米Cloudera:トム・ライリー会長が会見

機械学習とデータ分析の統合基盤、オープンソースとクラウド活用

 2017.02.09−データ駆動型の企業経営を支援する米Cloudera(クラウデラ)のトム・ライリーCEO(Tom Reilly)が7日、都内で記者会見し、ビッグデータ分析や機械学習に関連する市場動向、ビジネス戦略について説明した。同社は、オープンソースをベースに、クラウド上で蓄積した複合的なデータを機械学習に利用したり、ビッグデータ分析するためのプラットホームを提供している。さまざまな業種のグローバルトップ企業の多くが導入しており、国内でも実績を重ねてきていることから、あらためて日本市場に強くコミットメントした。

 「いまや、最も価値ある資源はデータであり、データをうまく活用して顧客を深く理解し、最適な提案ができる企業が成長している。ただ、分析に使用されている非構造化データは1%未満にすぎず、手つかずの領域が広い。また、せっかくデータサイエンティストを雇っても、彼らの作業時間の80%はデータ探しや準備に費やされるなど、残念でもったいない実態がある」とライリーCEO。

 同社は、アマゾンやマイクロソフト、グーグルのパブリッククラウドに対応したプラットホームを提供。「Cloudera Shared Data Experience」(SDX)は、機械学習と分析の両方に利用できる統合型のフレームワークで、分散したデータベースに横串を通し、セキュリティやメタデータ管理、アクセス制御などの機能を一貫して提供することができる。アプリケーション開発者やデータサイエンティストは、SDXの上で「Cloudera Data Science Workbench」を使用することにより、コラボレ−ティブな環境で膨大なデータを自由に活用することが可能。また、「Cloudera Fast Forward Labs」によって、機械学習の応用研究もやりやすくなっている。加えて、サービスとしてのプラットホーム(PaaS)である「Cloudera Altus」を組み合わせることで、パブリッククラウドを利用した柔軟な本番環境を構築でき、エンタープライズクラスのセキュリティを容易に適用することが可能になる。

 さらに、ライリーCEOは、IoT(モノのインターネット)の拡大によって同社のソリューションの価値がさらに高まると指摘する。「IoTから生み出されるデータはとにかく膨大。例えば、グーグルの自動運転車は1台で年間2ペタバイト、洋上の石油掘削施設は毎日1−2テラバイト、発電所などのタービン1つで毎日1−5テラバイトのデータを蓄積しており、クラウドを利用しなければ、まず対応できない」という。パブリッククラウドを使う際に不安なセキュリティやプライバシーの問題も、SDXなどを使用することで解消できるとしている。

 なお、同社の設立は2008年。昨年、株式公開したが、過去4年間の顧客の増加は年平均48%の伸び、既存顧客からの追加契約は年135%アップだという。すでに1000社以上の導入実績があり、トップ10のグローバル金融機関のうちの7社、同じく通信事業者トップ10のうちの9社、同様にヘルスケア企業の6社、ハイテク産業の8社が採用。30ヵ国の政府機関に導入済みだという。




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<関連リンク>:

Cloudera(日本法人のトップページ)
https://jp.cloudera.com/


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