ソリューション

ビッグデータ処理で「こんなお悩み」はありませんか？

  • データ分析の準備/前処理に多くの時間がかかっている
  • オープンデータを取込み既存データと組合せた分析で予測やインサイトを得たい
  • ビッグデータが手軽に操作/処理できない
  • 受注や売上データの件数が多くなり ExcelやAccessでは処理が限界
  • DBバッチ処理が予定した時間内に終わらない
  • 会社名の表記が異なっている  ABC株式会社、ABC(株)、abc株式会社
  • 新システム移行する旧データがブラックボックスで移行作業の見積りができない
  • ビッグデータ処理のための設備コストが高すぎる

ESPERiCが「これらのお悩み」を解決します

ESPERiC（Enhanced SuPER in-memory Columnar solution）は、⽇頃の企業活動で⽣まれる取引ログデータやIoTデータなどのビッグデータを普段お使いのノートPCやデスクトップPCで超⾼速にハンドリングできます。最⼤20億⾏、512項⽬のビッグデータをSuper DataChef V3またはJupyter Notebook/Jupyter Labでストレスなく扱えます。また、繰り返しが必要な処理は定型化（レシピ=Pythonプログラム、自動プログラミング）できます。レシピを利用して高速アプリケーションやバッチ処理もノンプログラミングで開発できます。

※ Jupyter Notebook/Jupyter Labは多くのデーターサイエンティストが使⽤しているデータ分析⽤ツールです。
REPL (Read-Eval-Print Loop) と呼ばれる方法でESPERiCプログラムを対話型で実行できます。また、ノートブックと呼ばれるドキュメントを作成し、プログラムの記述と実行、メモの作成、保存と共有などをWebブラウザーで行うことができます。ESPERiCとオープンソースの分析アルゴリズムを併用することでビッグデータから知見・インサイトを得ることができます。

図1 ESPERiCのシステム例

適用業務

ビッグデータでもすぐに結果が得られ瞬時に意思決定が可能です。また、既存システムに影響を与えずデータ資産を活⽤でき、変化（法改正など）への適応⼒が⾼く、導⼊効果が⼤です。

表1 適用業務

特にデータ分析では、データラングリング（Data Wrangling）と言われる準備作業のための性能が Python/R に比べ データインポートは3〜13倍、ジョインは15〜34倍、サーチ/ソートは86〜580倍 速く、データ分析の8割を占めると言われる準備作業が大幅に短縮できます。

データ活用によるDX推進

ESPERiCは、企業内外にある情報を必要なデータにして企業活動に活用できるよう、DX（Digital Transformation）を推進するツールとして使用できます。

ESSグループ Challenging to the next stage.
ESPERiCの開発・販売・ソリューション提供は、株式会社ESSソリューションズが行っています。

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