記事 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 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 2024/07/25 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。
記事 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 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 2024/07/09 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。
記事 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 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 2023/06/23 1 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。
記事 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 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 2023/05/30 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。
記事 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 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 2023/05/01 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。
記事 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 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 2022/10/06 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。
記事 市場調査・リサーチ 非対面前提の「マーケティングDX」には何が必要? 顧客体験を“再構築”する方法 非対面前提の「マーケティングDX」には何が必要? 顧客体験を“再構築”する方法 2021/01/26 コロナ禍におけるテレワーク対応が一段落し、企業のIT投資はデジタル変革(DX)推進に新たな舵を切っている。マーケティング領域では、非対面を前提とした顧客体験(CX)の構築が重要な課題となるが、マーケティングDX実現に向け、企業はいかにして顧客エンゲージメントを深めていけばよいのだろうか。アイ・ティ・アール(ITR) シニア・アナリストの水野慎也氏にIT投資の最新動向や“マーケティングにおけるDX”について聞いた。
記事 Office、文書管理・検索 Excelの新機能「Custom Data Types」を解説、セルの関連情報をマウス操作で参照可能に Excelの新機能「Custom Data Types」を解説、セルの関連情報をマウス操作で参照可能に 2020/12/28 マイクロソフトはExcelの新機能として従来の「Data Types」を拡張した、「Custom Data Types」の導入を明らかにしました。
記事 Office、文書管理・検索 PythonによるExcel自動化は何がスゴい?インストールからコードサンプルまで実践詳解 PythonによるExcel自動化は何がスゴい?インストールからコードサンプルまで実践詳解 2020/11/10 生産性向上のもっとも有効な手段。それは「仕事の自動化」です。労働時間を短縮できるだけでなく、空いた時間を付加価値を高めるために使えるので非常に効果的です。仕事を自動化するには何らかのツールが必要ですが、最近ビジネスパーソンの間でその決定版として注目されているのが「Python」というプログラミング言語です。AI活用で改めて注目を集めた言語ですが、海外では文系学生にもこの言語を習得させようとする動きもあります。今回は書籍『PythonでExcel、メール、Webを自動化する本』のプログラムを実際に動かして、Pythonによる自動化を体験していただきましょう。
記事 データ戦略 この「広告」に潜む真実を見抜くことができるか? 統計学を学ぶことで見えてくるもの この「広告」に潜む真実を見抜くことができるか? 統計学を学ぶことで見えてくるもの 2020/09/07 英国の首相ベンジャミン・ディズレーリの有名な言葉に、「嘘には3種類ある。嘘、大嘘、そして統計」があります。数字は客観的かつ誰の目から見ても明らかな考察を得ることができるものではありますが、真実を見抜く目がなくては実は騙されてしまうことにもなりかねません。ここでは身近な「広告」を題材に、統計学を学ぶことで得られるものについて、『文系のための統計学の教室』を上梓したサイエンスライター 涌井 良幸氏、涌井 貞美氏が解説してくれました。
記事 データ戦略 データ・マネタイゼーションとは何か?4つの市場で解説する「データ収益化の方法」 データ・マネタイゼーションとは何か?4つの市場で解説する「データ収益化の方法」 2019/09/27 1 「データこそが次の金脈」というコメントにうなずく人は多いだろう。では、具体的にどうやってデータを収益に変えるのか。この「収益化」こそデータ・マネタイゼーションだ。本稿ではデータ・マネタイゼーション市場をさらに4つの市場に分けて解説。「データでお金を作りたい」というあいまいな希望を「データをどの市場でどう使ってお金に変える」という戦略に変換する有用なヒントになるだろう。
記事 AI・生成AI 見据えるのは5年後、従業員全員を「データ人材」にするには今何をすべきか 見据えるのは5年後、従業員全員を「データ人材」にするには今何をすべきか 2019/07/12 AI活用の基礎となる、社内でのデータ活用の準備とリテラシー向上について説明してきた本連載。最終回となる今回は、データ分析・AI活用サービス企業mynet.aiで行った従業員向けのデータリテラシー向上の施策と、導入後に社内で起きた変化について、自社の例を用いて紹介しよう。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 【事例で学ぶ】BI失敗あるあるは「アクセス解析」で改善できる 【事例で学ぶ】BI失敗あるあるは「アクセス解析」で改善できる 2019/06/25 BIツールなどのデータ分析ダッシュボードは、組織の意思決定に必要であるが、肝心なのは“導入後”だ。「AIドリブンな組織を作る5ステップ」の第4回では、ダッシュボードを利用するユーザーからのフィードバックの収集方法と、ダッシュボードを改善して利用率を向上させる方法について、当社(mynet.ai)の取り組みを踏まえて紹介する。利用率改善には“ユーザーの声を聴くこと”だけが大事だと考えている方にはぜひ読んでほしい。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング ガートナー3つの予測「2022年末まで、最も利用される分析ツールはExcelであり続ける」 ガートナー3つの予測「2022年末まで、最も利用される分析ツールはExcelであり続ける」 2019/03/18 ガートナー ジャパンは、今後3~5年間で企業の顧客戦略に大きな影響をもたらす動向に注目した、アプリケーション領域における2019年の展望を発表しました。
記事 経費精算・原価管理 CIOこそ注力せよ カスタマーエクスペリエンス先進企業「10の習慣」とは CIOこそ注力せよ カスタマーエクスペリエンス先進企業「10の習慣」とは 2019/03/04 本連載では、ITトレンドから毎回ホットなキーワードを取り上げ、その最新動向とともに筆者なりのインサイト(洞察)や見解を述べたい。第10回に取り上げるキーワードは「カスタマーエクスペリエンス」。この分野に詳しい米Gartnerのアナリストの話を聞く機会があったので、その内容を基に考察してみたい。
記事 IoT・M2M・コネクティブ IoTプラットフォームとは何か? 正しい選択をするためのたった1枚のスライド IoTプラットフォームとは何か? 正しい選択をするためのたった1枚のスライド 2018/09/10 IoTが破壊的ノベーションとして自動車や機械、運輸やエネルギー、ヘルスケアなど幅広い産業のルールを大きく変えてしまう可能性を秘めているのは間違いないでしょう。昨今、IoTの進展とともに、頻繁に目にするようになってきたのが、「IoTプラットフォーム」というキーワードです。このIoTプラットフォームをめぐる覇権争いは、国と企業が入り乱れてIoTの勝者を決める重要な取り組みであると言われています。なぜIoTプラットフォームがそれほどまでに重要なのでしょうか? 具体的な企業動向も踏まえて、今回はこのIoTプラットフォームについて解説します。(図のみ2023年8月3日に最新版に更新、解説文は更新していないのでご注意ください)
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 拡張アナリティクスの衝撃、データサイエンティストでさえ“仕事を奪われる” 拡張アナリティクスの衝撃、データサイエンティストでさえ“仕事を奪われる” 2018/09/10 ガートナーでは、2020年までに分析クエリの50%は、検索や自然処理言語、音声を使用して生成されたか、自動生成されたものになると予測している。こうした中で、今、BI/アナリティクスに関するトレンドの一大テーマといえば「拡張アナリティクス」だろう。すでに一部の人は気づいているかもしれないが、“21世紀でもっともセクシーな職業”と言われたデータサイエンティストでさえ、「仕事を奪われる」可能性がある。ガートナーのリサーチ ディレクター、カーリー・アイディーン氏が、拡張アナリティクスによってデータ分析(アナリティクス)のプロセスが今後どう変わるのかを解説する。
記事 データ戦略 メタデータ管理とは何か? 「データのためのデータ」はどう活用すべきか メタデータ管理とは何か? 「データのためのデータ」はどう活用すべきか 2018/09/07 今や多くの企業がデータ活用に本腰を入れている。だが、管理に手間取って、その価値を十分に引き出せていない企業も少なくない。そうした状況下で今後、注目を集めるであろうと目されているのが「メタデータ」によるデータの管理だ。ガートナーによれば、メタデータ管理に対する投資額は2020年までに倍増するという。メタデータとはそもそも何か。またどのように管理すればよいのか。ガートナーでバイス プレジデント 兼 最上級アナリストを務めるマーク・ベイヤー氏が、メタデータ管理の基本から実践法、注目の製品、そして取り組むにあたっての心得までを紹介する。
記事 AI・生成AI 100秒でレスがつく データ分析で維持する「あたたかいママコミュニティ」の秘密 100秒でレスがつく データ分析で維持する「あたたかいママコミュニティ」の秘密 2018/08/15 「ママの一歩を支える」をミッションとした女性限定Q&Aアプリ「ママリ」。「あたたかいコミュニティ」に定評があるこのアプリで、コミュニティマネージャーが大事にしていることは何でしょうか。定性的な情報を元に機械学習で検知するシステムや、分析の進め方などとともに紹介します。
記事 データ戦略 データ統合基盤の構築方法、ガートナーが解説する技術と組織の両面の取り組み方 データ統合基盤の構築方法、ガートナーが解説する技術と組織の両面の取り組み方 2018/06/26 データの爆発的な増加と発生場所の広域化によって、データ統合作業は困難さは増す一方だ。だが、こうした中にあっても、データ分析による他社との差別化に向け、データ統合作業を確実に遂行することがITスタッフに強く求められている。とはいえ、課題は多岐にわたり、それらは一筋縄では解決できないものばかりだ。こうした状況にあって、データ統合にどう取り組んでいけばよいのか。ガートナーでリサーチ ディレクターを務めるリック・グリーンウォルド氏が、データ統合の“近代化”の切り口から、技術と組織の両面での適切な取り組み方について解説する。
記事 メタバース・VR・AR・MR・SR・xR マイクロソフトの「Power BI」、MR(複合現実)対応で空間上のグラフ操作が可能に マイクロソフトの「Power BI」、MR(複合現実)対応で空間上のグラフ操作が可能に 2018/03/30 マイクロソフトは、データ分析ツール「Power BI」のHoloLens対応版をリリースしました。現実空間に重ねてグラフを投影、操作を可能にしています。
記事 データ戦略 元ホンダCIOが指南、世界で勝つためのIoTデータマネジメント戦略 元ホンダCIOが指南、世界で勝つためのIoTデータマネジメント戦略 2017/11/28 いまや、製造業におけるIoTは、企業にとっての重要な戦略となった。しかし、さまざまなソースから取得される膨大なIoTデータ、しかも正規化されていない生データに近いIoTデータを効率的に管理・活用する手法は、いまだ確立しているとは言い難い。はたして、企業はどういう考え方でIoTデータに向き合えばよいのだろうか。2005年にIT部長としてホンダ全体のIT戦略・運営を担当し、現在はオフィス有吉の代表をつとめる有吉和幸 氏、そして日本アイ・ビー・エムの岡口純子 氏に、IoTデータ活用のポイントについて話を聞いた。
記事 AI・生成AI 機械学習を「プロジェクトとして成功させる」方法、スキル獲得&人材育成のコツとは 機械学習を「プロジェクトとして成功させる」方法、スキル獲得&人材育成のコツとは 2017/06/30 「機械学習=マシンラーニング」は、今もっともホットなキーワードの1つだ。データアナリティクスの需要が爆発的に増える一方で、データサイエンティストの育成・採用はなかなか追いつかない。機械学習はそれを解決する有効な手段として注目を集めているが、実際のビジネスの現場でどう取り組み、そこから有益な知識や指針を引き出していくべきなのか。ガートナー リサーチ部門 バイス プレジデント アレクサンダー・リンデン氏が解説する。
記事 AI・生成AI ニューラルネットワークの基礎解説:仕組みや機械学習・ディープラーニングとの関係は ニューラルネットワークの基礎解説:仕組みや機械学習・ディープラーニングとの関係は 2017/03/15 「ニューラルネットワーク(Neural Network:NN)」とは、人間の脳内にある神経細胞(ニューロン)とそのつながり、つまり神経回路網を人工ニューロンという数式的なモデルで表現したものだ。近年、人工知能(AI)領域がブームになっているが、ニューラルネットワークは機械学習や深層学習(ディープラーニング)などを学ぶ際に知っておくべき基本的な仕組みである。NVIDIA(エヌビディア)CUDA & Deep Learning Solution Architect 村上真奈 氏が、ニューラルネットワークを学ぶ入門編として、仕組みや構造、機械学習、ディープラーニングとの関係性、さまざまなアプローチの具体例やディープラーニングの流れなどを解説する。
記事 ERP・基幹システム SAPやオラクルとのライセンス交渉、ガートナーがコスト削減する方法を伝授 SAPやオラクルとのライセンス交渉、ガートナーがコスト削減する方法を伝授 2016/12/19 業務アプリケーション(ERP/SCM/CRM/BI)分野の2大メガベンダー、SAPとオラクル。日本企業はこうしたグローバルなメガベンダーのアプリケーションを利用する場合、必ずライセンス交渉をしていかなければならない。もちろんコストを削減する方法を考える必要もあるだろうし、ライセンスが不足していたという事態を防ぐ必要もある。調達や維持コストの最適化、そしてコンプライアンス確保、さらにはSAPとオラクルそれぞれのライセンス形態で注意するべきポイントをガートナー リサーチ部門 リサーチ ディレクターの海老名 剛氏が解説する。
記事 IoT・M2M・コネクティブ IoTの「マネタイズ方法」をガートナーが解説、「サービス売り」のその先が重要だ IoTの「マネタイズ方法」をガートナーが解説、「サービス売り」のその先が重要だ 2016/11/10 ガートナーでは、2020年にIoTのもたらす経済的な波及効果は1.9兆ドルになると予測している。内訳として一番大きいのは製造業で全体の15%、同等規模でヘルスケアが続き、さらにはこれまでまったくのアナログだった教育や農業にもその効果は広がっていく。ここで重要な点は、1つ1つの業界規模を議論することではなく、IoTにより産業の壁を超えてモノがつながり、それに伴って儲かる機会も膨大に増えていくということだ。IoT時代の新たな競争にどう立ち向かうべきかをガートナー コンサルティング シニア ディレクター 森 亮 氏が解説する。
記事 データ戦略 ビッグデータに取り組むITベンダーランキング 成果の8割はスモールデータから得られる ビッグデータに取り組むITベンダーランキング 成果の8割はスモールデータから得られる 2016/08/05 ビッグデータ活用が声高に叫ばれてから数年、実際に大きな成果を収めたという日本企業は2016年2月時点でわずか3.1%にとどまる。とはいえ、1年前と比較すると確実に成果を得る企業は増加しており、成果を得るには時間がかかることを見込んでおく必要がある。実際、ビッグデータ活用の取り組みをやめる企業はほとんど出ておらず、またやめるべきでもない。本稿では、一連のガートナーの調査から得られたビッグデータ活用の現在と未来について解説する。
記事 データ戦略 トヨタが大阪市で「事故が起きそうな場所」を47か所も発見できた理由 トヨタが大阪市で「事故が起きそうな場所」を47か所も発見できた理由 2016/07/06 2015年、トヨタグループでITに関する研究開発を行うトヨタIT開発センターは大阪市と提携し、車のビッグデータを活用してドライバーの危険運転と市内の危険場所を明らかにする実証実験を実施した。この実験を通して危険データ分析システムを試作開発。これがドライバーに注意喚起を行う安全運転支援サービスやヒヤリハットマップの作成へとつながっている。
記事 データ戦略 データレイクとは何かをわかりやすく解説、DWHとの違い、メリット、製品比較7選など データレイクとは何かをわかりやすく解説、DWHとの違い、メリット、製品比較7選など 2016/07/04 ページが切り替わらない場合はこちらをクリックしてください。
記事 データ戦略 Apache Spark企業導入の基本、Hadoopとは何が違うのか Apache Spark企業導入の基本、Hadoopとは何が違うのか 2016/06/29 高速分散処理のフレームワークである「Apache Spark(以下、Spark)」が、開発者やITベンダーの大きな注目を集めている。その特徴は、高速でのインメモリ処理を実現し、ビッグデータの分析に大きく寄与すること。これからSparkは、情報管理やアナリティクスの領域でどのような役割を果たすことになるのか。ガートナー リサーチ部門 リサーチディレクターのニック・ヒューデカー氏が解説する。