データ分析

データ分析ソリューション

Q: データ分析のさまざまな種類

データ分析は、主に次の 4 種類に分類されます。 記述的分析 ：時系列で事象を特徴づける（例：車の走行距離の追跡） 診断的分析 ：問題が発生した原因や理由を特定する（例：イベント・ログ・ファイルを使用してクラッシュの根本的な原因を特定） 予測型分析 ：将来のイベントを予測する（例：データ・ストレージのニーズのボトルネックの予測） 処方的分析 ：予測シナリオに基づいてアクションを規定する（例：ストレージのボトルネックを予測し、追加容量を購入するかどうかを提示）

Q: データ分析がデータ・ストレージ・システムにもたらすメリット

データ・ストレージ・システムを監視・分析することで、以下のようなメリットが得られます。 意思決定の強化 ：予測分析によって改善やアップグレードについてより適切な判断を下すことが可能になり、ストレージに関する問題を未然に防ぐ。 セキュリティ向上 ：データ・ストレージ・システムの健全性と性能が詳細に可視化されることで、セキュリティを向上させる。 プロビジョニングの効率化 ：データ分析によって、必要な容量を効率的にプロビジョニングするための実用的な知見が得られ、コストとリソースを節約できる。

導入が容易で高性能なデータ・エクスペリエンスは、ビジネスの重要な洞察を導き出す鍵となります。ピュア・ストレージのオールフラッシュ分散プラットフォームが、リアルタイムの分析を可能にします。

モダン・データ分析活性化のための 5 つの方法モダン・データ分析活性化のための 5 つの方法

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いま必要とされる分析のためのモダン・データ・エクスペリエンス

ピュア・ストレージのモダン・データ・エクスペリエンスは、ボトルネックをブレークスルーへと変えます。意思決定を加速し、適応性の高いアーキテクチャで投資を保護し、導入を簡素化します。データ駆動型分析への投資によりデジタル変革を促進する 5 つの方法について解説した ESG のレポートをご覧ください。

洞察抽出を加速

ログ分析からの洞察を加速します。データの操作や検索に要する時間を短縮し、インデクシングを最適化します。さらに、規模に応じて運用オーバーヘッドを最大 10 倍削減します。あらゆる規模での分析を高速化し、最大で数百億のファイルとオブジェクトに対応可能です。

Splunk を加速 Splunk を加速

Elasticsearch を強化 Elasticsearch を強化

多様なデータに対応

あらゆるワークロードに適応します。また、インジェストから可視化に至るまで、あらゆる分析ツールを強力にサポートします。クラウドに最適化された統合ファイル／オブジェクトをサポートし、ビッグ・データの課題に備えましょう。Pure as-a-Service™ は、クラウドライクなサービス消費モデルでオンプレミスのインフラを提供します。

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生産性の向上

簡単なインストールやアップグレード、パフォーマンスの自動チューニング、効率的な分散ストレージにより、運用をシンプルにします。Pure1®の管理機能により、容量や性能のニーズに合わせて計画することができます。サブスクリプション・モデルにより、経時的にTCOが低下する唯一のストレージをスマートに選択。

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データ分析とは

データ分析とは、プライマリ・データから実用的な洞察を抽出するプロセスです。企業にとってのデータ分析は、適切な分析手法を適用して、隠れたパターンや傾向を特定し、ビジネスを改善するために活用することです。

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よくある質問:

1. データ分析のさまざまな種類

データ分析は、主に次の 4 種類に分類されます。

記述的分析：時系列で事象を特徴づける（例：車の走行距離の追跡）
診断的分析：問題が発生した原因や理由を特定する（例：イベント・ログ・ファイルを使用してクラッシュの根本的な原因を特定）
予測型分析：将来のイベントを予測する（例：データ・ストレージのニーズのボトルネックの予測）
処方的分析：予測シナリオに基づいてアクションを規定する（例：ストレージのボトルネックを予測し、追加容量を購入するかどうかを提示）

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2. データ分析がデータ・ストレージ・システムにもたらすメリット

データ・ストレージ・システムを監視・分析することで、以下のようなメリットが得られます。

意思決定の強化：予測分析によって改善やアップグレードについてより適切な判断を下すことが可能になり、ストレージに関する問題を未然に防ぐ。
セキュリティ向上：データ・ストレージ・システムの健全性と性能が詳細に可視化されることで、セキュリティを向上させる。
プロビジョニングの効率化：データ分析によって、必要な容量を効率的にプロビジョニングするための実用的な知見が得られ、コストとリソースを節約できる。

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3. ログ分析とは

測定は改善の鍵です。アプリケーションや IoT デバイス、サーバーやクラウド・サービスなどがログファイルを自動的に生成するのはそのためです。ログファイルには、機械やプログラムの実行時の動作状況を記録した有用なメトリクスが含まれています。ログ分析とは、これらのログファイルを分析して実用的な洞察を引き出すことです。

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