資料の紹介
2016年、大量かつ多様なデータをビジネスに有効活用する「ビッグデータ」に取り組む企業はますます増加した。こうした企業では、分散処理フレームワーク「Hadoop」がスタンダードとして定着する一方で、高速化への対応や管理性などさまざまな課題も見えてきている。
構造化データと非構造化データを大量に扱うシステムは今後も増え続ける。データレイクをはじめ、機械学習、IoT、セルフサービスBIなど、取り組むべきテーマは山積している。そうしたなか、高速処理はもちろんのこと、エンドユーザーにとっては使いやすく、システム部門にとっては管理やセキュリティ確保が可能なプラットフォームが求められるようになる。
本資料では、Hadoopを高速化する選択肢の増加、非Hadoopのデータソースにも対応できるデータアクセスツールの登場、データレイクの活用など、2017年に予測されるビッグデータをめぐる10大トレンドとその背景について解説する。