特集：セルフサービスBIをめぐるAtoZ
「セルフサービスBI（セルフBI）」とも呼ばれる動き、そしてこれに関連する製品・サービスが急速に広がりつつある。一言でいえば、ビジネスを直接生み出す、あるいは直接支える人々が、データを自ら活用し、より迅速で的確な判断をすることを目指す活動だ。本特集では、セルフサービスBIで具体的に何ができるのか、どうやればいいのか、社内の役割分担はどうすればいいのか、セルフサービスBIツールをどう補うのが効果的なのか、といった、従来のBIとは異なるセルフサービスBIならではの課題と解決策をお伝えする。
TopStory
Tableauから見たデータ分析の世界：
セルフサービスBIツールが目指す、現場主義のBIとはどのようなものか。「誰もがデータ分析ができる」というのはどういうことなのか。近年、ユーザーの支持を集めているTableauの視点から、これを根本に立ち戻って紹介します。
セルフサービスBIのABC
セルフサービスBIのABC（1）：
ビジネスの最前線にいる読者のための、セルフサービスBI入門連載。第1回は、あらためて「セルフサービスBIとはそもそも何なのか」を紹介する。
セルフサービスBIのABC（2）：
セルフサービスBIツールは、具体的にどのような機能を持っているのでしょうか？ その機能はExcelには備わっていないのでしょうか？ 今回は、Excelとの比較で、セルフサービスBIツールの特徴を考えます。
Tableauから見たデータ分析の世界
Tableauから見たデータ分析の世界：
セルフサービスBIツールが目指す、現場主義のBIとはどのようなものか。「誰もがデータ分析ができる」というのはどういうことなのか。近年、ユーザーの支持を集めているTableauの視点から、これを根本に立ち戻って紹介します。
関連記事
アナリティクス トレンド ピックアップ：
クリック・テクノロジーズは、2015年2月にセルフサービスBIツールの新製品、「Qlik Sense」を提供開始した。では、同社がこれまで提供してきたQlikViewとの違いは何なのか。これを分かりやすく説明する。
アナリティクス トレンド ピックアップ：
Amazon Web Services（AWS）は2015年4月10日（日本時間）、機械学習技術を容易に使えるようにするサービス「Amazon Machine Learning」を発表した。これがどんなサービスなのかを簡潔に紹介する。
トレジャーデータとテーマは同じ：
IIJは2015年3月2日、ビッグデータの収集・蓄積・解析のための環境をワンストップサービスとして提供する「IIJ GIOストレージ＆アナリシスサービス」を、正式提供開始した。
IoTもビジネス直結：
クラウドベースのデータ管理サービスを提供する米トレジャーデータは、2014年12月中旬で合計約11兆件のデータを保管、これが2015年末には30〜50兆件に増加する見通しと説明している。2014年移行はIoTにも注力、扱うデータは急増を続けている。
「夢の人工知能」ではない：
IBMが2014年12月18日に提供開始したデータ分析クラウドサービス「IBM Watson Analytics」。人工知能がデータ分析に基づき、ビジネスの問題に正しい答えを出してくれるというイメージを抱くのなら、それは誤りだ。このサービスの価値は、ビジネスの現場にいる人たちが、事実上データ分析作業をしなくても、データから知見を得られることを目指している点にある
事例・インタビュー
ようやく時代が追い付いてきた：
ユニークなBI（Business Intelligence）ツールで急成長する米Tableau Softwareの共同創業者で、チーフサイエンティストのパット・ハンラハン氏にインタビュー。その前編として、同氏のBIおよびビッグデータについての考えを聞いた部分をお伝えする。
OSや言語ではなくデータベースを極めたい：
シリコンバレーで起業したビッグデータベンチャーの創業者の1人に、経歴や今後の目標、自身が開発した大人気のログコレクタなどについて聞いた。
若手起業家の素顔：
米トレジャーデータのCTOを務める太田一樹氏にインタビューする機会を得た。プログラミングを始めたきっかけや、Hadoopとの出会い、起業についてなど、28歳の若手起業家の素顔に迫った。
Database Expertレポート（1）：
データサイエンティスト育成プログラムの先生に、使えるスキルセットって何だろう、という疑問をぶつけてみた。いわく、座学だけじゃ不十分なのだそうです。
データ分析の基礎技術解説
数学的な知識やソフトウェア知識がないと挑戦しにくい印象の機械学習を、Webサービスとして利用できる環境が「Azure Machine Learning」です。全体のプロセスを見ながら体験して理解してみましょう。
それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい？ データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。
- 時系列分析II―ARMAモデル（自己回帰移動平均モデル）の評価と将来予測
- 時系列分析Ｉ ――ARMAモデルと時系列分析
- 富山県民を分類してみたら……？――クラスタリング分析の手法
- 回帰分析II：重回帰分析の方法、科学的な将来予測
- 回帰分析I：回帰分析って何？ から、最小二乗法、モデル評価、妥当性検討の実際まで
- 学習塾を運営するのに最適なのはどこ？ オープンデータを活用して実践的なスキルを身に付ける
- 「ビールと紙おむつ」のような相関関係を探る分析手法にはどんなものがある？――データ分析方法についての検討
- ログを分析するには？ XMLデータを分析するには？ pandasでデータを分析できる状態にする
- データを取り込む・格納するための方法を理解する
- データ分析がデキるITエンジニアになるために必要な「道具」を揃える
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！
Hadoopとは何かを解説し、実際にHadoopを使って大規模データを対象にしたテキストマイニングを行います。テキストマイニングを行うサンプルプログラムの作成を通じて、Hadoopの使い方や、どのように活用できるのかを解説します。
Hadoop HiveはHadoop上でSQLライクなクエリ操作が可能なDWH向けのプロダクトです。SQLに近い操作が可能なため、HBaseよりもデータベースに慣れ親しんだみなさんには使い勝手がいいかもしれません。本稿ではこのHiveの使い方とレビューを行っていきます。
Hadoopをはじめ、Java言語を使って構築されることが多い「ビッグデータ」処理のためのフレームワーク／ライブラリを紹介しながら、大量データを活用するための技術の常識を身に付けていく。
ビジネスインテリジェンス（BI）の概要を解説した記事が多くのメディアで取り上げられるようになり、その基本的な理解は深まったと思われる。このような現状を踏まえ、本連載ではさらに一歩踏み込んだ内容として、データ分析の手法や注意点に焦点を絞った実践的な解説を展開する。
その他のおすすめ記事
Dreamforce 2014：
米セールスフォース・ドットコムは10 月13日（米国時間）、サンフランシスコで開幕した同社の年次イベント「Dreamforce 2014」で、BIサービスの「Salesforce Analytics Cloud」を10月20日に提供開始すると発表した。これは。TableauやQlikViewのように、ITや統計分析に詳しくない人が簡単にデータ分析を行えるようにするサービスだ。
Tableau Conference 2014：
「データ分析はクリエイティブなプロセスだ」。2014年9月9日（米国時間）に開幕したTableau Conference 2014で、CEOのクリスチャン・シャボー氏は、クリエイティブなデータ分析によって組織や社会に価値をもたらそうとするユーザーを支援していくと話した。
オラクルの「SQL on Hadoop」：
オラクルのSQL on Hadoopが、SmartScanなどを盛り込んだ「Oracle Big Data Appliance」のオプションとして登場する。エンタープライズ向けDBアプライアンスの延長として運用・管理できる点が強みになるようだ。
データ資源活用の基礎（2）：
官公庁による活動が目立つオープンデータ。実は、一般企業でも面白い展開が考えられる。活用の可能性、検討時の留意点を整理しておこう。
データ資源活用の基礎（1）：
にわかに話題になり始めた「オープンデータ」だけれど、その現状は？ 実際には何ができる？ Linked Open Dataとは？ ざっと理解するオープンデータのこれからと、ビジネス創出の可能性。
Google I/O 2014速報：
Google I/Oでは、多様なデバイスに注力する発表が相次いだ一方で、データ分析基盤サービスの発表もあった。ストリーム処理もバッチ処理もシンプルな実装で実現する。
ようやく時代が追い付いてきた：
ユニークなBI（Business Intelligence）ツールで急成長する米Tableau Softwareの共同創業者で、チーフサイエンティストのパット・ハンラハン氏にインタビュー。その前編として、同氏のBIおよびビッグデータについての考えを聞いた部分をお伝えする。
調査リポート：
ITRが発行した調査リポートによると、BI関連製品の国内売り上げシェアはSAP、オラクルの順であった。データ分析に関わるツールの選定基準の上位では、多様な分析機能を挙げるユーザーが多いことが分かった。
Microsoft Azure情報アップデート：
米マイクロソフトが機械学習アプリ開発のための新しいクラウドサービス「Microsoft Azure Machine Learning」（Azure ML）を発表。7月からプレビュー版を公開する。
SQLクエリでストリームデータ分析系の操作ができるNorikraを、LINEに勤務する田籠氏がOSSで公開。「ユーザーフレンドリーなストリーム処理を理解している初のソフトウェア」だという。
データ分析基盤としての性能を高めるPOWER：
ビッグデータ処理能力は「x86サーバーの50倍」。データ分析基盤向けの機能を強化したPower System製品が登場。OpenPOWER Foundationの活動成果も取り込み、POWERは今後もIBMの資本の下で開発が続く。
Database Watch（2014年4月版）：
DWHで多数の実績を持つNetezzaのコアを受け次ぐPureData for Analytics。周辺ツールとの連携を含めて取材した。
となりのアドテク（1）：
スマートフォンアプリ広告の世界は、Web広告よりもユーザートラッキングが難しい世界。この領域のサービス展開を支える環境を現場技術者が解説する。
セキュリティ分野にも応用可能：
米スプランクが日本国内ビジネスの戦略を発表、2014年は「セキュリティ」「ビッグデータ」そして「学術」にフォーカスする。
調査レポート：
米EMCが実施した企業意識調査の結果が公表された。それによると、北米地区でのデータ活用が進む一方で、日本以外のアジア圏企業の積極性が顕著になっているようだ。
今後は業種別テンプレートも拡大：
トレジャーデータが、サービスラインアップを強化する。従来の10〜50倍の応答性能が見込めるアドホッククエリ機能や簡易なクエリ生成のためのBIツール、企業向けサポートの拡充などを本格的に展開する。
Windows Azure情報アップデート：
米Microsoftは、クラウドベースのHadoopディストリビューション「Windows Azure HDInsight」を正式に提供開始すると発表した。
一般企業のためのセンサデータ、ログデータ活用促進：
富士通は2013年10月28日「Fujitsu Big Data Initiative」に、10種類のオファリング（課題解決メニュー）を体系化した。この10種は、富士通が持つデータ活用のモデル案件約200の中で、汎用性の高いものを実装モデルとしてパッケージングしたもの。データ活用案件において、初期のヒアリングや実装の検討プロセスを短縮できるとしている。
製品動向：
SQLクエリが使えるHadoop環境を即立ち上げできるPureData System製品が登場。統合管理ツールと併せてチューニング済みの状態で提供する。
情報インフラ系ニュースまとめ：
直近の情報系ITインフラに関わるニュースをまとめて紹介。10月冒頭は、データ転送・処理速度を重視したLTEツール、機械学習演算を高速化する技術、データ分析専門家集団との協業が相次いで発表となった。
OSや言語ではなくデータベースを極めたい：
シリコンバレーで起業したビッグデータベンチャーの創業者の1人に、経歴や今後の目標、自身が開発した大人気のログコレクタなどについて聞いた。
一般企業のためのセンサデータ、ログデータ活用促進：
富士通は2013年10月28日「Fujitsu Big Data Initiative」に、10種類のオファリング（課題解決メニュー）を体系化した。この10種は、富士通が持つデータ活用のモデル案件約200の中で、汎用性の高いものを実装モデルとしてパッケージングしたもの。データ活用案件において、初期のヒアリングや実装の検討プロセスを短縮できるとしている。
製品動向：
SQLクエリが使えるHadoop環境を即立ち上げできるPureData System製品が登場。統合管理ツールと併せてチューニング済みの状態で提供する。
自然言語検索が可能：
米Clouderaは、Hadoopに保存された情報を検索する「Cloudera Search」を正式に提供開始すると発表した。同時に技術サポートや法的補償を盛り込んだアドオン「Cloudera RTS（Real-time Search）」のサブスクリプション提供も始めた。
BI製品動向：
オラクルがデータ分析アプライアンスの新版を投入する。併せて、モバイルデバイス対応をにらんだ周辺ソフトウェアの機能強化も発表した。
アクセンチュアは「データサイエンスチーム」アプローチを採用：
IT戦略・経営戦略支援のノウハウを多く持つアクセンチュアが、データ分析の専門家集団をグローバル直轄で組織。意思決定に結び付くデータ分析環境と各種コンサルティングを含む「データサイエンスチーム」による包括的な支援体制を整備した。
RDBに加え、Hadoop上のデータも分析対象に：
IBM SPSS Analytic Server V1.0を導入することで、SPSS ModelerからHDFSに直接アクセスしてHadoop基盤上にあるデータを分析可能になる。
日本人が立ち上げたシリコンバレー発ベンチャー：
クラウド型ビッグデータ処理基盤を提供する米国トレジャーデータが日本国内における事業展開を本格化させる。
分析処理と業務処理を組み込み：
SAPジャパンは5月9日、中堅中小企業向け基幹業務システム「SAP Business One, version for SAP HANA」を同日から提供開始すると発表した。システム内全体に対する検索機能なども新たに提供される。
SQL on Hadoopが実用段階に：
「Hiveの10倍速い」クエリエンジンが一般公開に。最新の列指向データフォーマットなどにも対応している。
日本IBMは独自の「BLUアクセラレーション」技術を盛り込んだデータベースソフトウェアの最新版を発表した。
Windowsネイティブ環境向けApache Hadoopディストリビューションがβ版を公開。100％オープンソースのエンタープライズグレードHadoopプラットフォームを目指すという。
Database Watch（2013年1月版）：
2012年末に発表されたAmazon Redshift。ついにデータウェアハウスも格安のWebサービスの1つとして選択できるようになった。今月はRedshiftをウォッチ！
使い慣れたインターフェイスでビッグデータにアクセス：
マイクロソフトがApache HadoopとAzure、Windows Serverの連携を推進。アプリケーション開発者向けSDKも公開した
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