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# BI・データレイク・DWH・マイニング

(967記事)
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データ戦略

イノベーション創出のカギは「あの役職」、目指すべきガートナー流「リーダー像」とは

企業が成長を続けるために、データやAI活用によるイノベーション実現の重要性が増している。そうした中で、自らの知見を生かしてイノベーションの実現に寄与できる可能性を秘めているのが、データを主体的に扱うD&A（Data＆Analytics）リーダーだ。D＆Aリーダーが主体性を発揮して、イノベーションに携わるには何が必要なのか。ガートナーの藤原恒夫氏が解説する。

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BI・データレイク・DWH・マイニング

BIツール選定で知らないと損する「6つのポイント」、AI時代の視点をガートナー解説

自社のデータ活用を進化させるのに有効なBIツールやアナリティクスツール。企業がこれらの導入を検討する際に頭を悩ませがちなのが、ベンダー・ツールの選定をどう行うかだ。ガートナーのジュリアン・サン氏がこうした悩みを解決する上で役立つ、アナリティクス/BIプラットフォームに影響を及ぼす5つのトレンド、ツール選定で押さえておくべき6つのポイントなどについて解説する。

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データ戦略

マスターデータ管理（MDM）とは何か？ ガートナー提唱のデータ一元化の6つのプロセス

データ活用における課題の1つが「データの品質」をいかに担保するのかという問題だ。AI（人工知能）、BIツール活用の視点でも再評価が進んでいるのが「マスターデータ管理（MDM：Master Data Management（マスターデータマネジメント））」だ。とはいえ、その推進は一筋縄ではいかない。ガートナー シニア プリンシパル,アナリストのヘレン・グリムスター氏が、その中にあっての陥りやすい罠と、あるべき推進法、さらにMDMツール市場の現状について、わかりやすく解説する。

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データ戦略

データドリブンな意思決定は「本当に正しい」のか？ ガートナーが語る4つの手法と意義

ビジネス環境がますます変化する中で、データドリブンによる意思決定の動きがさらに加速している。当たり前のことだが、よく考えると生じる疑問の1つが、データドリブンにより「どれだけ判断精度を向上できるのか？」ということだろう。ガートナー バイス プレジデント,アナリストのガレス・ハーシェル氏が、意思決定における「合理的」「原理的」「協働的」「直感的」の4つ手法を解説するとともに、あるべき推進法を提言する。

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データ戦略

CDAO（最高データアナリティクス責任者）とは何か？ 必要なのは技術力だけではないワケ

データとアナリティクスによる新たな価値創出に向け、最高データアナリティクス責任者（CDAO）に寄せられる期待は高まる一方だ。しかし、データ分析にかかわる多くのミッションは一筋縄ではいかない取り組みが多い。ChatGPTをはじめ、ジェネレーティブAIも台頭する中で、CDAOやデータ／アナリティクス部門がより大きな成果を上げるために何が必要となるのか。ガートナー ディスティングイッシュト バイス プレジデント,アナリストのアラン・ダンカン氏は「技術的な知見だけでなく、アイデアを生む能力や他社と連携できる能力も求められる」と指摘する。同社が実施した調査を基に、企業のデータ／アナリティクスの現状と課題について解説する。

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その他

3分でわかる「セルフサービスBI」、従来型BIツールとの違い、機能、導入メリット解説

近年、事業活動から生まれるデータを分析・活用し、ビジネスチャンスを広げようとする取り組みが広がってきています。そうした中、注目を集めているのが、誰でも簡単にデータの収集、分析、可視化ができるツール「セルフサービスBI」です。本記事ではMM総研 執行役員研究部長の渡辺克己氏監修のもと、そもそもセルフサービスBIとは何か基本的なところから主要機能、導入メリット、セルフサービスBIを提供する主要プレイヤーなどについて解説します。

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# BI・データレイク・DWH・マイニングのニュース

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ERP・基幹システム

NEC、自社基幹システムを「SAP S/4HANA」で全面刷新　運用コスト25％削減へ

NECは5日、自社グループの販売・経理・購買業務を支える基幹システムのプラットフォームを全面的に刷新すると発表した。具体的には、基幹システムに蓄積される経営ビッグデータのリアルタイム処理基盤として、SAP社のインメモリプラットフォーム「SAP HANA」を採用する。

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# BI・データレイク・DWH・マイニングのスペシャル（記事）

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BI・データレイク・DWH・マイニング

なぜ丸亀製麺は「勝ち続ける」のか、注目を集める独自のマーケティングの“秘訣”

激変する経営環境の中、CRMデータや店舗内顧客行動データなど、多種多様なビジネスデータをどう活用するかが、将来の明暗を分けるといっても過言ではないだろう。丸亀製麺では、「KANDO（感動）ドリブンマーケティング」を中心に外食企業から感動創造企業へと進化すべく、データ活用に取り組んでいる。丸亀製麺が取り組む“勝ち続ける”ためのマーケティングの秘訣はどこにあるのだろうか。

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BI・データレイク・DWH・マイニング

大阪ガスが20年超取り組んだ「データ分析」、基盤構築で痛感した「最大の苦労」とは

大阪ガスではDXという言葉が生まれる前から、データ活用に力を注いできた。1990年代後半にデータ分析専門組織を設立し、2010年には全社データ活用基盤「DUSH」を構築。稼働してから約10年が経過したところで、大きく3つの課題が表面化したため、同社ではDUSHを再構築するとともに、クラウド技術などを活用した「高負荷分析基盤」を新たに構築した。そこで今回、プロジェクトをけん引した同社 DX企画部アーキテクトの花牟禮 龍馬（はなむれ・りゅうま）氏に、取り組み内容とともに、経験談や苦労話について語ってもらった。

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データ戦略

【読者アンケート】「不便な検索」が妨げに？調査で見えた“厳しすぎ”なデータ活用実態

近年ますます注目度が高まる「データ活用・分析」。企業はその重要性を認識しつつも、取り組みの実情はさまざまだ。自社はどのくらいのレベルにあり、他社はどのような悩みを抱えているのか？ 今回は、ビジネス＋ITが独自に調査した読者アンケート調査結果から、企業が抱えるデータ分析・活用の課題と注意するべきポイントをさまざまな観点から浮き彫りにする。

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Office、文書管理・検索

【マンガ】「脱Excel」派と「活Excel」派が大喧嘩、共に“涙”を流したまさかの結末とは

「脱Excel」と「活Excel」という真逆の信念を持ったタツヒコとカツヤ。タツヒコはExcel業務を排除しつつ先端ツールを活用することで、カツヤはExcelを徹底的に使いこなすことで、それぞれ効率化に励んでいる。そんな2人が顔を合わせれば、「自分が正しい」といつも喧嘩ばかり。2人のゴールは同じはずなのだが……。見かねた同僚のキョウコが2人を一喝。長く続いた「脱・活Excel論争」に終止符を打つ。果たして、正しいのは「脱」か「活」か？

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製造業界

「口だけDX」から卒業、「製造業DX」を成果につなげるデータ活用術

「DX（デジタルトランスフォーメーション）」の掛け声が高まる中、「製造業こそDXの効果がダイレクトに反映される業種」という認識が広まり、「製造業DX」を推進する動きが目立っている。しかし、システムやツールを導入しても、業務改善には至っていないケースが多いのが実情だ。製造業DXにおけるデータの効果的な活用で成功している製造業の成功事例を交えて解説する。

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経営戦略

がんこ代表が挑む「研究者との二刀流」、飲食現場が超・効率化する“3つの研究成果”

多くの企業が本格的に推進し始めたDXだが、サービス産業ではなかなか進められず、生産性は低いままでいる。そんな中、大阪府を中心に和食レストランなどを手がけるがんこフードサービス 代表取締役 代表執行役員の新村 猛氏は、大学院の教授を兼任し、ロボットやAI、データなどを活用したサービス業の生産性向上について研究。そこで得た知見を自社の飲食店の現場に取り入れ、多くの成果を出している。では具体的にどのような研究を行い、現場で活用しているのだろうか。研究と経営の二刀流に挑む新村氏に話を聞いた。

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# BI・データレイク・DWH・マイニングのイベント・セミナー

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ゼロからわかるデータ分析基盤

顧客行動のオンライン化やビジネス現場のデジタル化が急速に進み、企業内のデータも増え続けています。 今後は、企業レベルでのデータ活用度の差が、競争力に直結するといっても過言ではありません。 データを味方につけ、今後のビジネスの成長や競争力の強化をしていくためには、どのような分析基盤がベストなのか。 11時からのセミナーでは数百社のデータ分析基盤導入や運用課題と向き合ってきたprimeNumberのCIO山本が、お客様の事例を交えてわかりやすくお話します。 また、13時からのセミナーは、ビジネスの現場でよく必要とされるROI分析を題材に、データ分析基盤の構築?ダッシュボードの作成までを、下記5つのステップに沿ってデモも交えながら具体的にご説明します。 STEP 1 ゴールイメージの設定 STEP 2 データソースの洗い出し STEP 3 データの収集(データレイク構築) ※デモ有 STEP 4 データの加工(データウェアハウス構築)　※デモ有 STEP 5 データの可視化(データマート作成、BIツール接続)　※デモ有 応用可能な基本の５ステップのため、顧客分析データや店舗別売上管理データなどを可視化する際にも参考にしていただけます。 +60分でデータ分析への理解を深めたい方には、ぜひ同時申込をオススメいたします。 【11時～の講演】 ・データ分析基盤とは何か、なぜデータ分析基盤が必要なのか ・データを有効活用するために最適なデータ分析基盤構成 ・保守運用時の課題を解決するデータ分析基盤事例 【13時～の講演】 ・データ分析基盤の作るに当たって具体的なHOWを知りたい方 ・データ分析基盤の構築?ダッシュボード作成までの流れを知りたい方 ・データレイク・DWH・データマートの基礎知識をお持ちの方 【11時～の講演】 ・データ活用を始めたいが何から始めたらよいかわからない方 ・DWHなどデータ分析基盤導入に向けて検討・調査している方 ・既存データ分析基盤の保守・運用の手間やコストにお悩みの方 【13時～の講演】 ・データ分析基盤を構築するのに何から始めれば良いか ・データ分析基盤の構築?ダッシュボード作成までの進め方 ・ユースケース別の可視化例

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徹底解説！DX実現に不可欠なデータ連携

DXを進める多くの企業がオンプレミスやパブリッククラウド、SaaSなどのマルチクラウド環境を採用しています。このような環境では、データやファイルが分散しがちなため、システム間の連携が極めて重要ですが、進め方や実装方法に関しては多くの企業が課題を抱えています。本ウェビナーでは、システム間のデータ連携をスムーズに成功させるためのポイントを具体的に解説します。データ連携を始める際の要件整理や、マルチクラウド環境における適切な連携手法について、最新の事例や実践的なアプローチを交えてお伝えします。 【セミナーでわかること】 ・システム間のデータ連携に関する要件整理のポイント ・データ連携手法による違いについて ・最適なデータ連携ツールの選び方 【こんな人におすすめ】 ・データ連携の進め方に困っている方 ・新システム導入を控えており、既存システムとの連携手法を検討している方 ・EAI・ETL・iPaaSを検討している方

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# BI・データレイク・DWH・マイニングのホワイトペーパー

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BI・データレイク・DWH・マイニング

ナイチンゲールはデータドリブンの先駆者？ 歴史に残る5つのデータ視覚化のインパクト

データは歴史の重大な局面で大きなインパクトをもたらしてきた。たとえば、ナイチンゲールはクリミア戦争中に予防可能な病気による死者数をデータで示し、英国軍に衛生管理の重要性を認識させたという。その際、データの視覚化を行っていたことが現在も資料で確認できる。過去の歴史を見つめることで、データビジュアライゼーションの未来について多くのことが学べるだろう。本資料は、歴史上もっともインパクトをもたらした5つのデータビジュアライゼーションを紹介する。

ホワイトペーパー
BI・データレイク・DWH・マイニング

生成AIをデータ分析で活用するには？ 自然言語で質問可、データの「なぜ」を理解する

データの重要性が日々高まり続けている。だが、ある調査によると、2031年までの間にデータ分析業務に対応するための人材が200万人不足するとも言われている。この課題を解決するカギとなるのが、現在大きく話題となっている生成AIだ。データ分析にAIを活用することで、どのようなビジネス価値を創出することができるのか、その詳細を解説する。

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BI・データレイク・DWH・マイニング

チェックリスト付き：見やすいデータへ「ビジュアライゼーション」テクニック集

チャートやグラフ、マップなどによって、データを視覚的にわかりやすく表示する「ビジュアライゼーション」。効果的に活用できれば、データへの理解をより深めて、インサイトの取得を迅速化することが可能だ。本資料は、ビジュアライゼーションを「良い」ものから「素晴らしい」ものへと昇華するためのさまざまなテクニックを紹介する。効果的なグラフやビュー、ダッシュボードはどのように設計すれば良いか、また、設計後の評価が行えるチェックリストなど、データの視覚的分析のベストプラクティスをまとめた。

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# BI・データレイク・DWH・マイニングの動画

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BI・データレイク・DWH・マイニング

大阪ガスにおける「歴史あるデータ基盤の進化」への取り組みと苦労話

大阪ガスは、2010年に全社データ活用基盤「DUSH」を構築しましたが、10年以上経過し、データ肥大化やアプリケーション老朽化などの課題があり、再構築を進めています。また、IoTデータやWebログデータを効率的に活用するために、クラウドなどの最新技術を利用した高負荷分析基盤を新たに構築しました。本講演では、データ基盤の再構築と新規構築の経験をもとに、苦労話と今後の展望について説明します。 ※SBクリエイティブ株式会社（ビジネス+IT）主催、2024年1月17日「DX時代のデータ活用・分析 2024 冬」より

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AI・生成AI

データサイエンティストが創るビジネスとは？ーAI SAS Programmer の事例から学ぶー

2010年頃から始まった第3次AIブームを受けて、様々な企業が、データサイエンティストが、AIひいてはデータサイエンスを活用したビジネスを模索したが、ビジネスに至った事例は決して多くない。弊部が提供するAI 技術を用いたサービスを事例に、データサイエンティストがビジネスを創る上での留意点などを紹介する。 ※SBクリエイティブ株式会社（ビジネス+IT）主催、2023年6月30日「データ活用・分析 2023 夏」より

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データ戦略

ソーシャル・データサイエンス

一橋大学では2023年４月にソーシャル・データサイエンス学部・研究科（修士課程）を新設した。本講演では、ソーシャル・データサイエンスとは何か、養成する人材像、カリキュラムの特徴など、新学部・研究科の概要を説明する。 ※SBクリエイティブ株式会社（ビジネス+IT）主催、2023年6月30日「データ活用・分析 2023 夏」より

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