ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・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 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・データレイク・DWH・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 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。
記事 AI・生成AI AI人材が急増？文具・オフィス家具メーカーコクヨの凄すぎる「教育プログラム」の全貌 AI人材が急増？文具・オフィス家具メーカーコクヨの凄すぎる「教育プログラム」の全貌 2022/10/17 すでにAIはさまざまな分野に導入され大きな成果を上げているが、そのAI活用で後れをとっているのが日本企業だ。なぜ日本企業はAI活用がうまくいかないのか。ここでは、AI/ディープラーニングの産業活用促進に取り組む日本ディープラーニング協会、AIに欠かせないGPUを開発するエヌビディア、そして、現在社内AI人材の育成にチャレンジしている文具・オフィス家具メーカー コクヨのキーパーソンに、日本企業の現状と課題、求められる取り組みを聞いた。
記事 株式・債券・金利・資金調達 債券ファンドが「史上最悪」の事態に陥っているワケ、数字で分かる2022年のヤバさ 債券ファンドが「史上最悪」の事態に陥っているワケ、数字で分かる2022年のヤバさ 2022/10/17 債券ファンドらが直面している損失が著しい。なぜ、債券ファンドは史上初レベルの窮地に陥っているのか。米モーニングスターのデータジャーナリスト、キャサリン・リンチ氏が各ファンドの状況とともに解説する。
記事 製造業界 インダストリー4.0の「4つの設計原則」とは？ 持続可能なものづくりの重要テーマ解説 インダストリー4.0の「4つの設計原則」とは？ 持続可能なものづくりの重要テーマ解説 2022/10/17 化石燃料依存からカーボンニュートラルへ、リニアエコノミーからサーキュラーエコノミーへ、集中型から分散ネットワーク型へと産業・社会の不可逆的な移行が進む中、製品設計やサービス設計にもそれに適した変革が求められるようになってきています。それでは、“サステナブルなものづくり”において求められる設計とは、どのようなものなのでしょうか。今回は、それを実現する上でヒントとなる、インダストリー4.0の「4つの設計原則」などから見えてきた、今後の取り組み課題について取り上げます。
記事 最新ニュース EXCLUSIVE-米9月ＣＰＩで引き締め「前倒し」正当化＝セントルイス連銀総裁 EXCLUSIVE-米9月ＣＰＩで引き締め「前倒し」正当化＝セントルイス連銀総裁 2022/10/15 出典：ロイター
記事 クラウド Amazon DynamoDBとは何かをわかりやすく図解、どう使う？テーブル設計の方法とは Amazon DynamoDBとは何かをわかりやすく図解、どう使う？テーブル設計の方法とは 2022/10/15 3 Amazon DynamoDBとは、可用性（Availability）とネットワーク分断耐性（Partition Tolerance）を重視したAP型と呼ばれるデータベースの代表例です。クラウド環境ならではの水平スケーラビリティに優れた特徴を持っています。ここではAmazon DynamoDBをどう使うのがよいのか？わかりやすく解説していきます。
