記事 データ戦略 データレイクの構築方法、「ただ貯めておくだけ」にならないための3つのポイント データレイクの構築方法、「ただ貯めておくだけ」にならないための3つのポイント 2017/11/28 「データレイク」という言葉が急速に広まっているが、その定義はあいまいだ。データを貯めておくだけでいいという見解もあるが本当にそれで役に立つのか？データ形式は何でもいいというがどのような技術でそれが可能になるのか？そもそもDWH（データウェアハウス）と何が違うのかなど疑問は尽きない。本稿では、ビジネスに直結するデータレイクの構築方法を解説する。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング デジタル・マーケティングのPDCAを高速化する「課題を掘り起こす仕組み」構築法 デジタル・マーケティングのPDCAを高速化する「課題を掘り起こす仕組み」構築法 2017/10/24 いまやデジタル抜きでマーケティング活動を行うことは難しい。特に、「データ活用」の課題は重大だ。この取り組みは企業によって大きく異なり、成果にも差がある。デジタル・マーケティングを成功に導くデータ活用のポイントは何か。課題と対策、社内データとサードパーティデータの使い方を整理し、具体的な方策を紹介する。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 確実な売上アップを実現するBI導入には「攻めのIT」発想が必要だ 確実な売上アップを実現するBI導入には「攻めのIT」発想が必要だ 2017/10/19 ビジネス・インテリジェンス（BI）が、いま改めて注目を集めている。背景にあるのは、IoTをはじめ、膨大なデータを活用した「データドリブン経営」の進展だ。社内データやセンサーデータを掛け合わせて分析することによって、新しい価値、新しいビジネスを生み出したいと考える企業が増えている。一方で、「そんなのは夢物語に過ぎない」「BIツールはいずれ使われなくなるツールの代名詞」との認識を持つ人がいるのも現実。そこで、ここではBIツールを導入する企業が陥りやすい課題とその解決策を整理した。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング せっかく導入したのに、なぜそのBIツールは使われなくなるのか？ せっかく導入したのに、なぜそのBIツールは使われなくなるのか？ 2017/09/29 IoTの進展により、ビジネス・インテリジェンス（BI）市場が盛り上がりを見せている。IoTで生成される膨大なデータを分析する目的で、活用が期待されているからだ。しかし、日本ではBIツールがなかなか定着しないのも現実で、盛り上がる市場をよそに使われなくなるツールも増えている。その課題と対策を探った。
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 データ戦略 東大 喜連川 教授対談：データ至上主義の時代に「API」はどのような役割を持つのか 東大 喜連川 教授対談：データ至上主義の時代に「API」はどのような役割を持つのか 2017/04/27 あらゆる業種、業態で「データ活用」が経営課題となり、IoT（Internet of Things）は、インフラ整備のフェーズからデータ活用のフェーズに移行したといわれる。そうした中で、IoTデバイスだけでなく、異なるアプリケーション、サービス同士を連携し、新たな機能や価値を提供する「API」にますます注目が集まる。そこで、APIの最新動向や活用のポイントについて、データベース工学の権威で、ビッグデータに造詣の深い東京大学 生産技術研究所教授、国立情報学研究所長の喜連川 優氏と、日本CA APIマネジメント・ソリューション営業部の武田 太 氏、日立ソリューションズ セキュリティソリューション本部の中川 克幸 氏に語ってもらった。
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 1 「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 BI・データレイク・DWH・マイニング 立教大 佐々木教授に聞く、データ活用に求められる「人」「組織」「インフラ」 立教大 佐々木教授に聞く、データ活用に求められる「人」「組織」「インフラ」 2017/03/07 センサーやネットワーク技術がよりコモディティ化し、あらゆるモノから得られた膨大なデータを自社ビジネスの新たな価値創造に活用する動きが広がってきた。一方で、ビッグデータ活用にはインフラ面の基盤整備と、「それを支える『組織』『人』の整備を並行して進める必要がある」と語るのは、立教大学の佐々木 宏教授だ。産学連携の取り組みなどを通じ、全国でも珍しい「文系人材のデータサイエンティストの育成」に取り組む佐々木氏に、企業がどのようにしてデータ活用基盤、組織、人材を整備していけばよいかを聞いた。
記事 データ戦略 NII喜連川優 所長に聞くデータ戦略、ストレージへの投資はどこからどう考えるべきか NII喜連川優 所長に聞くデータ戦略、ストレージへの投資はどこからどう考えるべきか 2017/01/27 ビッグデータ、人工知能、IoTなど、最新のテクノロジーは、すべて膨大なデータと密接な関連がある。それだけデータの重要性が高まっているわけだが、企業にとっても、データはビジネスを左右する重要な資源に他ならない。それはそのままデータを格納するストレージの重要性が高まっていることも意味している。国立情報学研究所（NII）の喜連川優 所長に、企業におけるデータ活用の現状と問題点、ストレージ戦略について話を聞いた。
記事 IoT・M2M・コネクティブ IoTエバンジェリスト3名が語る「データ」のビジネスへの生かし方 IoTエバンジェリスト3名が語る「データ」のビジネスへの生かし方 2016/12/19 IoTによるデータ収集、活用に注目が集まっている。プラットフォームも整備され、いよいよ本格的なビジネス展開のフェーズに入りつつある一方、実際にデータをどう溜め、可視化し、意味づけをしていくかというのは、ビジネス展開を考える企業にとって大きな課題だ。エスキュービズム、セラク、ドローンワークスら気鋭のIoT企業のエバンジェリストが一堂に会して、IoT活用のヒントを語り合った。
記事 AI・生成AI チャットボットに深層学習、LINEらが語るAIビジネスの可能性 チャットボットに深層学習、LINEらが語るAIビジネスの可能性 2016/12/19 「第3次AIブームの到来」が叫ばれる中、技術的な面ではまだまだ成長過程といえるものの、ビジネスの場においては、AIは本格的な活用フェーズに入ったといえる。ビジネスの場においてはAIを掲げた製品やサービスが多く世に出ており、AIはどんな未来を切り拓いていくのか。マイクロソフトからLINEに電撃移籍した砂金氏ら、AIの先端的な取り組みを行うスタートアップ企業のキーパーソンが集結、その取り組みを通じ、AIのビジネス展開を考える企業経営者にメッセージを送った。
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 ERP・基幹システム 建設会社事例に学ぶ、基幹システムの課題を「敏腕プロジェクトマネージャ」はどう解決したか 建設会社事例に学ぶ、基幹システムの課題を「敏腕プロジェクトマネージャ」はどう解決したか 2016/07/27 経営のさらなるスピード化のために、経営状況を「見える化」するビッグデータ分析は大きな経営課題の一つとなっている。しかし、増え続けるデータにより、基幹システムのストレージ容量の逼迫や、データ処理のパフォーマンス低下といった課題が顕在化しているケースも多い。将来の拡張性までも見据えたインフラ構成を設計、移行するために必要なことは何か。某大手建設会社が抱えていた基幹システムの課題を解決したプロジェクトマネージャに、プロジェクトの成功ポイントを聞いた。
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。
記事 IoT・M2M・コネクティブ 故障分析からスキル教育まで！知っておきたい製造業の「IoTとアナリティクス」最前線 故障分析からスキル教育まで！知っておきたい製造業の「IoTとアナリティクス」最前線 2016/06/28 製造業のデジタル化が急速に進む中で、これまで蓄積してきたビッグデータをビジネスに活用する企業も増えている。こうした動きに乗り遅れないためにも、ビッグデータとアナリティクスを組み合わせた事例を押さえておきたい。そこで今回は、「IBM Watson Summit 2016」に出展されたブースの中から、設計・製造の現場における「故障分析」や、CADオペレーターの操作ログ分析による「教育アセスメント」、これらを実現するための最新テクノロジーについて紹介しよう。
記事 データベース 商用NoSQLのマークロジックCEOに聞く、「分断された」企業内データの融合戦略 商用NoSQLのマークロジックCEOに聞く、「分断された」企業内データの融合戦略 2016/06/21 リレーショナルデータベース（RDBMS）の登場から約50年。技術革新の著しいITの世界にあって、いまだ現役を譲らない息の長いテクノロジーだが、ビッグデータ、ソーシャルの時代の今、さまざまな課題に直面している。こうした中、これらを解決できるとして、出現したのが「NoSQL（Not only SQL＝SQLだけではない）」だ。この分野はOSSの台頭が著しいが、エンタープライズ向けNoSQL製品としてユニークな地位を築いているMarkLogic（マークロジック）最高経営責任者（CEO）兼社長 ゲイリー・ブルーム氏に企業内データの活用術を聞いた。
記事 データ戦略 オープンデータ2.0とはいったい何か？ 「伝道師」に聞く課題と可能性 オープンデータ2.0とはいったい何か？ 「伝道師」に聞く課題と可能性 2016/06/09 2011年の東日本大震災をきっかけに、電力や交通状況の見える化などで大きな注目を集めた「オープンデータ」。今年の5月20日には、政府のIT総合戦略本部が官民一体となったデータ流通の促進を図る「オープンデータ2.0」を発表した。一般社団法人オープン・ナレッジ・ファウンデーション・ジャパンの代表理事をつとめ、内閣官房から「オープンデータ伝道師」にも任命されている国際大学グローバル・コミュニケーションセンター（GLOCOM） 主任研究員の庄司昌彦准教授に、オープンデータの現状と課題、オープンデータ2.0の概要、今後の展望、そして企業が押さえるべきポイントについて話を聞いた（聞き手は編集部 松尾慎司）。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング HTAPとは何か？企業がインメモリ・コンピューティングを採用するための3つのポイント HTAPとは何か？企業がインメモリ・コンピューティングを採用するための3つのポイント 2016/06/08 アナリティクスの高速化を実現する「インメモリ・コンピューティング（IMC）」。その高いパフォーマンスにより、今やトランザクションのリアルタイム分析まで実現できるようになってきた。これは「ハイブリッド型トランザクション／アナリティクス処理（HTAP：エイチタップ）」と呼ばれるが、ガートナー リサーチ部門 リサーチバイスプレジデントのナイジェル・レイナー氏は「HTAPは、トランザクションとアナリティクスの間にある壁を取り払ってくれるもの」と説明する。ここでは、インメモリ・コンピューティングをビジネスに取り入れるための方法について解説する。
記事 データベース SQL Server 2016の一般提供開始、コストがオラクルの1/10になると主張 SQL Server 2016の一般提供開始、コストがオラクルの1/10になると主張 2016/06/06 マイクロソフトは、Microsoft SQL Server 2016の一般提供を開始した。約1年のパブリックプレビューを経ての公開となる。インメモリやビジネスインテリジェンス（BI）機能の強化が図られており、「R言語」がリレーショナルエンジンに統合された「R Services」などを備えた。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング SAS 堀田徹哉社長「アナリティクスやデータの整備なくして、AIへは踏み込めない」 SAS 堀田徹哉社長「アナリティクスやデータの整備なくして、AIへは踏み込めない」 2016/05/27 米国での設立から40周年を迎えたSAS。2016年4月には、ハイパフォーマンスのアナリティクスとビジュアライゼーションを実現する次世代アーキテクチャ「SAS Viya」を発表した。「SAS FORUM JAPAN 2016」で挨拶に立ったSAS Institute Japan 代表取締役社長の堀田徹哉氏は、「SASはアナリティクスにフォーカスしながら、その時々に求められる要件に対して新なた製品やサービスを投入してきた。そうした姿勢が、我々のコンスタントな成長につながり、今回発表したSAS Viyaにつながったと自負している」と強調する。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 「販売データや顧客データを分析したいのに…」 組織のBI活用を妨げる3つのカベの超え方 「販売データや顧客データを分析したいのに…」 組織のBI活用を妨げる3つのカベの超え方 2016/05/11 販売/在庫管理データ、CRM、SFA内の顧客データなど、昨今は企業活動によってさまざまなデータを得ることができる。これらの情報を活用するための分析をしたくても、ビジネスの現場では「分析したいデータに手が届かない」「スピーディに手に入らない」という課題が存在している。BI（Business Intelligence）はその名の通り、ビジネスに活かすための知識を得ることを意味し、その知識は個人の中にとどまるより組織で共有できた方がより強力な武器になる。そのためには、組織のBI活用を妨げる3つのカベに立ち向かわねばならない。
記事 クラウド 基幹システムのクラウド化だけでは不十分？ 経営のスピード化実現の課題とは何か 基幹システムのクラウド化だけでは不十分？ 経営のスピード化実現の課題とは何か 2016/05/11 経営のスピード向上を目指すために、SalesforceのようなクラウドベースのCRMや、プライベートクラウドへの基幹システムの移行など、企業におけるクラウド活用は一般的になっている。一方で、基幹システムと連携した見積書／請求書／発送伝票などの帳票システムは、クラウド化が進んでいるとはいえない状況である。また、単に基幹システムのクラウド化をするだけではなく、BIツールの活用によってデータをより早く分析し、可視化することも重要だ。企業が経営のスピードを向上させるにはどうすべきか。現状の課題と解決策を紹介しよう。
記事 クラウド マイナンバー／e-文書法対応、電子保管・運用の前に実現すべき「帳票の基盤化」とは？ マイナンバー／e-文書法対応、電子保管・運用の前に実現すべき「帳票の基盤化」とは？ 2016/05/11 基幹業務システムをはじめとするIT基盤の統合に伴い、それらと密に連携するシステムのあり方に変革が求められている。さらに、昨今の新たな課題としてマイナンバーやe-文書法、あるいは特定業種に関係する法令への対応、TCO削減を目指した紙の電子保管・運用を掲げる企業も多い。これらの課題を解決するためには、これまで人事や経理といった各業務の中で個別最適化されてきた、「帳票システム」を全体最適化することが重要だ。
