データ分析支援プラットフォームFujitsu Software Data Analytics Smarter Hub

Data Analytics Smarter Hub（データ アナリティクス スマーター ハブ）は、機械学習など様々な分析手法を組織・チーム横断で活用し、ビジネス価値の迅速な創出を支援するデータ分析支援プラットフォームです。さまざまな分析環境の効率的な管理や再利用を可能とする「分析環境管理機能」、分析に必要な情報を迅速に探索できる「データ管理機能」、分析ナレッジの蓄積や容易な再利用が可能な「分析ナレッジ管理機能」により、部門を横断した分析業務の効率化を実現します。

製品概要

分析環境統合

AIのビジネス適用の本格化に伴い、需要予測・売上予測・品質予測などさまざまな目的に、機械学習などの分析が活用されるようになっています。そのため、予測モデルの開発などの分析業務が多様化しており、必要となるテクノロジ・ツールもOSS含め多くの選択肢が存在します。
従来は共通の分析基盤上で目的の異なる複数の分析を実施していたため、ライブラリ更新の影響を他の分析が受けるなど問題が発生していました。また、異なる用途の分析環境を新たに構築するときに、過去の分析で使用していたツール・ライブラリなどの更新やチューニングなどに時間がかかっていました。
Data Analytics Smarter Hubでは分析目的に応じてカプセル化されたコンテナ型の分析実行環境を迅速かつ簡単に構築できます。加えて、必要なデータ・プログラムも同じカプセル化された環境ごとに独立して一括管理します。これによって、分析者は目的ごとに独立した新たな分析環境を用意したり、過去の分析環境をそのまま利用したりすることが可能となり、円滑に分析作業を進めることができます。

Web UIで分析

分析作業において分析プロセスを俯瞰的に確認することが難しく、全体を理解して編集するには高度なスキルを要します。
Data Analytics Smarter Hubでは分析プロセスをWeb UI上で直観的に組み上げるためのフローを提供します。分析者は、フローのキャンバス上でデータと分析処理の部品を線でつなぐことで、ワンクリックで簡単に分析を実行することができます。分析処理は標準的なオープンソース分析実行環境であるJupyter Notebookとの連携に対応しており、Pythonコードで作成できます。入力データの一部を追加・変更するなど分析プロセスの組み替えがWeb UIによるつなぎ替えにより実施でき、コーディングなしで編集できます。また、チームでフローを共有することで、分析プロセスを視覚的に理解でき、分析作業の協力やスキル習得が容易となります。
作成した分析処理は、独立した分析部品としてテンプレート化し、レシピとして登録・分析チームで利用することができます。例えば、需要予測などの分析処理をレシピ登録しておくことで、類似した分析作業を簡単に行うことができます。これにより、初心者のデータ分析者やビジネス部門の分析者でも熟練データサイエンティストの分析ナレッジを活用した分析を行えます。

分析資産再利用

分析作業では、しばしば過去の分析の再現が必要になります。これに備えて、分析ごとに大量のファイルの版数管理やパラメータ変更を記録しておくなど、過去の分析の管理が必要であり、分析者はこの管理に多くの労力を必要とします。
Data Analytics Smarter Hubの分析環境管理では、過去の分析データ・プログラム一式を世代として自動管理しており、過去の状態に瞬時に切り替えることができます。例えば、多数のパラメーターの組み合わせを試しながら分析を実施した場合に、高い精度を達成した過去の予測モデルに簡単に戻せます。これにより、分析者は煩わしい管理から解放され、分析業務に専念することができます。
また、過去から現在までの任意の世代の分析環境をまるごと複製（クローン）することで、他の分析者が作成した分析プロセスを簡単に流用できます。データは仮想的な複製となっており実際にデータコピーは発生しないため、大容量データを含んだ分析環境においても、ストレージ容量の増加を気にすることなく複製できます。これにより、分析チームの他のメンバーが作成した分析プロセスを気楽に触ってみて試すことができ、チームにおける分析ナレッジの共有・活用を活性化させます。
また、ナレッジを共有することで新たな気づきの獲得、過去に他のメンバーが実施済みの分析作業の重複実施を回避できます。

クライアントツール連携

データ分析にはAIによる予測やBI・数値解析など従来分析による傾向把握など様々な技術があり、適材適所で使い分けることが必要です。AIモデルの開発では、BIによるデータ可視化でターゲットの絞り込みを事前に行うなど複数分析を併用したハイブリッド分析により、精度向上を図ります。このような既存手法においては、分析者ごとに使い慣れたツールを利用していることが一般的です。
Data Analytics Smarter Hubでは、分析実行環境であるJupyter Notebookの連携に加えて、Windowsクライアントのツールとも連携することで、複数分析の組み合わせをシームレスに実行できます。
また、データを分析者のWindowsクライアントに移動することなく、クライアントツールを直接呼び出して作業を行えます。クライアントのエクスプローラからファイルを移動することもでき、クライアントとサーバ間のデータのやり取りも容易です。

分析情報探索

分析によるデータ活用では様々なデータを組み合わせることで新たな価値を創出するため、所有しているデータの横断的な抽出と分析が重要です。一方で、分析対象のデータはIoTデータから社内の業務データなど様々で、格納場所も散在しており、全社的なデータ活用に向けた大きな課題となっています。
Data Analytics Smarter Hubのデータ管理により、これらの散在しているデータをカタログ化します。必要なデータをカタログ上からWeb UIの操作で取り出すことができるため、分析者でも簡単にデータを準備できます。これにより、データを物理的に新たなストレージに集約することなく、散在するデータを活用した組織横断的なデータ分析を実現します。
また、データ管理と、フローやレシピを管理する分析ナレッジ管理を一体化したことで、データ格納庫のデータと分析資産の両方を一元的に管理します。これにより、データと分析資産の両方を対象としたキーワードやタグによる検索を一度に行えます。抽出したデータと分析資産の関係性はデータリネージュで見える化し、データがどの分析プロセスで使われているかいつでも確認できます。分析者は目的に必要なデータだけでなく、過去の分析資産も連鎖的に探し出すことができ、新たな分析の準備に関する作業時間を大幅に短縮できます。

動作環境

• 注1
  スケールアウト構成を実施する際に別途必要です。

連携製品

Data Analytics Smarter Hubと連携できるソフトウェアは、以下のとおりです。詳細については各種「お問い合わせ」窓口または、当社担当営業までお問い合わせください。

連携できるソフトウェア

• Jupyter Notebook
• Fujitsu Software Big Data Integration Server

本製品の「Windowsツール連携」機能を使って連携できるソフトウェア

• Tableau Desktop
• Microsoft Excel

• インフォメーション&ダウンロード マニュアルやスマートデバイスにおける動作条件、ライセンス条件、サポートポリシーなどの関連情報は「インフォメーション&ダウンロード」をご覧ください。
• OSへの対応状況 最新を含む各OSへの対応状況は「ソフトウェアの一覧表（システム構成図）と各種対応状況」の「OSへの対応状況」をご覧ください。

価格

本製品は、システム構成に応じたお見積もりが必要です。お客様の業務に最適なシステム構成をご案内しますので、お気軽にご相談ください。

製品をご使用中のお客様

技術的な情報の提供

製品のマニュアルやガイドブック、OS・サーバー・スマートデバイスなどへの対応状況、脆弱性情報などを提供しています。また「技術情報」のページでは、製品の良くあるご質問（FAQ）、ガイド集、テンプレート、デザインシート、注意事項などの情報も提供していますので、ご質問・お問い合わせに先だち、ぜひご覧ください。

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