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ビッグデータ可視化ツール　BIGDAT@Viewer

製造ビッグデータの「0次分析」による気付きの提供で、さらなる詳細分析や仮設立案を支援するツール

さまざまな属性情報からなる多次元のデータを分析して、二次平面上にそれらデータ間の類似性・関連性を可視化します。これにより、例えばある事象により強く影響する要因やデータ属性を、膨大なデータ項目から見つけ出すことが可能です。データを理解する現場の技術者が簡単操作でデータ分析に参画できるため、データサイエンティスト不足を補うことができます。
データの収取蓄積と分析活用を実現するWonderwareの各種製品と組み合わせることで、お客様自身によるデータの有効活用を可能にします。

こんな課題を解決開く

  • WonderwareのHistorian Server等に蓄積したデータを使って、トレンド表示やレポート作成は行っているが、もっと高度な活用がしたい。
  • 今あるデータを分析すれば今まで見えていない何かが見えてきそうだが、どこを見るべきか見当が付かない。
  • 故障や問題発生の前兆を判別したいが、熟練者がいない、いても知見が共有されていない。

特長開く

  • 今あるデータをすべて分析対象として、簡単操作でマップ上にすぐに可視化
  • 複数のデータ項目・属性・次元を持つ一連のデータの相互の類似性・関連性を、マップ上の相互の距離として表現
  • マウス操作や色による分類など、直感的な操作と可視化により、データの分析軸を見つけたり、仮説を立てたりすることを支援
  • データ間の隠れた関連性の気付きをもたらすことで、データに対するこれまでとは異なる分析や、故障・異常に影響するデータ項目の発見に寄与

機能開く

分析の対象データをCSVファイルで用意して、それを読み込ませるだけですぐにマップ化が可能

分析エンジンにはtoor（トア）社のtoorPIA（トピア）を採用

画像を拡大する

直感性の高い豊富なマップ操作機能を提供

- 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

稼動環境開く

サーバー

OS CentOS 7.x
CPU Intel系（Xeon、Core iシリーズ）
メモリ 8GB以上※1
ストレージ 500GB以上 ※2
  • ※1 メモリを増加することで並列処理数を増やすことが可能。頻繁なマップ化処理には24GB以上を推奨
  • ※2 ストレージの必要量は、解析するデータサイズに依存

クライアント

OS Windows 7 以上
Webブラウザ Google Chrome ver.42以上

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