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世界で100社以上の導入実績のある、業界標準PMMLベース予測分析モデル実行ソリューションの販売開始
[14/11/26]
提供元：@Press
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インフォコム株式会社（東京都渋谷区、以下インフォコム）と、Zementis, Inc. （米国カリフォルニア州 CEO マイケル ゼラー 以下Zementis社）は、Zementis社が取り扱う、大手金融機関、IT関連、電気通信業、政府機関等幅広い業種の企業/団体を顧客とし、世界で100社以上への導入実績のある予測分析モデル実行ソリューション「ADAPA」「UPPI」の日本国内における販売およびサポートを行う販売代理店契約を締結しました。
【販売代理店契約締結の背景】
現在、企業活動ではビックデータの積極的な利活用が重要な経営課題となっています。データ主導型の意思決定を効率的に行うためには、データサイエンティストにより構築された分析モデルを有効活用できる環境を整備し、スピーディな意思決定を進めることに取り組む企業が増えています。
インフォコムでは、昨年から、データ分析マッチングサイト「CrowdSolving（クラウドソルビング）」※の提供を開始するなどビッグデータ関連事業を積極的に推進しています。今回、データ分析に関するトータルソリューションを提供し、この事業分野での業容拡大を加速することを目的に、Zementis社と日本国内販売代理店契約を締結、同社が提供するPMMLベース予測分析モデル実行ソリューションの販売を開始することとしました。
【Zementis社製品の概要】
「ADAPA」「UPPI」は、データサイエンティストが構築した分析モデルをエンタープライズ環境に素早く簡単に展開し、分析モデルを最大限に活用するためのプラットフォームです。PMML形式で分析モデルを出力することで、主要なDWHプラットフォームやHadoopクラスタ環境、アプリケーションサーバー上へ分析モデルを組込むことが可能です。各プラットフォーム上のリソースを有効活用したビックデータ分析にも対応します。
【Zementis社について】 http://zementis.com/
米国サンディエゴに本社を置く、PMML※技術をベースとした予測分析に関するITソリューションを開発、販売している会社です。大手金融機関、IT関連、電気通信業、政府機関等幅広い業種の企業/団体を顧客とし、世界で100社以上への導入実績があります。サンフランシスコ、香港にも拠点があり事業を拡大しています。
以上
＜取り扱いを開始する製品の概要＞
■ADAPA（アダパ）
アプリケーションサーバー向けの予測分析モデル実行エンジン。分析モデルをPMMLに対応したアプリケーションサーバー上に展開/実行します。展開された分析モデルは、SOAP、REST等のWebサービスとして提供され、さまざまなアプリケーションから予測分析の実行が可能です。Excelのａｄｄｉｎを利用することで、Ｅｘｃｅｌのインターフェースからも実行できます。
〇対応プラットフォーム
Ｒｅｄｈａｔ Ｊｂｏｓｓ、Ｏｒａｃｌｅ Ｗｅｂｌｏｇｉｃ、ＩＢＭ Ｗｅｂｓｐｈｅｒｅ、SAP HANA、Amazon AWS等
■UPPI（ユーピーピーアイ）
DWH/Haddopクラスタ環境向けのIn-databaseの分析モデル実行エンジン。各DBのUDF（User-defined function）として提供され、さまざまなアプリケーションからSQL言語による予測分析の実行が可能です。DB内で分析モデルを実行することで、各環境のリソースを最大限に活用した大量データのスコアリングが可能です。全ての分析フローがDB内で実行されるため、データの移動コストを低減することができます。
〇対応プラットフォーム
Teradata/Aster、IBM Puredata、Pivotal GreenPlum、Hadoop（Hive）等
＜ご参考＞【用語解説（五十音順）】
■CrowdSolving（クラウドソルビング） https://crowdsolving.jp/
当社が2013年2月より開始した、国内初のデータ分析・予測モデル作成のクラウドソーシングサイト。
分析したいデータを保有する企業等がサイトを通じてデータ分析を依頼し、会員登録している多数のデータサイエンティスト（約1,100名 2014年10月末現在）がサイト上で分析精度を競い合い、より高精度な分析/予測モデル、評価レポートを提供した上位者へ懸賞金が支払われます。
「依頼者である企業が発注しやすいサービス価格で、高品質な分析データの提供を受ける」ことができ、事業展開・改善の際の分析コストを軽減することができます。
■PMML（ピーエムエムエル：Predictive Model Markup Language）
統計解析やデータマイニングのモデルの定義を記述できるXMLに基づいたマークアップ言語。大手データ分析関連企業が主導するコンソーシアム、データ・マイニング・グループ (DMG)によって開発された、モデルをさまざまなベンダーの異なるアプリケーション間で共有可能にするための規格、およびベンダーに依存しないモデルのオープンスタンダードな定義方式。2014年にリリースされたPMMLの最新バージョンv4.2.1では、新しい分析手法やポスト処理が追加サポートされている。
【販売代理店契約締結の背景】
現在、企業活動ではビックデータの積極的な利活用が重要な経営課題となっています。データ主導型の意思決定を効率的に行うためには、データサイエンティストにより構築された分析モデルを有効活用できる環境を整備し、スピーディな意思決定を進めることに取り組む企業が増えています。
インフォコムでは、昨年から、データ分析マッチングサイト「CrowdSolving（クラウドソルビング）」※の提供を開始するなどビッグデータ関連事業を積極的に推進しています。今回、データ分析に関するトータルソリューションを提供し、この事業分野での業容拡大を加速することを目的に、Zementis社と日本国内販売代理店契約を締結、同社が提供するPMMLベース予測分析モデル実行ソリューションの販売を開始することとしました。
【Zementis社製品の概要】
「ADAPA」「UPPI」は、データサイエンティストが構築した分析モデルをエンタープライズ環境に素早く簡単に展開し、分析モデルを最大限に活用するためのプラットフォームです。PMML形式で分析モデルを出力することで、主要なDWHプラットフォームやHadoopクラスタ環境、アプリケーションサーバー上へ分析モデルを組込むことが可能です。各プラットフォーム上のリソースを有効活用したビックデータ分析にも対応します。
【Zementis社について】 http://zementis.com/
米国サンディエゴに本社を置く、PMML※技術をベースとした予測分析に関するITソリューションを開発、販売している会社です。大手金融機関、IT関連、電気通信業、政府機関等幅広い業種の企業/団体を顧客とし、世界で100社以上への導入実績があります。サンフランシスコ、香港にも拠点があり事業を拡大しています。
以上
＜取り扱いを開始する製品の概要＞
■ADAPA（アダパ）
アプリケーションサーバー向けの予測分析モデル実行エンジン。分析モデルをPMMLに対応したアプリケーションサーバー上に展開/実行します。展開された分析モデルは、SOAP、REST等のWebサービスとして提供され、さまざまなアプリケーションから予測分析の実行が可能です。Excelのａｄｄｉｎを利用することで、Ｅｘｃｅｌのインターフェースからも実行できます。
〇対応プラットフォーム
Ｒｅｄｈａｔ Ｊｂｏｓｓ、Ｏｒａｃｌｅ Ｗｅｂｌｏｇｉｃ、ＩＢＭ Ｗｅｂｓｐｈｅｒｅ、SAP HANA、Amazon AWS等
■UPPI（ユーピーピーアイ）
DWH/Haddopクラスタ環境向けのIn-databaseの分析モデル実行エンジン。各DBのUDF（User-defined function）として提供され、さまざまなアプリケーションからSQL言語による予測分析の実行が可能です。DB内で分析モデルを実行することで、各環境のリソースを最大限に活用した大量データのスコアリングが可能です。全ての分析フローがDB内で実行されるため、データの移動コストを低減することができます。
〇対応プラットフォーム
Teradata/Aster、IBM Puredata、Pivotal GreenPlum、Hadoop（Hive）等
＜ご参考＞【用語解説（五十音順）】
■CrowdSolving（クラウドソルビング） https://crowdsolving.jp/
当社が2013年2月より開始した、国内初のデータ分析・予測モデル作成のクラウドソーシングサイト。
分析したいデータを保有する企業等がサイトを通じてデータ分析を依頼し、会員登録している多数のデータサイエンティスト（約1,100名 2014年10月末現在）がサイト上で分析精度を競い合い、より高精度な分析/予測モデル、評価レポートを提供した上位者へ懸賞金が支払われます。
「依頼者である企業が発注しやすいサービス価格で、高品質な分析データの提供を受ける」ことができ、事業展開・改善の際の分析コストを軽減することができます。
■PMML（ピーエムエムエル：Predictive Model Markup Language）
統計解析やデータマイニングのモデルの定義を記述できるXMLに基づいたマークアップ言語。大手データ分析関連企業が主導するコンソーシアム、データ・マイニング・グループ (DMG)によって開発された、モデルをさまざまなベンダーの異なるアプリケーション間で共有可能にするための規格、およびベンダーに依存しないモデルのオープンスタンダードな定義方式。2014年にリリースされたPMMLの最新バージョンv4.2.1では、新しい分析手法やポスト処理が追加サポートされている。
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