データ分析

データ分析は、あらゆる業種において、より迅速でより良い意思決定を行うために必要不可欠なものです。 成功の鍵は、社員がどこにいても、膨大な量のデータに迅速かつ安全にアクセスできることです。

Wasabiは、低価格で高性能なエクサバイト規模対応のクラウドストレージは、効果的なデータ分析を実現します。

現在、私たちは大量のデータを生成していますが、今後 50 年間のデータは、まだ始まったばかりの業界のデータであるため、今後のデータに比べれば大したことではありません。 例えば2035年には、米国内の自動車だけで年間100ゼタバイト以上のデータが生成されると予測されており、これは現在世界的に存在するデータの15倍にあたります。2025年には年間180ゼタバイトのデータが生成されると言われています。 つまり、私たちが作り出すデータの量は2年ごとに倍増しており、さらに加速しているのです。

組織の競争力は、これまで以上に大規模なデータセット(そのほとんどが非構造化データ)をマイニングし、価値ある洞察を得る必要があります。 法執行機関のデジタルフォレンジック、Internet 2メンバーやCERNなどの学術研究用ビッグデータ、医薬品開発や患者の治療に新たな知見を得る医学研究者、保険・金融会社の不正検知など、私たちの身の回りには様々なユースケースが存在します。 このように挙げればキリがありません。

オブジェクトストレージは、非常に大きな容量と弾力性を備えており、ビッグデータのストレージ要件に対応するために理想的なソリューションです。多くのクラウドストレージは高価であり、低コストのコールドストレージのスピードは俊敏な意思決定には向かないという問題があります。

Wasabiは、これらの問題を解決します。 他社と比べて80%も安い価格設定と、競合他社よりも速いパフォーマンスで、Wasabi はビッグデータのストレージ要件に一致しています。 Wasabiは、安全で、無制限に拡張でき、高い信頼性を持ち、11 x 9 (99.9999999%)のオブジェクト耐久性を提供します。

データアナリティクスの業界別の導入事例

ヘルスケア&ライフサイエンス
ヘルスケアおよびライフサイエンス企業は、さまざまな方法でデータ分析を採用しています。 病院では、再入院の抑制など業務改善や患者の予後改善に向けたデータ解析や、人が見落としてしまうような画像の解析に利用することができます。 ライフサイエンス企業は、創薬研究に関連する膨大なデータを分析し、ブレークスルーにつながる指標を探すために、アナリティクスを使用しています。

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科学研究
世界中の科学者チームが、膨大な量のデータを生成するツールを使っています。 毎晩15テラバイトのデータを生成する大型シノプティックサーベイ望遠鏡、超大型の粒子加速器、そして電子顕微鏡まであります。 CERNの大型ハドロン衝突型加速器は、10年近く前からデータを生成しています。 科学的な研究は地道で長期的なプロセスであり、価値を引き出すために何年もの保存データに目を通す必要があります。だからこそ、研究予算全体にペナルティを与えない価格で、データを長期的に保存することが非常に重要なのです。
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法的処置
監視カメラや一般人の映像に加え、ボディカムの普及により、警察当局が分析しなければならない膨大なデータ量が増えています。 しかし、デジタルフォレンジックとデータ分析が犯罪者を逮捕するのに貢献しているため、これは有効な手段です。 例えば、ボストンマラソンの爆破事件は、ビデオによる顔認識によって逮捕されました。
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Wasabiの活用

データ分析

不正検知
ビッグデータを効果的に活用することで、保険会社は不正を発見し、大きなコスト削減を実現することができます。 全米保険犯罪局(外部リンク、英語)によると、米国では年間約300億ドルの不正請求があり、その大部分は労災保険と医療保険からです。 医療施設の中には、組織的な犯罪集団に代わって不正な医療費請求を行う「メディカルミル」など、医療詐欺の加害者の隠れ蓑になっているところもあります。

データ分析は、現在行われている不正取引問題への対策に役立っています。 保険会社は、ビッグデータ技術を利用して、数十億件の請求・クレーム記録を迅速に分析し、不正の可能性を示すパターンを検出することができます。 医療記録などの一部は、HIPAA(医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律)など、厳格なプライバシー法の対象になっています。 そのため、企業は数十億の記録を安全かつコスト効率よく保管する方法を必要としています。

Wasabiでは、すべてのデータは保存時および転送時に暗号化され、保険会社が必要とする保護を提供します。 他社のクラウドストレージと比較して1/5のコストで、Wasabi のストレージを利用することができます。 他社よりも高速なWasabiは、不正検知も短時間で行うことができます。

医療画像解析
医療機関では、患者数の増加に伴い、取り扱う医療画像も増加しています。 さらに、これらの画像ツールの品質が向上は、解像度も高くなることから、より良い診断が可能になります。

一方、医用画像解析ソフトの利用は拡大傾向にあり、市場予測(外部リンク、英語)では2022年まで年平均成長率8%で拡大し、38億8千万ドル市場になると予想されています。 解析ソフトは医用画像処理装置と一体化したものが増え、より高速な処理を可能にしています。

しかし、このような高解像度の画像は、ストレージの予算を圧迫する可能性があります。 特に医療機関では、HIPAAなどのプライバシーに関する規制を満たしながら、画像を無期限に保存することが求められる場合があります。

Wasabiは、単一階層のホット クラウド ストレージというアプローチで、このようなユースケースに対応する安価なクラウドストレージを提供します。代表的なクラウドストレージに比べて5分の1の価格で、すべてのお客様のデータをすぐに利用することができます。 さらに、Wasabiのデータは保存時も転送時も暗号化されているため、プロバイダーは連邦政府のHIPAAおよびHITECH(Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act)規制を遵守することができ、高い安全性を実現しています。 また、無制限に拡張可能で、必要な数の患者さんの画像をあらゆる解像度で扱うことができます。

学術研究インターネット2
Internet2コミュニティは(外部リンク、英語)、基礎的な研究を行うために、ビッグデータの分析を行っています。 米国の高等教育機関319 1996年に設立されました。 全米最大かつ最速の沿岸から沿岸への研究・教育ネットワークを運営しています。

膨大なデータセットを分析することで、研究者や科学者は、宇宙への理解を深め、病気の治療法を早め、天気予報や気候のモデリングを進めるなど、さまざまな分野で活躍することができます。

しかし、多くの学術研究機関では、従来のオンサイトストレージや高価なクラウドストレージサービスを使用して、大容量のデータを保存・共有する余裕はありません。

Wasabiは、研究機関がビッグデータストレージのコストと拡張性の課題を解決してくれます。 ストレージをコモディティ化することを目的に開発されたWasabiは、AWSなどの競合製品と比較して80%もコストが低く、ストレージからのトラフィック量やAPIにかかる追加料金も不要です。 Wasabiを使えば、研究者は、どのデータを収集し共有するか、どこに保存するか、どれくらいの期間保持するかといった難しい判断をする必要がなくなります。 また、このホワイトペーパー (英語)で詳しく説明されているように、競合他社よりも速いパフォーマンスで、高速なInternet2ネットワークとの相性は抜群です。

お客様の声

カレイドスコープ社

カレイドスコープ社は、お客様がビジネスや業界のニュース、株式データ、ソーシャルメディア、ブログなどの膨大なデータの中から価値ある情報を見つけることができるよう、コンテンツのリサーチとインテリジェンスを提供しています。 世界中のインターネット上の非構造化データを変換し、毎秒数十億語を処理し、顧客がすぐに活用できる「知識」として集約、視覚的にインデックス化、保存、表示します。

カレイドスコープは毎月、何テラバイトものテキストを集約し、インデックスを作成し、保存しています。
そして、視覚的なデータにすぐにアクセス可能にする必要があります。 また、カレイドスコープの強力な次世代ビジュアルサーチエンジンによってインデックス化され、コンパイルされると、データのサイズは20倍以上に膨れ上がることもあります。 そして、お客様がすぐに取り出せるような状態でなければなりません。

同社は、他社のクラウドストレージを検討しましたが、コスト的に難しいことがわかりました。 最終的にカレイドスコープは、クライアントがリアルタイムでアクセスできる処理済みのHDビジュアルデータを保存するためにWasabiを選択し、他のクラウドストレージと比較して80%のコスト削減を実現しました。 しかし、それはだけではありません。

「Wasabiの性能は我々の期待を上回り続けています」と、カレイドスコープの共同設立者であるKee Kimbrellは述べています。 Wasabiは、安価であることも気に入っていますが、ビジネスの成功のためにはパフォーマンスがさらに重要です。Wasabiの高速なパフォーマンスが決め手となりました。

カレイドスコープ社の導入事例を読む(英語)

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