BIGDAT@Analysis

ビッグデータ可視化ツール

BIGDAT@Analysis

BIGDAT@Analysisは多変量IoTデータをそのまま使って現場の方にも分析・把握できる可視化ツールです。IoTデータを活用したトラブルの予兆監視も可能になります。

BIGDAT@Analysis 導入のメリット

現場のエキスパートにデータ分析を
データサイエンティストに分析を依頼する場合、目的を明確にする必要があり仮設の立証が中心となり、新しい発見ができません。
BIGDAT@Analysisは、統計解析や多変量解析といった専門知識を必要とせず、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。
エキスパート自身が分析を行うことにより、想定外の属性の関連を見落とすことなく、新しい発見ができます。
可視化することによる多変量のデータ分析を高速化
可視化することにより、ビッグデータを俯瞰した性質の把握、前処理の必要性の発見、分析難易度の把握をした上で多変量データの分析実施と、いくつも必要になる統計分析処理をかんたんに行うことができます。
多変量分析を不良要因分析、最適値の発見、予兆検知に活用
多変量分析による不良要因の特定・歩留まり率のアップ、良条件パラメータの発見による性能の向上、完全に分析することのできなかったとしても過去の状態と比較することにより予兆検知を行うことができます。

BIGDAT@Analysis の特長

・データの性質がひと目で分かる

可視化を行いデータを俯瞰することにより、ひと目でデータの性質・構造が読み取れます。

・分析難易度がひと目で分かる

目的変数を色付けした際の対象データの分布の様子より、分析難易度の予想ができます。

・可視化してから分析を行います

クラスタリングによる可視化の統計分析においてよく使用される方法です。
しかし、目的とするデータに予めフラグを入れて、着色状態を確認するという作業の繰り返しになります。
BIGDAT@Analysisは可視化してから分析を開始します。

・多変量の特徴がひと目で分かる

様々なスコア表示モードにより、目的変数の多変量の寄与度が見えてきます。

・様々なスコア表示モードで分析できます

データの集団を分けている属性は何か?不良データと正常データを分けている属性は何か?様々なスアコモードで、属性の寄与度を分析することができます。

・複数のマップ化ロジックに対応

複数のマップ化ロジックに対応しています。マップ化し、目的変数に色付けすることにより、データの性質にあったマップを選択することができます。

製品ラインナップ

オンプレミス環境で動作するBIGDAT@Analysisとクラウド環境で動作するBIGDAT@Analysis Onlineの2種類ご用意しています。

BIGDAT@Analysis

動作環境

サーバ

OS Windows 10 / Windows Server 2019
CPU Intel 系
メモリ 8GB 以上
ストレージ 500GB 以上 ※1

※1:ストレージの必要量は、解析するデータサイズに依存します。
※マップの作成時間等はPCスペックに依存します。

クライアント

OS Windows 10 / Windows Server 2019
Webブラウザ Google Chrome及びMicrosoft Edge (Chromium Edgeのみ)

価格

月額サブスクリプション
1ユーザー:150,000円(税抜き)

※オンプレミス環境での動作になります
※年間サブスクリプション、買取ライセンス、ボリュームディスカウントライセンスもございます。
詳しくは お問い合わせください。

BIGDAT@Analysisonline

動作環境

サーバ

クラウドサービスのため、サーバ準備は不要です。

クライアント

OS Windows 10 / Windows Server 2019
Webブラウザ Google Chrome及びMicrosoft Edge (Chromium Edgeのみ)

※ソフトウェアのインストールは不要です

価格

月額サブスクリプション
1ユーザー:150,000円(税抜き)

※データ行数制限や使用できる機能に制限がございます

BIGDAT@Analysis BIGDAT@Analysis Online
データモデリング 分析機能 利用可能 利用可能
属性数 無制限 無制限
データ行数 無制限 10,000行まで
マップ分析 利用可能 利用可能
自動追加プロット機能 予兆検知機能 Ver.1.1にて搭載予定 利用不可
管理者機能 ライセンス管理 必要 不要
ユーザ管理 必要 不要
サーバの準備 必要 不要
インストール 必要 不要
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