大數據分析

日立大數據分析，將數位化進程引向成功。

日立發數據分析可從龐大的資料中編織出具有價值的內容。日立通過持續的支援服務，為顧客實現數位化進程做出貢獻。

為持續提升企業價值，數位化已是不可缺少的一環。將現實世界拷貝進數位世界進行分析類比，獲取的價值再回饋到現實世界，業務構想的虛擬實境化速度正急劇加快。在這裡，重要的是長期不斷地致力於優化提升，而優化提升的關鍵在於“大數據分析”。

從龐大的資料中挑選出具有意義的內容，從而創造出新的價值，再將這些結果以數據形式收集，運用到之後的步驟中。這一短暫的週期循環往復，優化速度得以提高，企業便可獲得創新能力。並且通常伴隨著巨大的革新。

日立大數據分析，也在長期的通力合作中支援著客戶的數位化進程，不斷為課題解決和新價值的創造做出貢獻。

日立大數據分析已經在各種領域加速客戶的數位化進程。

具備如同熟練從業人員的經驗技術，運用數據進行數位化革新，使業務的效率和自動化程度全面提高。

在生產製造的優化及生產計畫的訂立中，發揮重要作用的熟練技術人員的經驗知識，由於集中掌握在特定人員手中，通常使業務自動化成為難題。而通過日立的大數據分析，可將熟練從業人員的經驗技術數位化。比如在某一製造企業，根據熟練從業者制定的生產計畫，86%可由數位化完成。從而不斷地推進業務自動化進程。

機器設備是事業的基石。分析其運轉數據，掌控故障徵兆，便可更有效地進行維護保養。

為了使生產率達到最高，機器設備通常呈高負荷運轉狀態，因此故障停運的時間也需要最大限度壓縮。日立大數據分析使之成為可能。通過收集分析機器設備的大量運轉數據，檢測故障徵兆，在故障發生前進行預防保養，實現機器設備的最高效運轉。

針對逐年增加的安全突發事件，對多種數據進行時間數列分析，將損害最小化。

根據“Global State of Information Security”報導，2015年的安全突發事件比2014年增長了38%。帶來的經濟損失一年高達數千億美元。為使安全威脅最小化，日立大數據收集來自多方的資訊並融合成各種形式的數據，根據時間數列進行整理，全面預知威脅徵兆，實現堅實的防禦。

日立的大數據分析，由多樣化的技術與人共通構築。

業務知識和數據分析知識兼備的智囊團，提供“數據·分析·專家服務”，協助客戶實現創新

要將商業引入新台階，必須以廣泛的業務知識，高級分析經驗，和豐富的ICT產品及技術實績為基礎，從大數據中發掘新的商業價值。日立提供各式各樣的服務來支援“創新·分析”。“數據·分析·專家服務”便是其中之一。以大數據應用的“數據·分析·專家”為中心，從大數據應用的“願景構築”；描寫腳本實現願景，明確價值產生的“應用腳本制定”；同實際數據分析手法的確立，一起檢驗其有效性的“實用化驗證”；到最後的實際“系統導入”，從4個維度的程式提供服務，並據此全面支援客戶的大數據應用。