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更新2020.05.26

540億件の位置情報データから移動パターンを抽出 ~空港を中心にし移動パターンを可視化~

IoTやモバイルアプリの利用拡大で、GPSなどの位置情報を含むビッグデータの解析ニーズが増えています。


しかし、位置情報データ活用のためのデータ解析作業は、データ量が非常に多いことに加え、滞在時間や移動距離などの複雑な時系列データ処理、さらに外部データとの連結処理や多様なフィルターが必要になることが多く、データの解析には高額な費用と月単位の時間が必要でした。このため、位置情報データ分析ではサンプリングしたほんの一部のデータを解析することが多く、「ビッグデータ」が活用されない状況となっていました。


AuriQのビッグデータ分析基盤Pivotbillionsは、このような課題を解決しました。

Pivotbillionsは、膨大なデータの全件リアルタイム解析を可能にし、「ビッグデータ」の価値を最大化します。Pivotbillionsは、540億件を超える位置情報データに対して、複数条件でのフィルタ、距離差・時間差での曖昧結合、集計、といった処理を、数秒から数十秒程度の応答時間で完了。解析者は短時間で様々な仮説検証を繰り返すことができ、ビッグデータを有用なレポートに変換することに成功しました。


解析結果の可視化例:空港を中心にし移動パターンを可視化(ダミーデータ)

これらはPivotbillionsによってコントロールされたAWSを利用した最大500台のAmazon EC2の並列処理で実現されています。一般的なシステムで同じデータ量を処理した場合と比較すると、費用、処理時間とも1/10以下(弊社比較)でした。


AuriQのビッグデータ分析基盤PivotBillionsはデータベース不要で、Amazon S3に保存されている大量の生データファイルを直接解析できるため、中間データ処理不要、解析要件の追加や変更に柔軟に対応、高度な解析を並列化し高速に処理、結果として費用・期間の大幅な短縮、といったメリットを生み出しました。


 

 

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