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Databricks、日立造船がデータブリックスの統合データ分析基盤「レイクハウス・プラットフォーム」を採用

企業:日立造船
産業:

発表日:2021年04月27日

日立造船、データブリックスの「レイクハウス・プラットフォーム」を採用、メソドロジックの支援によりIoT基盤と連動するデータ分析・機械学習システムの運用を効率化

データ分析基盤コンサルティングを実施している株式会社メソドロジック(本社:東京都港区麻布台、代表取締役社長:大西俊幸、以下「メソドロジック」)は、日立造船株式会社(社長兼 COO:三野 禎男、以下「日立造船」)の、IoT基盤のデータ分析の課題に対して、米Databricks社の日本法人であるデータブリックス・ジャパン株式会社(本社:東京都港区、社長:竹内 賢佑、以下「データブリックス」)が提供する統合データ分析基盤『レイクハウス・プラットフォーム』の導入支援をしたことを発表いたします。

これにより日立造船は、同社のIoT基盤と連動するデータ分析・機械学習システムの運用を効率化するとともに、データブリックスを用いたデータの利活用を実施していきます。

2018年より日立造船は、遠隔監視およびIoT、ビッグデータ、AIなどのICT活用の拠点としてHitz先端情報技術センター「A.I/TEC(エイアイテック)」の運用を開始しました。主力事業となるゴミ焼却発電施設では、遠隔監視・運転支援サービスの先駆けとして先進的な取り組みを展開しており、全社的にデジタル化を加速させるため、事業製品や工場を横断したIoT基盤の構築を開始しました。日立造船では、IoTと連動したデータ分析、機械学習のシステムの導入運用を検討・実施していくにあたり、以下の課題が挙がりました。

1.大量データの分析に関する不安

従来は、IoTで収集したデータによる特徴量抽出などは、個人のローカル環境で実施してきました。しかし、データ分析者がハンドリングするデータ量の増加に伴い、ローカル環境では対処が困難なケースが発生するようになったため、大規模データを効率的に処理するための仕組みを構築する必要性が高まっていました。

2.データ分析者の育成

データ分析者は案件に応じて様々な手法を選択して分析を行います。部門全体として分析力を向上するためには、分析者がそれぞれの案件で得たナレッジを展開することが不可欠です。しかし、そのためのインフラ整備が十分になされておらず、効率的なナレッジを共有することが困難な状況でした。そのため、データ分析者は、Python、SQLでの分析内容について、ナレッジを効率的に共有できる方法を模索していました。

3.機械学習でのモデル管理・スムーズなデプロイ環境

適切かつ意味のあるデータを分析し、恒常的に価値を創出し続けるためには、分析イテレーションを効率的に繰り返し、デプロイしたモデルについても適切に管理・監視し続ける必要があります。そのため、蓄積したデータを十分に活用することができる、機械学習の CI/CD(継続的インテグレーション/継続的デリバリー)環境が求められておりました。

※以下は添付リリースを参照

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

添付リリース

https://release.nikkei.co.jp/attach/609418/01_202104271047.pdf

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