過去数年間で、ビッグデータ分析タスク向けに利用可能なプラットフォームの数は爆発的に増加しました。
オープンソースのHadoopフレームワークは無料で利用できますが、セットアップには高度な技術知識が必要であり、特定の用途や業界に特化したものではありません。ビジネスで活用するには、それを運用するための「プラットフォーム」が必要です。
これらのプラットフォームは商用サービスです（継続的なサービス料金の支払いが必要です）。そのほとんどはHadoopフレームワークを基盤とし、ビジネスや組織にとって実用的な分析サービスを提供しています。
そこで、特定の順位を付けずに、これらのサービスのうち最も優れており、最も広く利用されている10種類を以下にご紹介します。競争の激しい市場にある他の商用製品と同様に、それぞれに長所と短所があるため、用途に合ったツールを選ぶ必要があります。
Clouderaは、Google、Yahoo、Facebook、Oracleの元従業員によって設立されました。同社は、オープンソースのほか、Cloudera Distribution including Hadoop（CDH）として知られる商用のHadoopベースのビッグデータソリューションを提供しています。同社のディストリビューションは、Impala分析エンジンを活用しており、このエンジンはAmazonやMapRなどの競合他社が提供するパッケージにも採用・同梱されています。
他の主要なビッグデータ分析プラットフォームとは異なり、HDPはすべての要素がApache Software Foundationを通じて構築された、完全にオープンソースのコードで構成されています。同社は、導入の支援、サポートの提供、そして求める結果の提供によって収益を得ています。
Microsoftの主力分析製品であるHDInsightは、Hortonworks Data Platformをベースとしていますが、同社のAzureクラウドサービスおよびSQL Server データベース管理システムと連携するよう調整されています。企業にとっての大きな利点は、Excelと統合されていることです。そのため、基本的なITスキルしか持たない社員でも、ビッグデータ分析に手軽に取り組むことができます。
IBMは、複雑なビッグデータ分析を企業にとってより利用しやすくするために設計された、さまざまな製品およびサービスを提供しています。同社は、InfoSphere BigInsightsとして知られる独自のHadoopディストリビューションも提供しています。
このプラットフォームは、自社の機械設備を通じて大量の独自データを生成する企業を主な対象としています。同社が掲げる目標は「機械データから運用インテリジェンスへ」です。Internet of Things（IoT）は同社の戦略の中核であり、他の製品の中でも、Nest社のWi-Fi対応スマートサーモスタットを支える分析機能を提供しています。また、同社の分析機能は、Dominos Pizzaの米国におけるクーポンキャンペーンも支えています。
多くの人はAmazonをオンラインストアと捉えていますが、同社は、自社のビジネスを円滑に運営する仕組みを他企業に提供することでも収益を得ています。そのビジネスモデルは当初からビッグデータに基づいており、個人情報を活用してパーソナライズされたショッピング体験を提供してきました。Amazon Web Servicesには、Elastic Cloud ComputeおよびElastic MapReduceという各サービスが含まれており、クラウド上で大規模なデータ保存と分析を提供しています。
Pivotalのビッグデータパッケージは、同社独自のHadoopディストリビューションであるPivotal HDと、分析プラットフォームであるPivotal Analyticsで構成されています。同社のビジネスモデルでは、顧客は無制限の量のデータを保存でき、分析量に応じて変動する購読料を支払います。同社は「データレイク」という考え方に強い関心を寄せており、これは組織のすべてのデータを格納する、統一されたオブジェクトベースのストレージリポジトリを指します。
もう一つのデータベース管理システムで、こちらもオープンソースの無料版と有料のプロプライエタリ版の両方で提供されています。この製品は、Internet of Things（IoT）の活用を検討しているユーザーを主な対象としています。有料ユーザー向けには3段階のサービスを提供しており、上位のティアの顧客ほど、より多くのユーザーがヘルプデスクを利用でき、メールサポートの応答時間も短くなります。
MapRは独自のHadoopディストリビューションを提供しており、一般的に使用されるHadoop File Systemを独自のMapR Data Platformに置き換えている点で他と大きく異なります。同社は、この仕組みによってより優れたパフォーマンスと使いやすさが実現されると主張しています。
ここで紹介する他の多くのシステムと同様に、このプラットフォームはHadoopまたはクラウドベースのストレージネットワークからデータを取得し、ユーザーに高度な分析機能群へのアクセスを提供します。Kognitioは、BTが通話料金の設定に利用しているほか、ロイヤルティプログラムのNectarが顧客分析に利用しています。
いつものことですが、本記事がお役に立てば幸いです。このテーマについてご意見やコメントがあれば、ぜひお知らせください。例えば、他にも含めるべきプラットフォームはありますか？また、自分に合ったプラットフォームを選ぶための実践的なヒントはありますか？
本記事は Linkedinと協力して掲載されたものです。掲載は、世界経済フォーラムが見解を支持することを意味するものではありません。
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著者：Bernard Marrは、戦略、パフォーマンス管理、アナリティクス、KPI、ビッグデータの分野で世界的に認められた専門家です。
画像：2014年4月29日、モスクワ中心部で情報ショールームの開設式典の最中、QRコードの情報パネルの前に立つ来場者たち。REUTERS/Maxim Shemetov
