デル株式会社 エンタープライズ・ソリューション & アライアンス部門にて、ビッグデータ ビジネス開発を担当している 堀田 鋭二郎 と申します。

 

前回第1回の記事で大変好評いただいたオープン・スタンダード・クラウド・アソシエーション (OSCA) のメンバーで、当社デルの日本におけるパートナー様でもあり、データマイニングやビジネスアナリティクスなどのプロアクティブな分析環境をご提供されているデータ分析スペシャリスト企業である株式会社KSKアナリティクス様より、データ分析・活用の観点で第2回目の記事をご投稿いただきます。

Gartner 2016 Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms の分野でLeaderポジションであるRapidMiner製品、且つ、オープンソースをまずは活用してデータ分析の第一歩もご提案するKSKアナリティクス社のスタンスは非常に興味深い内容です。(# 当然ながら当社デルのBigdata/IoT ラボでも本製品のデモ環境がいくつかの活用シナリオとともに準備してございます)

 

 

こんにちは、KSKアナリティクスの足立です。

前回は機械の稼働ログ(センサデータ)を使った故障予測分析を、RapidMinerで手軽に実行できることをお伝えしました。

 

 上矢印の「RapidMiner」はRapidMiner製品シリーズ「RapidMiner Studio」と「RapidMiner Server」を含んでいます。

ではどのように使い分けるものか、下記の構成関係をご覧ください。

 

分析者が1人なら「RapidMiner Studio(以下Studio)」、複数人なら「RapidMiner Server(以下Server)」の利用をお勧めします。 

分析者が複数人でも、Studioを使って個々に分析すれば問題ないのでは?と思われるかもしれません。 

しかしServerは、分析だけでなくその先の結果の活用に大いに貢献します!

 

今回は、分析者が複数人の場合になぜServerが有効なのか、以下に焦点をあてご紹介します。

 

1.分析作業の共有化と処理の高速化

2.分析を定期的実行(スケジュール化)

3.分析結果をダッシュボードで共有

 

1.分析作業の共有化と処理の高速化

 複数人で分析するとき、「どの分析プロセスファイルを実行すべきか」ファイル管理が運用の要となります。もし実行可能な最新バージョンがあることに気付かず、古いバージョンを更新し実行してしまったらどうなるでしょう?

間違った分析結果が共有され、活用されてしまうかもしれません。

 この事態を防ぐためには、最新版の分析プロセスをサーバに保管し、チーム内の誰でも実行できる環境が必要です。

Studioで作成した分析プロセスをServerに保存すれば、いつ・誰が作成したファイルかは明らかです。

※(左上)Studio側で作成したプロセスをServer側リポジトリに保存(右下)保存したプロセスをServer管理画面で確認

 

 Serverに保存したプロセスを実行すると、その結果はStudio側からもServer側からも確認できます。ここでは、Server側から結果を確認してみましょう。 

 前回の記事と同じ故障予測を実行してみました。決定木分析を行って、機械が正常/故障のルールを抽出しています(例:センサ4の値が3.487以下であれば正常)。

この結果はアクセス権限が付与された特定のメンバーのみ確認できます。それ以外の方には、ダッシュボード機能(3で紹介)を使って結果を共有することができます。

 

上記の他にも、データベース接続など共通の設定をServerに持たせておけば、個々のStudioに設定する必要がなくなりServerは分析の中心的な役割を果たします。

 

また分析処理において、ServerはStudioに比べて論理プロセッサを多く割り当てられるため不可の高い計算を実行できます。よってStudio側の負担を軽減した運用が可能です。

 

2.分析を定期的実行(スケジュール化)

 RapidMiner(Studio・Serverともに)では、基本的には実行ボタンをクリックして分析処理を開始します。

例えば、15分に1回のペースで機械の故障予測・異常検知させたい場合、その都度実行ボタンをクリックしなければならないのでしょうか?

 これはかなり手間がかかります。

しかしServerのスケジュール機能を使えば、設定した日時に分析を自動的に開始できるのです!

スケジュールはStudio側からもServer側からも設定できますが、ここではStudio側からの設定をご紹介します。 

月・日・曜日・時・分・秒単位で細かくスケジュールを組むことができるため、定期的な予測・検出を行うことができます。

 

3.分析結果をダッシュボードで共有

 1で触れたように、分析者ではない方(プロジェクトの意思決定権者や現場管理者)と分析結果を共有したい場合は、結果をブラウザで表示できるダッシュボード機能の利用が有効です。

 下図のように、Server側でダッシュボードのデザインを作成します。マウス操作で簡単に表やグラフを作成し、お好みのスタイルでレポートを作成、ブラウザを介して公開できます。 

BIのダッシュボードと同じ感覚で利用できるため、今後の方針に活かせそうな知見を発見しやすくなります。 

今回はRapidMiner Serverの機能紹介を通して、複数人で分析する際のメリットをお伝えしました。 

 

 Serverソフトがあれば上記の便利な機能を使えること間違い無しなのですが、ここで重大な問題があります! 

Serverの処理性能を最大限に活かすためには、相応のハードウェアが必要 になります。

 

 

その観点では、デル社のPCだけでなく、サーバーも含めた豊富なハードウェア製品ポートフォリオは、お客様固有のワークロード、条件にフィットすることが実現可能で、様々な万全のサポート(例えば6、7年の長期保守、サービスタグを使った保守の一元管理等々)は、ビジネスに活用するRapidMiner Serverの稼働にピッタリです!

 

 

 

 

  デル社の相性が非常に良い豊富なサーバ製品郡×RapidMiner Serverの組合せで、社内のデータ分析・活用を始めましょう!

 

 次回は「③ 世界中で使用・高い評価を獲得」と「④ ビッグデータ対応と分析処理基盤」についてご紹介します。次回もどうぞお付合いください!

 

 

以上、株式会社KSKアナリティクスにおける第2回目の投稿でした。 

 

  今回の記事の内容についてのご質問、自社のデータを分析して活用したい等のお問合せ、デルが実現するビッグデータ関連の内容についてご質問等あれば、どうぞ遠慮なくご連絡ください。

喜んで!我々からご説明の機会をいただきたいと思います。

 

【関連ブログ】

Bigdata/IoTの取り組み - (無償??)オープンソースで始めるデータ分析と活用-誰もが当たり前にデータを分析・活用できる時代がやって来る!?(第1回) 

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