ホワイトペーパー 金融AI 金融業界の「生成AI戦略」6つの最新トレンド、2024年に注目すべき重要ポイントとは 2024/04/22 世界市場は回復の兆しを見せているが、金融業界は今後、大荒れの可能性をはらんでいるという。このような状況下で金融機関が生き残るためのカギとなるのが「生成AI」だ。独自の生成AIモデルを構築できれば、顧客体験の変革や業務の合理化、コストの削減など、競争力を強化し、新たな価値を創出することも可能になる。しかし、生成AIの実装には、最適な戦略を立てることが必須となる。本書では、2024年に金融業界で重要になる、生成AI戦略の6つのトレンドを詳細かつわかりやすく解説している。
ホワイトペーパー メガバンク・都銀 事例で解説、金融企業がデータでイノベーションとセキュリティを両立する8つの方法 2024/04/22 金融サービス業界の変化のスピードが加速する中、地政学的緊張やインフレ圧力、マーケットの変動など、さまざまな課題にさらされている。このような状況下で企業が生き残るためには、市場データや顧客データなど、あらゆるデータを活用した真のデータドリブン企業へと変革することが必要だ。だが、多くの企業はデータがバラバラに点在しており、データの可能性を最大限に発揮できずにいる。本書は、金融サービス企業がデータの価値を引き出し、セキュリティとガバナンスも両立するための8つの方法について、世界のさまざまな企業の事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 管理を怠るとすぐ「負債」に…AI 時代のデータを「資産」に変えるは? 2024/04/17 企業にとって最も有用な資産であるはずのデータだが、適切に管理できなければ「負債」になる。データを保存したり、保護するのにも費用がかかる上に、データ侵害の金銭的損害は「平均 435 万ドル」とも推定され、万が一の際にはさらに多くの費用を伴うこともあるからだ。では、ライフサイクル全体にわたってデータをどう適切に管理すべきか? 以下の資料は、データの価値を最大化するための戦略ガイドだ。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 【マンガ解説】Google Cloud の生成 AI は何がスゴイ? 多彩なビジネスシーンでの活用例 2024/04/17 飲料メーカーのマーケティング部で、新人の武関の叫び声が響き渡る。先輩が定例報告会を欠席することになり、武関に報告を一任されたのだ。これまでの定例報告会では、売上予測などについて質問された際、先輩がその場でデータ ウェアハウスを操作し、SQL を叩いて答えていたが、武関には SQL のスキルはない。困り果てた武関が先輩からのメールを開いたところ、なんと PC から人が出てきて、「生成 AI を使ってみたら?」とアドバイスしてきた。本書は、Google Cloud の生成 AI がどのようにビジネスで活用できるか、マンガ形式で解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 生成 AI で進化する「BigQuery」、LLM 活用による新たなデータ分析体験とは? 2024/04/17 著しい進化を遂げている技術が台頭する中、特に時代を席巻しているのが最先端の AI 技術だろう。Google Cloud の各ソリューションには、さまざまな機械学習機能が組み込まれており、たとえば機械学習統合開発ソリューション「Vertex AI」だけでなく「AlloyDB」「Cloud Spanner」などでも Vertex AI を適用して、分析結果を幅広いアプリケーションで活用可能だ。以下の資料では、BigQuery 搭載機能の解説に加え、BigQuery と大規模言語モデル(LLM)で進化する新たなデータ分析の姿を、高度なユースケースでも手軽に活用できる方法を交えて紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) データドリブン経営の成否は「ダッシュボード」次第、効果を高める“10の改善策” 2024/03/01 ビジネスのデジタル化が進む現在、正確なデータ分析と迅速な意思決定を可能にする「データドリブン経営」を実践する企業が増えた。その中で、データを可視化するダッシュボードは、ビジネスの意思決定のスピードを速める上で重要な存在である。ただし、対象ユーザーを考慮して、その目的に合わせて最適化されたデザインを備えなければ優れたダッシュボードとはいえない。理想的なダッシュボードをどうすれば作成できるのか。以下の資料では、効果的なダッシュボードを作成するための10のベストプラクティスを紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) ROI率587%、100万人超のコミュニティ…数字が示す「最適なBI基盤」 2024/03/01 データを集計・分析・可視化するツール「BI(ビジネスインテリジェンス)」の重要性がますます高まってきた。BIと分析の市場は競争が激化し、さまざまなモダンBIソリューションが登場している。こうした中、社内の誰もがデータを活用できるセルフサービス分析環境や、インタラクティブなビジュアル分析を求める傾向が強まり、多くの企業がそれらを可能とするBIソリューションを選んでいるという。本資料は、「587%のROI率」や「100万人以上のコミュニティーメンバー」などの具体的な数字を交えつつ、組織内の分析ニーズを満たすBIソリューションとはどのようなものかを解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) すべてのExcelユーザーに贈る、ワンランク上のデータ処理・分析を実現する方法 2024/03/01 多くの企業・組織で長年使用されているExcelは、データ収集に非常に適したツールだ。グラフやチャートを作成してデータを視覚化するなど、Excelをデータ分析や意思決定に役立てることも可能だ。一方で、組織内に散在する膨大な量のワークブックからあらゆる詳細なデータを追加・収集したり、より意思決定に役立つ分析手法を応用するには非常に困難な作業が伴うこともある。以下の資料では、Excelに保管しているデータを活用し、より新しいインタラクティブなデータ分析、インサイトを得られる具体的な方法を紹介する。Excelを活用した「ワンランク上のデータ処理・分析」を実現したいユーザーはぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 データ処理のコストを半減、AIの力を引き出す「データレイクハウス」構築の方法 2024/02/15 企業がAIのさらなる拡張を実現するためには、データの課題を解決する必要がある。調査会社のIDCによると、企業が保管するデータ量は2025年までに250%に増加し、従来のデータレイクやデータウェアハウスでデータ処理を続けると大幅なコスト高を招く可能性があるという。そこで注目されているのが、データウェアハウスとデータレイクの特徴を備えた「データレイクハウス」だ。本資料は、データレイクハウスを用いて、AIが持つ力を引き出す方法についてわかりやすく解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 7割の企業が失敗、ガートナー調査でわかる「だれでもデータ分析」成功の4つのステップ 2023/12/13 データの活用が不可欠となった現代、企業が俊敏性を高めて競争に勝ち抜くためには、専門のスキルと知識を持つデータアナリストだけでなく、あらゆる従業員が正しくデータ分析を行えるようになることが必要だ。そのため、多くの企業がいわゆる「分析の民主化」に取り組んでいる。しかし、調査企業のガートナーによると、企業の87%がビジネスインテリジェンス・分析の成熟度が低く、72%はデータ主導型の文化の構築に失敗したという。本書は、「分析の民主化」が失敗する理由や、成功させるための4つのステップ、より効果的に計画を実行するための6つの戦術などを解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 「脱Excel」を進めて手作業を2000時間削減、「クラウド分析」を使うべき5つの理由 2023/12/13 多くの企業がデータを活用して、インサイト(深い洞察)を得ることに取り組んでいるが、企業が保有するデータは大量で、正確性に欠けるものもあり、データセットに何時間も費やしてしまうことが多い。中にはExcelを使った手作業を行っているケースも珍しくない。そこで、より短時間でインサイトの獲得を可能とするのが「クラウド分析」だ。Excelでは膨大な時間がかかっていた作業を3分で完了させ、2000時間以上の手作業を削減することも可能という。本資料は、「クラウド分析」の主な5つの特徴から得られるメリットについて解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 【5分で解説】5つのタイプから選ぶ、クラウド分析ツール選定のポイント 2023/12/13 企業がデータを活用して、業績を向上させるためには、データの分析など多彩な機能を備えたクラウド分析ツールは不可欠と言える。その選定において特に重要となるポイントがある。本資料は、社内のユーザーの役割やニーズを5タイプに分類し、各ユーザーが担う3つの主な職務を取り上げる。それらを基に、自社に最適なクラウド分析プラットフォームを選定する際に考慮すべきポイントについて解説する。5分ほどで把握できるようにまとめているので、データ分析に取り組む企業の担当者はぜひ一読して欲しい。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) ヤマハの生産プロセス改善を支援したBIツール、製造業における効果的な活用方法とは? 2023/11/21 社内に点在するさまざまなデータを集約し、リアルタイムで可視化する「BI(ビジネスインテリジェンス)」は多くの企業の現場改善活動に活用されている。たとえば、製造業では、工場現場の設備の稼働状況や作業工数、生産計画の進捗などをダッシュボード化してわかりやすく確認するために活用しているケースが多い。以下の資料では、製造現場にBIを活用することで生産プロセスを改善したヤマハの活用事例を交え、多くの企業で活用されているBIツールの機能や特徴などを紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 「現場」から業務改善につなげるために知っておきたいBIツール活用術 2023/11/21 「データドリブン経営」という言葉が広く知られるように、多くの企業・組織が社内のデータを集約・可視化する「BI(ビジネスインテリジェンス)」を活用して業務改善を進めている。特に製造業や建設業、小売り店舗などの現場で発生するデータを有効活用する動きが増えている。ただ、現場には多様な機器やシステム、現場担当者の入力情報など異なるソースのデータを集約することが欠かせない。そうした多様なデータを円滑に連携させるにはどうすればいいのか。以下の資料では、最新の入力・連携機能を備えたBIツールの効果的な活用方法や現場での活用シーンなどを解説する。
ホワイトペーパー クラウド 出前館事例:需要増でデータベース限界、ハイブリッドクラウド化で出た新課題と解決策 2023/07/26 国内最大級のデリバリーサイトを運営する出前館。同社ではオンプレミスでデータベース環境を運用していたが、デリバリーサービスの需要拡大に伴い、データベースサーバの処理負荷が急上昇し、処理性能に限界が見え始めていた。そこで同社は、データベース群のうち負荷の高い参照系データベースをクラウド移行し、オンプレミスの更新系データベースとのハイブリッドクラウド環境を構築した。しかし、ハイブリッドクラウド化の影響で、新たな課題が生じたという。本書は、同社が新たなデータベース環境を構築した経緯を解説する。
ホワイトペーパー クラウド アルペン事例:性能は3倍もコストは10分の1、データドリブンを加速する統合データ基盤 2023/07/26 国内有数のスポーツ用品チェーン店などを展開するアルペン。リアル店舗とECによるOMO戦略に注力しており、積極的にデジタル化を推進している。しかし、小売業を取り巻く環境は日々激変しており、その変化にいち早く対応できるIT基盤の実現を急務としていた。そして同社は「脱レガシー」と「情報システム内製化」を掲げ、社内のあらゆるシステムのデータを統合するデータ基盤をクラウド上に構築した。従来に比べ、処理性能を3倍に向上し、運用管理コストを10分の1にまで抑えたという。本書は、その詳細な経緯を紹介する。
ホワイトペーパー クラウド ゲームのマイネット事例:クラウドコスト70%削減、独自の「マルチクラウド戦略」とは 2023/07/26 オンラインゲームの運営に特化した独自のゲームサービス事業を展開するマイネット。同社はゲームタイトルごとの特性に合わせたクラウドプラットフォームを選定するという、独自のマルチクラウド戦略を実施しており、それによりクラウドコストの大幅な削減に成功しているという。中でも2019年から導入したパブリッククラウドにより、ゲームの快適性は向上し、70%ものコスト削減など、さまざまな効果を得たという。本書は、その詳細な経緯を紹介する。
ホワイトペーパー クラウド サイバーエージェント事例:データ活用基盤をどう構築? たった3日で作ることができたワケ 2023/03/07 DXを推進するため、さまざまな企業がデータへの取り組みを高度化している。たとえば、データウェアハウス(DWH)に保管されているデータをうまく活用すれば、継続的な業務改善や、定型業務の自動化なども可能となる。こうした社内のさまざまなデータを分析・活用していくうえで不可欠なのが「API」だ。本書は、APIを取り入れるにはどうすべきか解説するとともに、メディア事業などを展開するサイバーエージェントが、データ活用基盤をわずか3日で作り上げた事例などを紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) クラウドDWH活用のコツ、理想的なBIによるデータ分析環境の作り方 2023/03/07 企業が所有する情報を上手く活用し、自身の業務に生かしていくには、データ分析の基盤となるDWH(データウェアハウス)を構築し、データ分析を継続的に行うためのBIツールを使いこなしていくことが重要となる。BIツールを導入したことのある企業は数多く存在するが、データ分析基盤を構築するためのBIツール導入プロジェクトが上手くいかなかったというケースも多い。その原因として、あいまいな目的のまま導入を進めてしまったことや、コストをかけた割には効果が見えづらく、業務の中に浸透しづらいなどが挙げられる。本書は、データ分析基盤の目的は何か、活用しやすい環境を整備する方法などを解説する。また、クラウドDWHサービス「Amazon Redshift」を利用するコツも解説する。
ホワイトペーパー ビッグデータ デジタル競争力「アジアで9位」、なぜ日本のデータ活用は後れを取るのか? 2023/03/07 国内でもデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進が叫ばれているが、IMDがまとめた国際デジタル競争力ランキング(2020年版)「IMD World Digital Competitiveness Ranking 2020」を見ると、日本の順位は主要63カ国中27位でアジア9位だという。ここまで後れを取る要因はなんだろうか? 本書は、市場での競争力強化や経営戦略の成功確率を高めるために、「デジタル経営」やデータ活用能力が必要とされる理由や、日本国内でのデータ活用の状況、データ駆動型経営の実現の課題と解決策について解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 自動化とローコードで年間1000時間以上節約、実現するための4つのステップ 2023/02/24 リモートワークの対応や業務効率化のため、自動化を導入する企業が増えている。今や自動化は自社を競合他社から差別化するための手段とも言える。だが、自動化の促進は容易ではない。その主な理由として、中核となるビジネスプロセスがレガシーシステムに依存していることにある。そのため、他の重要なシステムとの連携も難しく、システム間で情報を同期するためだけにデータを手入力する事態にもなりかねない。そこで本書は、ローコードなどを利用し、自動化と連携を実現するための4ステップについて、事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) データウェアハウスとデータレイクのいいとこ取り「データレイクハウス」とは何か? 2023/02/15 企業が保有するデータが加速度的に増加しており、より効率的にデータを活用していくための優れたデータ管理技術が必要とされている。多くの企業では、データを蓄積し、分析が行える「データウェアハウス」や、あらゆる種類のデータを保存できる「データレイク」を導入している。だが、運用を続けていくうちにそれぞれの課題が浮かび上がってきた。そこで登場したのが、データウェアハウスとデータレイクの長所を1つに融合させた「データレイクハウス」だ。本書は、データマネジメントの歴史や、データレイクハウスの特徴、メリットなどを解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 事例あり:リアルタイムのセルフサービス分析、「信頼と自信を生み出す」手順とは 2023/01/20 より少ない人員と予算でより多くの成果を得るためには、あらゆる従業員がどこからでもデータにアクセスできることが必要である。リアルタイムなデータと分析環境を実現できれば、実用的なインサイトを提示し、新しいビジネスチャンスの開拓や、より迅速な意思決定などが可能となる。それには、データガバナンスにおいて「統合」「アクセス」「監視」という3つの主要領域にわたって制御、役割、繰り返し可能なプロセス(手順)を確立し、信頼と自信を生み出すことだ。本書は、その方法について、世界のさまざまな組織の事例を交えて、詳細に解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) ITリーダーがデータ変革を成功させる「たった1つの方法」とは 2023/01/20 データ変革の実現に向け、IT部門への期待が高まり続けているが、その一方で、技術的負債、運用コストと保守コスト、セキュリティとコンプライアンスのリスクが増大している。これらの状況を打破するため、ITリーダーには、新しいツールを迅速かつ効率的に立ち上げ、ニーズを持つすべての人々へ提供する必要がある。さらには、会社の規模に合わせて拡張できるデータガバナンス能力の確立、統合の管理、優れたデータカルチャーの構築支援を行うことが求められる。本書は、ITリーダーが「データ変革」を促す方法について解説する。
ホワイトペーパー ビッグデータ 日本の「データドリブン経営」は欧州の70%遅れ? 調査で分かるデータ収益化の課題 2023/01/12 データを集めて分析し、意義のある結果へと結び付ける「データドリブン経営」の実現に多くの国内企業が取り組むも、明確な事業貢献や収益化には至らない状況だ。ある調査によると、日本企業の取り組みは欧州に比べて歩みが遅く、BI(ビジネスインテリジェンス)ツールの導入状況において、欧州86%に対し日本は15%と、70%もの遅れが見られるという。本書は、日本全国の企業のビジネスパーソン1800人を対象に、データ活用への取り組みや意識、収益化の状況についてアンケート調査を実施した。その結果とともに、データ収益化の現状と課題などについて解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 最新の傾向から読み取る、Google Cloud を使用したデータ プラットフォーム構築術 2022/10/17 日々生成されるデータの量は驚異的に増加している。しかし、多くの企業は非効率的な組織構造とアーキテクチャで運用されているため、データの収集、保存、整理することが困難となってきた。このような状況の中、新たなデータ ソリューションとして、データ ウェアハウスをデータレイクのように扱うレイクハウスや、データメッシュへの注目が集まっている。本書は、レイクハウスやデータメッシュなどのソリューションの説明とともに、Google Cloud Platform 上にて最新の統合分析データ プラットフォームを構築する方法などについて解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 現場の「欲しいデータが見つからない…」を解決、セルフサービス分析を実現する方法 2022/10/17 ビジネス環境が激しく変化する中、企業には変化に即座に対応できる俊敏性と適応力が求められている。そのためには、データに基づくタイムリーな意思決定が行える組織へと変革することだ。とはいえ、IT部門のリソース不足などから、データの利活用が進まないという企業は多い。そこで注目されているのが、IT部門に頼らず、業務に精通するビジネス部門自らがBIツールを使ってデータ分析を行う「セルフサービス分析」である。本書は、セルフサービス分析の推進におけるビジネス部門の3つの課題や、それらを解決する「データカタログ」について解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) IT部門がデータドリブン経営の足を引っ張る? 「データ仮想化」でボトルネック解消 2022/10/17 データに基づいたタイムリーな意思決定を実現するため、ビジネス部門自らがデータ分析を行う「セルフサービス分析」を推進する企業が増えている。だが、いかにビジネス部門がデータ活用に精通していたとしても、IT部門でのデータ公開にかかる時間がボトルネックとなり、セルフサービス分析の推進を妨げているというケースも多い。そこで、これらIT部門の課題を解決する技術となるのが「データ仮想化」だ。本書は、セルフサービス分析におけるIT部門の3つの課題や、データ仮想化によりどのようにして解決するかなど解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 顧客体験の向上や収益増を実現、データを最大限に活用できる環境を構築するには 2022/10/14 顧客体験の向上や収益の増加などを実現するため、多くの企業がデータの活用に取り組んでいるが、自社のデータを最大限に活用できないでいるというのが現状だ。データを活用するにはモダナイゼーションとオペレーションの規模を拡大し続けつつ、データコストを正当化し、組織の成熟度と意思決定能力を向上させることが重要だ。しかし、アクセスやストレージ、一貫性のないツールやコンプライアンスなど、さまざまな課題が立ちはだかっている。本書は、それらの課題を解決し、データの価値を引き出すためにどのような環境を構築し、運用していくべきか解説する。
ホワイトペーパー ビッグデータ データ活用基盤は「スモールスタート」で構築せよ、失敗しないための5つの勘所とは? 2022/09/30 データ分析に基づいて経営に関した意思決定をする「データドリブン経営」は、企業がDX(デジタルトランスフォーメーション)を実現するために必須となり、業界・業種にかかわらずデータドリブン経営への取り組みは急務といえる。そこで求められるのが「データ活用基盤」だ。しかし、必ずしも構築後すぐに成果を出せるものではない。以下の資料では、データ活用基盤の構築を成功に導くためには「スモールスタートが最適」と提言。さらに、検討の段階で考慮すべき5つのポイントと具体的な進め方について解説する。