出版社内容情報
ITエンジニアがビッグデータ分析基盤を構築するために必要となる製品・技術の最新動向や活用方法をまとめました。
機械学習やIoT（モノのインターネット）といった先端技術に対応したビッグデータ分析基盤の製品・技術を詳しく解説すると同時に、企業で実際にビッグデータを活用する秘訣を分かりやすく解説しています。ビッグデータ分析基盤製品・クラウドサービスの最新情報も充実しています。
2015年発行の「すべてわかるビッグデータ大全2015-2016」を大幅に刷新しました。
第1章■ビッグデータ分析の基本知識
1-1 ビッグデータ時代の情報分析技術とIT基盤
1-2 「機械学習」の破壊力
1-3 ビッグデータで予兆発見
第2章■ビッグデータ分析の最新技術動向
2-1 大規模データ処理の新基盤「Apache Spark」
2-2 クラウド上のデータウエアハウス「Amazon Redshift」
2-3 活用が進む「機械学習」
2-4 機械学習を用いたシステム性能分析の威力
2-5 セキュリティ強化のためのビッグデータ分析
第3章■ビッグデータ活用の秘訣
3-1 分析請負人カミヤのデータエンジニア事始め
・Section 1 データ分析基盤の選び方、今やDWHはクラウド一択
・Section 2 利用者の目的に応じ、“3層”の活用基盤を整備
・Section 3 データ分析で組織を動かすコツ、まずクイックヒットを打て
・Section 4 減収、資金繰り悪化のスーパー、打開策生んだ高級魚のデータ分析
・Section 5 意味ある分析をできる人、できない人、その差は五つのスキルにあり
・Section 6 KPI設定が適切なら、業績分析はできたも同然
・Section 7 「未来予測」で業績アップ、打席を増やせばヒットも増える
・Section 8 O2Oアプリで学ぶ「攻めのIT」、優れたデータエンジニアへの道
第4章■クラウドによるビッグデータ分析の実際
4-1 Treasure Data ServiceとPiwikの連携で楽々ログ分析
・Section 1 Treasure Data Serviceにアカウントを作りPiwikの環境を作業用PCに構築
・Section 2 Treasure Data Serviceにログを保存、Piwikにインポートして自由分析
第5章■ビッグデータ分析基盤の基本知識
5-1 SAP HANA
5-2 Cloudera Enterprise
5-3 Hort onworksデータ収集、蓄積、分析プラットフォーム
5-4 MapR
5-5 Pivotal HDP/Pivotal HDB（Apache HAWQ）
5-6 NTTDATA BizXaaS BA
5-7 Microsoft Azure HDInsightサービス
5-8 Splunk Enterprise/Cloud
5-9 Treasure Data Service
5-10 AWSビッグデータ・分析関連サービス
日経コンピュータ［ニッケイコンピュータ］
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