toorPIAとは
toorPIA（トピア）は様々な種類のビッグデータを解析対象とし、データを見える化（マップ化）する解析エンジンです。toorPIAではデータの属性を使用して、データ間の類似性をマップ化します。類似性判定に使用する属性の数に制限はありませんので、分析軸や仮定が定まらない段階でもありのままのデータを俯瞰することができます。そのため、ビッグデータ処理に関する専門知識を必要とせず、業務課題を最も理解している実務担当者によって容易にビッグデータが解析でき、新しい知見の発見を支援します。
さらに、toorPIAで得られるマップと時刻情報や位置情報、ユーザー情報などの属性データを組み合わせることで、時間的な傾向／将来予測、局所性／地域性、顧客ごとの傾向などをさまざまな角度からの分析が可能となります。
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toorPIAの特長
 高速処理 企業向けに最適化された独自のMapReduce＆KVSエンジン「maguna」により、高速にビッグデータを処理できます。また、独自のアーキテクチャにより、従来の限界といわれていた処理量をはるかに超えたクラスタリング処理が可能になりました。 |
 様々なビッグデータが解析可能 twitterやwikipedia、社内文章、特許といった英文・和文情報をはじめ、POSデータや各種ログ情報、さらにはセンサーが出力する数値データや振動データなどの非テキスト情報も解析できます。 |
 柔軟なアプリ開発 toorPIAは様々なAPIを含む開発キットを用意しているため、2〜3日のトレーニングと実習でマップ化ができるようになります。そのため、ビッグデータ分析に関する専門知識がない開発者でも、ビッグデータの分析アプリケーションを開発できます。 |
toorPIA適用アプリケーション
BIGDAT@Viewer
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り、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toorPIAを活用した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。
主な機能
- データの取り込み（CSV）およびtoorPIAによる可視化結果の表示
- マップ操作（移動／拡大／縮小／クラスタサイズ、表示色の変更）
- 選択した属性による色付け（フィルタリング）
- 日付属性・数値属性の範囲指定
- 選択領域に含まれるクラスタの特徴属性の表示
- 選択領域に含まれるデータのエクスポート（CSV）
- 属性の重み変更による再マップ
- 選択領域、色付けされたクラスタのみを対象とした再マップ
- ユーザー、グループ管理
- マップ共有管理
動作環境
| OS | CentOS7.x(GNOMEデスクトップ) |
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| CPU | Intel系 (Xeon, Core iシリーズ) |
| メモリ | 8GB以上 |
| ストレージ | 500GB以上 |
※お客様が使用するデータの大きさにより推奨する動作環境が異なりますので、詳細はお問い合わせください。
お問い合わせ
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IoT推進部
