PANGEA（Platform for Acceleration of NexGen Engineering Analytics）

ビッグデータ分析をより迅速に、より簡単に

ビッグデータ分析の体制を構築し、運用を開始するのに数か月もかけてはいられません。HCLのPANGEAは、
ビッグデータからの正確かつ迅速なインサイトの獲得を実現する、分散型アナリティクス・ワークベンチです。
たった数日で、将来に向けて、情報に基づいた意思決定を始めることができます。

概要

あらゆる業界で、あらゆる規模の企業、組織がビッグデータの価値に気づき始めています。これらの企業は、将来に向けたビジネス戦略の構築、そして戦略を具現化するテクノロジーの選択に着手しています。ビッグデータの真の価値は、優れた意思決定の実現にあります。業務効率向上、サービスやインフラのダウンタイム短縮、カスタマーエクスペリエンスの改善、差別化された製品やサービスの開発など、優れた意思決定でビジネスに貢献することが重要なのです。

しかし、この莫大な量のデータを分析するにあたっては、数多くの課題があります。たとえば、ビッグデータから価値のあるインサイトを引き出す方法の究明、必要な分析スキルを持つ人材の不足、ステークホルダー間の連携不足、確実なデータコンプライアンスとガバナンスの実現、さらにはビッグデータ分析を実験段階から実用に移行する、つまり運用に持っていくまでに要する多大な労力と時間など、どれも簡単に解決できるものではありません。PANGEAは、全社に展開してお使いいただける、分散型アナリティクス・ワークベンチ。正確なビジネスインサイトをより迅速に導き出すための、エンドツーエンドのプラットフォームです。従来型の分析サービスとは異なり、ビッグデータ分析の構築から運用開始まで、短いサイクルでの導入を実現。今日のさまざまなビッグデータ要件に対応し、柔軟に拡張することが可能です。

PANGEAは、ゼロコーディング=コーディング不要の方針を採用しており、データ収集、モデルの構築、展開、監視といった複雑なプロセスをわかりやすく、シンプルにしています。ビジネス部門、IT部門、データ・エンジニア、データ・サイエンティスト、サービス担当者など、ビッグデータ分析に関わるユーザーは全社に散らばっています。これまでは、各ユーザーが縦割りで作業をしていましたが、カスタマイズ可能なPANGEAをお使いいただくことで、ひとつのプラットフォーム上で連携し、予測的、または処方的なアナリティクスを用いて、ビッグデータからインサイトを抽出していくことができます。また、自動化によりアナリティクスのライフサイクル全般に渡ってスピード・規模・連携を実現、ベストプラクティスを適用し確実にTCOを削減します。

PANGEAをお使いいただくことで、
・ビッグデータの価値を最大50％引き出すことができます
・TCOを最大45％まで削減可能です
・データマイニングのための統計スキルが限られているユーザーでも、スピーディーに有意義なインサイトを得ることができます
・既存のITインフラとシームレスに統合、今あるIT資産を活用できます
・確実なデータガバナンスとコンプライアンスを実現します

特徴

  • ゼロコーディング

    複雑な機械学習モデルを素早く構築する
    ゼロコーディングアプローチ

  • 分散型アナリティクス

    分散アルゴリズム搭載、統計的演算の分散実行

  • シングルクリック展開

    PMMLによりモデルの展開を自動化

  • 展開後のモデル監視

    展開されたモデルの精度を確実にする、モデル監視

  • エッジ展開

    サーバーまたはエッジ・デバイスでのモデル展開

  • データ統合

    組み込みコネクタで、異なるソースから
    データを収集、処理、統合

  • BIツールとの統合

    お好みのBIツールと統合、意思決定を改善する
    直感的なダッシュボードを構築

  • データとモデルのガバナンス

    データ品質、モデルの精度を確実にする
    データガバナンス、モデルガバナンス

  • 連携フレームワーク

    複数のステークホルダーが連携して
    アナリティクスを構築、運用できる
    分散型アナリティクス・ワークベンチ

活用事例

  • 大手オフィスオートメーション企業様

    大手オフィスオートメーション機器メーカー様

    組み込みコネクタを使ってプリンタの運転データをPANGEAに収集。
    PANGEAに搭載された分散アルゴリズムを活用し、ゼロコーディングで迅速にモデルを構築、インサイト獲得にかかる時間を最大50％短縮しました。
    パラメータを監視し、プリンタの不具合の可能性を事前に検知することで、メンテナンスや予備部品の出荷スケジュールの効率化に成功しました。

  • 大手航空機メーカー様

    大手航空機メーカー様

    さまざまなセンサーが収集した航空機エンジンの運転データを、組み込みコネクタによってPANGEAに蓄積しました。
    PANGEAに搭載された分散アルゴリズムを活用し、ゼロコーディングで迅速にモデルを構築、分析モデル構築に要する時間を最大75％加速させることができました。
    使用中のエンジンに不具合が起きるタイミングを予測し、メンテナンス、エンジンの予備部品の出荷、およびサービスエンジニアの訪問を効率的にスケジュールすることが可能となりました。