セマンティック系の情報活用基盤を提供する(していた)Revelytix。
SpyderがRDBMSなどから情報を抜き出しRDFへ変換。
Spinnerが中央制御、rexが開発環境、knoodlがオントロジー管理、といった感じ。
構造化データをセマンティックにしたことにより何が解析できるのか理解できないが、異色な存在であることは確か。
と、ここまでが一昨年の状態だったが、最近品ぞろえがガラッと変わっており、loomというデータサイエンティストのためのツールに様変わり。
「Smarter Hadoop」というコンセプトで、Hadoop内データのメタデータ管理を行う。
Big DataプラットフォームとしてのHadoopでは、どのような構造のデータでもHDFSに格納できるが、データ量が多くなると、どこになにがあるのかが把握できなくなる。
loomでは、Hadoopの外にレジストリを持ち、HDFS内にデータが投入されるとそのデータのメタデータを自動抽出し、レジストリに登録し、HDFS内データを見つけやすくする。
元々のセマンティック技術を背景に、Hadoopであるが故の課題を解決すると言う方向に舵を切ってきた。
Twitter revelytix
この記事に関するお問い合わせは、こちら。
この情報は取材時のもので、現在の情報と異なる可能性があります。お問い合わせの際は、オフィシャルウェブサイト等でご確認頂けます様お願い致します。
Image courtesy of hyena reality / FreeDigitalPhotos.net
