IoTを見える化する「BIGDAT@Viewer」
BIGDAT@Viewerとは
BIGDAT@Viewer（ビッグデータビューアー）は、直感的なユーザーインターフェースによって、統計解析や多変量解析の高度な専門知識がない方でも、簡単な操作でビッグデータの可視化・分析を行うことができるアプリケーションです。
こんな事でお困りではありませんか？
- IoTでデータは集まったけど、何に役立ててよいかわからない。
- データ、変数が多すぎて、既存ツールではどう分析してよいかわからない。
→ 0次分析をお試しください。
- IoTで取得されたデータを活用し、異常監視や予知保全に役立てたい。
- 大掛かりな仕組でなく、手軽に異常監視を始めたい。
→ MAPベースの異常検知をお試しください。
0次分析とは
目的、クライテリアが定まらず、分析シナリオが明確でない段階でも、データをありのままの状態で可視化（MAP化）できます。
MAPから得られる情報（データの疎密、外れ値、異常値、全体形状など）により、データの持つ特徴、目的に対して着目すべきエリアが見えてきます。
簡単な操作でMAPを探査し、必要に応じて分析対象の集団を切り出したり、重みを変えて再MAPする事が可能です。
MAPベースの異常検知とは
作成されたMAPを使って異常検知ができます。
MAP上で正常、異常の領域を設定し、新たに発生したデータをMAP上にプロットすることで、現在の状態が判断できます。
異常がないMAPでも、過去の正常データとの比較で、異常を検知する事が可能です。
BIGDAT@Viewerの特長
特長 1 高次元データの分析
IoTで集められた膨大で高次元のデータを、直感的なユーザインターフェースによる簡単な操作でMAP化できます。
次元削減を行うことなく、ありのままのデータを可視化できるため、従来の手法では得られなかった、気付き、発見につながります。
特長 2 わかり易いMAP表現
データ間の類似性が距離で表現されてMAP上にプロットされ、データの集散、粗密、あるいは大小のクラスタによりわかりやすく表現されます。
簡単な操作で各集団（領域）の特徴や傾向を把握できます。異常値もMAP上で表現されるため、ノイズなのか意味のあるデータなのかを判断できます。
特長 3 ホワイトボックス型異常監視
作成されたMAP上に、新たな発生したデータをリアルタイム（設定した間隔）にプロットする事ができます。MAP上の予め設定した領域にデータがプロットされるとワーニングを出すことが可能で、腹落ちのするホワイトボックス型の監視システムの構築が可能です。