～SASのインメモリ・アナリティクスにより得られる深い知見が、企業のビジネス成長に貢献～
ビジネス・アナリティクス・ソフトウェアとサービスのリーディング・カンパニーである米国SAS Institute Inc.（以下 SAS）は、同社のインメモリ・テクノロジーをベースにHadoopオープンソース・フレームワークに対応した新しいソフトウェア製品「SAS（R） In-Memory Statistics for Hadoop」を発表しました。インタラクティブなアナリティクス・プログラミング環境を実現するSAS In-Memory Statistics for Hadoopは、ビッグデータ・アセットから深い洞察をより迅速かつ高精度に引き出すことで、企業が利益の増大、リスクの軽減、顧客への理解の向上、ビジネス成長の実現に貢献していきます。
Hadoopオープンソース・フレームワークは、ビッグデータ活用のためのソリューションとして認知されています。SAS In-Memory Statistics for Hadoopの活用により、複数のユーザーは、Hadoop上で大量のデータを同時にかつインタラクティブに、管理・探索・分析、モデル開発・比較、収集することができます。同ソフトウェアは、データ・サイエンティストの生産性を大幅に高めるものとして、2014年上半期中の提供開始を予定しています。
SASのAnalytic Server 研究開発担当シニア・ディレクターのオリバー・シャベンバーガー（Oliver Schabenberger）は、「SAS In-Memory Statistics for Hadoopは、Hadoop上のデータをいったん読み込むと、これをインメモリで管理し続けるため、複数のユーザーが同時にそれぞれ分析を行う場合にも対応できます。それに対して、ビッグデータを分析する際にデータをディスクに書き出す従来のアプローチは、データのシャッフルが必要となり、極めて非効率です」と述べています。
SASのインメモリ・アーキテクチャは、大量のデータから価値を見出す際に必要不可欠となる、圧倒的な速度を備えています。定評ある「SAS（R） Visual Analytics」でも使用されているインメモリ・アナリティクス・テクノロジーは、SAS In-Memory Statistics for Hadoopにも同様に採用されています。
シャベンバーガーはさらに、「SASによって、複数のアナリティクス・プログラミング言語を使用する必要性は消滅しつつあり、データ・サイエンティスト、モデラー、統計学者にとって、ツールの寄せ集めはもはや不要です。SAS In-Memory Statistics for Hadoopは、コラボレーティブな分析を行うための、高速・強力・包括的な手法を提供し、アナリティクス全体を支援します」と述べています。
SAS In-Memory Statistics for Hadoopは、クラスタリング、回帰、一般化線型モデル、分散分析、決定木、ランダム決定フォレスト、テキスト・アナリティクス、レコメンデーション・システムなど、多数の統計・機械学習モデリング・テクノロジーに対応しています。
Hadoopが選ばれる理由
米国調査会社IDCは、Hadoopの2016年の売上は8億1,280万ドル、年平均成長率（CAGR）を60.2%と予想しています。SASでは、顧客が深い洞察を引き出すために、ビッグデータ・アーキテクチャを継続的に導入すると予想しています。
SASのチーフ・データ・サイエンティストであるウェイン・トンプソン（Wayne Thompson）は、「膨大な価値を持つデータを蓄積している企業にとって、Hadoopは極めて大きなメリットをもたらします。SASは、この前途有望なビッグデータ・アーキテクチャを導入するお客様に対し、業界最高のアナリティクス技術をお届けできるよう取り組んでいます。SASは、ビッグデータが一種の流行語となる前から、ビッグデータを抱えるお客様を支援してきました。そして、テクノロジーが進化する中、お客様のご期待にお応えできるような形で、ニーズの変化に対応しています」と述べています。
トンプソンはまた、Cloudera社やHortonworks社との戦略的提携により、顧客の選択したHadoopディストリビューション内でSASが、業界最高のアナリティクスを提供していることについても触れました。
Hadoopは、コモディティ・サーバーの大規模クラスタにデータを拡散し、並列処理します。また、分散処理に欠かせない要素である、障害の検知・対応も行います。低コストの分散ハードウェアと、データの冗長性のセーフティ・ネット以外にも、Hadoopには、以下のようなメリットがあります。
並列処理：Hadoopの分散コンピューティング・モデルによって、大量のデータを処理できます。
拡張性：Hadoopシステムは、ノードを追加することで容易に拡張できます。
ストレージの柔軟性：従来型のリレーショナル・データベースとは異なり、データを保存するための前処理が不要で、Hadoopは、非構造化データを容易に保存します。
Hadoopとビッグデータ分析についての詳細は、オンラインセミナー（
http://go.sas.com/vx43q1）（英語版）をご覧ください。
＜SAS Institute Inc.について＞
SASは、ビジネス・アナリティクス・ソフトウェアとサービスのリーディング・カンパニーであり、ビジネス・インテリジェンス市場においても最大の独立系ベンダーです。SASは、高度な分析と将来予測を実現するフレームワークにもとづき、顧客企業の70,000以上のサイトに革新的なソリューションを提供しています。複雑な経営課題を解決するビジネス・ソリューションによって迅速で正確な意思決定を実現することで、顧客のパフォーマンス向上と価値の創出を支援します。1976年の設立以来、「The Power to Know（R）（知る力）」を世界各地の顧客に提供し続けています。本社：米国ノースカロライナ州キャリー、社員数：Worldwide約1万3千名、日本法人約250名（
http://www.sas.com/）
*SASとその他の製品は米国とその他の国における米国SAS Institute Inc.の商標または登録商標です。その他の会社名ならびに製品名は、各社の商標または登録商標です。
*2014年2月11日に米国SAS Institute Inc.より発表されたプレスリリースの抄訳です。
