、動画などの非構造化データにもさまざまな情報を読み取ることができる。この状況を指すのがVarietyだ。 そしてVelocityだ。これは1秒あたり数万や数十万、時には数百万
富士通研、バッチ処理とCEPの開発実行環境の統合技術を開発
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 富士通研究所は8月20日、大規模な蓄積データ処理と複合イベント処理（CEP）を統合的に開発、実行する環境を開発したと発表した。ビッグデータ向けプラットフォームやミドルウェアとして2013年度中の製品化を目指す。 近年センサデータや人間の位置情報などの時系列データを代表とする、多種大量なデータが飛躍的に増加し続けている。こうしたビッグデータからいかに価値ある情報を効率的に引き出し、素早く役立てられるかが求められている。 ビッグデータの処理では、蓄積された大量のデータを処理する分散並列処理フレームワークの「Hadoop」などによるバッチ処理技術、リアルタイムにデータを処理するCEPが利用されている。バッチ処理とCEPに対応する開発実行環境は
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ページが見つかりません404 Error | 三菱総合研究所（MRI）
Twitterの月間投稿数、約20億件に
センサが集める大量データから、アプリケーションやサービスに必要な情報をリアルタイムで処理・配信できるCEP技術 | NEC R&D
リサーチ＆アクティビティ | NTT R&D Website
ビッグデータのビジネス活用に関する 規制改革要望について ２０１２年１１月２６日 富士通株式会社 コンバージェンスサービス本部 戦略企画統括部長 小林 午郎
https://www.soumu.go.jp/main_content/000157828.pdf
http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/cloud/2011/10_01.pdf