SAS Institute Japan 代表取締役社長兼北アジア地域統括責任者 吉田仁志氏

SAS Institute Japanは5月22日、ビッグデータを超高速に探索・分析・可視化が行えるインメモリ・ソリューション「SAS Visual Analytics」を7月より国内で提供開始すると発表した。同製品は、同社が開発したインメモリ分析エンジン「SAS LASR Analytic Server」に対応した最初の製品となる。

同製品は同社のビッグデータ戦略における主力製品であるとして、代表取締役社長 兼 北アジア地域統括責任者を務める吉田仁志氏がはじめに説明を行った。「企業で取り扱うデータは爆発的に増えているが、企業にとってはこうしたデータを意味のある情報に変える必要がある。加えて、リアルタイムで繋げる必要もあるのが、それを実現するのがアナリティクス」と、ビッグデータの利用における分析の役割を語った。

さらに、「ビッグデータは高速に分析できることよりも、その結果、課題に対応するための時間が稼げることが重要」と、ビッグデータが企業にもたらすメリットを述べた。

続けて、同氏は「SAS LASR Analytic Server」の位置付けを説明した。同社はBig Analytics(ビッグデータの分析)の戦略において、『High-Performance Analytics』『Cloud』『Business Visualization』『Information Management』と4つの柱を策定している。これらのうち、High-Performance Analyticsはビッグデータの処理プラットフォームという役割を担っており、『Grid Computing』『In-Database』『In-Memory Analytics』という3つの製品群から構成され、LASR Analytic ServerはIn-Memory Analyticsに含まれる。

「LASR Analytic Serverには、SASの創始者であるジム・グッドナイトが自ら書いたコードも含まれている」と、同氏は同社が同製品にかける期待の大きさをアピールした。LASR Analytic Serverは今後、High-Performance Analyticsの既存の各種製品に統合される予定だ。

SAS LASR Analytic Serverの展開ロードマップ

SAS Institute Japan ビジネス開発本部長 須部恒氏

LASR Analytic Server、Visual Analyticsの詳細については、ビジネス開発本部長の須部恒氏が説明を行った。同氏は、High-Performance Analyticsについて、「データの探索、モデル構築、モデル展開、スコアリングといった分析のライフサイクル全体を高速化できる製品群。データ探索は可視化によって、モデル開発はインメモリ技術を使って、モデル展開はIn-DatabaseとGrid Computingによって実現する」と話した。

LASR Analytic Serverの特徴としては、「汎用的なブレードサーバで稼働すること」「インメモリ分析エンジンと並列分散実行による高速性」「大量データ/MPP対応」「HDFS活用やブレードサーバ対応によるコストパフォーマンスの向上」などがある。

SAS LASR Analytic Serverの特徴

Visual Analyticsは、Webインタフェースを用いてビッグデータを容易かつ高速に実行し、モバイル環境でも共有できる製品。具体的には、すべての機能にアクセスできる入口となる「ハブ」、分析のためのデータを準備する「Data Preparation」、データの探索・分析・発見を行う「Explorer」、レポート/ダッシュボードを作成する「Designer」、レポートを閲覧するためのiOSアプリ「Mobile BI」といったコンポーネントから構成される。

Visual Analyticsは、ビジネスユーザーがIT部門のサポートを受けなくても必要な分析やレポート作成ができるよう、直感的な操作を実現している。例えば、データ項目をワークスペースへドラッグすると、最適なチャートが自動で表示したり、その場で階層を指定して即座にドリルダウンしたりすることが可能。

Visual Analytics Explorerの画面。地図、バブル図、散布図など、さまざまな図を用いたレポートが作成できる

Visual Analyticsの推奨の最小ハードウェア構成は、1ブレード当たりのCPUコア数が12個、メモリ容量が96GBの場合で8ブレードとなっており、価格は2,000万円前後となる。ブレードサーバは日本ヒューレット・パッカードとデルの製品に対応している。

SAS Visual Analyticsの開発ロードマップ