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。
ホワイトペーパー ビッグデータ 爆発的に進むデータの肥大化、「最新の」統合分析データ基盤で解決するには 2022/09/16 日々生成されるデータの量は爆発的に増えており、企業が分析などに使用しやすい方法でデータを収集、保存、整理することはますます困難となっている。その原因は非効率的な組織構造とアーキテクチャにある。解消するには、データ分析システムをモダナイズするだけでなく、組織がデータ基盤をより活用できるようにすることが重要だ。そこで本書は、Google Cloud Platform を使用した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や、それをどのようにしてデータ戦略へと活用するべきかなどを解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) データの結合と分析で売上倍増も、DWHとデータレイクを融合した「レイクハウス」の実力 2022/09/07 データウェアハウス(DWH)とデータレイクはデータ戦略において重要な役割を担っている。データウェアハウスは構造化されたリレーショナルなデータテーブルを扱うため、データレイクは膨大な量の生の詳細なデータを扱うために設計されており、それぞれ異なるタイプの分析を行う。この2つを融合させ、両者の長所を活用できるのが「レイクハウス」だ。本書は、レイクハウスによりどのような効果を得られるか、リサーチ会社Ventana Researchの調査結果とともに解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 多彩なデータから価値を引き出す、進化した分析インフラ「データレイクハウス」とは? 2022/09/07 データがビジネスにおいて重要な財産として扱われるようになり、企業は膨大な量のデータを蓄積してきた。だが、多くの場合データレイクに取り込むだけで、有効に活用できず、時間とコストを無駄に消費していた。そこで誕生したのがデータウェアハウスとデータレイクを組み合わせた「データレイクハウス」だ。データレイクに不足していた要素を補い、他の方法では困難、もしくは不可能なレベルの分析や機械学習を実現できる。ただし、そのアプローチは複数あり、アーキテクチャに対する理解と詳細な計画が必要となる。そこで本書は、データレイクハウスの誕生の経緯や詳細な機能、活用方法などについて解説する。
ホワイトペーパー クラウド ヤプリや京セラは「データ基盤」をどう選んだのか? 10 社のデータ活用事例集 2022/07/25 昨今、ビジネスで成果を上げるにはデータの活用が不可欠となり、企業は大量のデータを蓄積するようになった。だが、データの収集、管理、分析に課題を抱える企業は多い。そこで本書は、分析機能と可視化の強化を目的にデータ パイプラインを構築したヤプリや、データドリブン実現のために新たなデータ収集・分析・活用基盤を構築したの京セラなど、データ分析やデータベース構築に取り組んだ 10 社の事例を紹介する。
ホワイトペーパー クラウド 大和総研はわずか 1 か月でシステムを構築、Google Cloud による AI・機械学習活用事例集 2022/07/25 働き方改革や DX 推進を背景に機械学習を導入する動きが加速している。たとえば、大和総研では DX 推進の一環としてサポートデスク業務の自動化・効率化を進めており、明治安田生命では営業職員への教育施策として複数の AI 技術を活用したセルフ トレーニングアプリを取り入れている。本書は、大和総研、明治安田生命を含めた 6 社の事例をまとめている。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 三菱地所事例:生産性向上と新サービス開発の効果、DX推進に選んだ基盤とは? 2022/07/22 総合不動産大手の三菱地所では、人々の生活やビジネス環境の急激な変化に対応するため、自社の持つ膨大なデータを活用した、エコシステムの構築と新しいサービスの創出に注力している。そのためには、既存の情報システム群を連携し、データ連携・分析基盤を整備する必要がある。同社は複数のソリューションを比較検討し、どのように新データ基盤を構築したのか。本書は、そのデータ基盤の詳細や選定の経緯について解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 三菱重工事例:準備工数90%・コスト約50%削減、データ統合基盤の効果とは 2022/07/22 重機メーカー大手の三菱重工業では、発電プラントなど人々の暮らしに不可欠な製品群を提供している。競争が激しい分野でもあるため、重要な経営判断をタイムリーに行うには、データ分析などにかかる時間を短縮することが必要だという。しかし、同社のデータ基盤とツールはグループ個社・部門ごとに異なるため、分析には時間がかかり、経営陣に上がってくる頃には活用できるレベルではなかった。そこで同社は、データ統合マネジメント基盤の構築プロジェクトに着手。本書は、その取り組みの詳細や得られた効果を解説する。
ホワイトペーパー データセンター・ホスティングサービス・IaaS AIで爆発的に増えたデータ、既存データセンターが直面する「限界」 2022/07/07 いまや「データ」がなければビジネスは成立しない。特にAI、ディープラーニングの進化により、企業が処理するデータ量は圧倒的に増えている。ところが多くのデータセンターは、ハードディスクドライブアレイに接続された物理サーバと1Gまたは10Gスイッチで構成されたアーキテクチャのままだ。これでは、AI、データ分析などのアプリケーションの能力を100%引き出すことは難しい。本資料では、現在のデータセンターが抱えているこうした課題と、AI時代に対応するために必要なデータセンターの変革について解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 約50%は失敗に終わるAIプロジェクト、「実装が難しい」を克服するには? 2022/07/07 いまやAIは、ビジネスのあらゆる側面に導入されつつある。ただし、AI活用には課題も多い。ある調査では、パイロットから本番稼働にいたるAIプロジェクトは53%にすぎないという。また、AIソリューションと既存ITインフラの統合に苦労している企業、AI活用におけるセキュリティやプライバシーに不安を抱える企業も少なくない。本資料は、こうしたAI活用の障壁を打破し、既存のITインフラを活かしてAIソリューションを安心して活用する方法を解説する。
ホワイトペーパー ビッグデータ コカ・コーラ ボトラーズジャパン事例:70 万台の自販機の分析・機械学習プラットフォームを刷新 2022/06/20 日本のコカ・コーラ システムの約 9 割の販売量を担うコカ・コーラ ボトラーズジャパンは、国内に約 70 万台の自動販売機を展開している。製品構成は購入データを分析した上で決めているが、約 70 万台の物理デバイスから収集されるデータは数十億件と膨大な量となり、従来の分析プラットフォームでは処理しきれず、結果が出るまで時間を要してしまう。また、レガシー システムの巨大さからメンテナンスが困難という課題も抱えていた。そこで同社は、2020 年 8 月から新たな分析・機械学習プラットフォームの構築を検討開始。翌年 2 月から PoC を実施し、4 月には販売エリアの営業担当者向けにロールアウトした。本書は、同社が構築した分析・機械学習プラットフォームについて解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) TCO を 52% 削減、Google Cloud のデータウェアハウス「BigQuery」構築の流れ 2022/06/08 企業が保有するデータ量の肥大化により、従来のデータウェア ハウスでは遅延が生じ、リアルタイムでのデータ分析が困難になってきた。顧客が求めるリアルタイムのエクスペリエンスに対応するには強力なデータ基盤が不可欠だ。本書は、最新のデータウェア ハウスの主要なコンポーネント、クラウド データ ウェアハウスを採用する際に考慮すべき点、また、Google Cloud のデータ ウェアハウス「BigQuery」について、事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー イノベーション すべての従業員に「データカルチャー」を 必要な 4 つの段階をわかりやすく解説 2022/06/06 さまざまな企業がデータの活用に取り組んでいるものの、実際にデータを扱っているのは経営陣やアナリストなど社内の一部の者のみで、多くの従業員はデータを十分に活かしきれてない。その原因として、社内に「データカルチャー」が浸透していないことが挙げられる。データドリブンな組織を実現するには、すべての従業員が自信をもってデータを活用できる環境・文化が不可欠である。本書は、データカルチャーを構築することで企業にどのような効果がもたらされるか、また、構築するためのアプローチについて、4 つの段階に分けて解説する。
ホワイトペーパー ビッグデータ より優れた「データ エクスペリエンス」を創り出した企業は、具体的に何をしたのか? 2022/06/06 過去には想像もできなかったさまざまな方法でデータが消費・使用され、顧客・従業員を問わず、よりシームレスなデータ エクスペリエンスが求められている。たとえば、道順を調べる場合、以前は紙の地図頼りになっていたが、現在ではライド シェアリング アプリなどが広く利用されている。優れたエクスペリエンスはビジネスのすべての点で望ましい成果を上げることも可能だ。本書は、優れたデータ エクスペリエンスを創り出した企業がどのような戦略でどのような工夫を凝らしたのか、事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー 設備投資 作業時間 1/4 に短縮して生産性 30% 上昇、Google Cloud で開発を迅速化した方法 2022/05/18 アプリケーション デリバリーの迅速化を目的に、多くの企業が開発環境をクラウドへと移行している。インフラの管理から解放されたことで、エンジニアはビジネスの拡張に専念し、イノベーションの創出に集中することも可能だ。クラウドネイティブを実現した海外企業では、新しいアプリの製品化にかかる時間を 4 分の 1 程度に短縮したり、生産性を 30% 上昇の事例もあるという。本書は、「Google Cloud」に移行し、Kubernetes、データウェアハウス、AI(人工知能)・ML(機械学習)など、最先端のコンテナやマイクロサービスにより、いかにして迅速化できるか解説する。
ホワイトペーパー 設備投資 Google のコンテナ技術は何がスゴイ? クラウドネイティブによる開発への効果 2022/05/18 コンテナ技術による開発が広まるとともに、さまざまな種類の「Kubernetes」が利用されている。その中でも高度なコンテナオーケストレーションサービスとして注目されているのが「Google Kubernetes Engine(GKE)」だ。本書は、GKE での開発を始める際の参考ガイドとして、コードからビルド、 実行、運用 、管理までを網羅した資料である。フルマネージドサービスや、独自のスケーリング、継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD)など、さまざまな特徴や機能について解説する。
ホワイトペーパー ビッグデータ ドコモやADK事例も、2500名に聞いた「データドリブン企業」への変革の課題と解決策 2022/04/29 コロナ禍において、データドリブン企業がデータによりビジネス上の優位性を得られたということもあり、その取り組みが加速している。だが、多くの日本企業はスキル開発や戦略資産としてのデータ認識への課題が山積みの状況だ。本書は、アジア太平洋地域と日本のビジネスリーダー2500名以上を対象にデータ活用状況について調査を実施。その結果から浮き彫りになった日本企業におけるデータドリブン実現の課題などを解説する。また、NTTドコモやADKマーケティング・ソリューションズの事例も併せて紹介する。
ホワイトペーパー 情報共有 1977名のリーダーに調査、3割以上がコロナ禍で「質の高い会話」実現のワケ 2022/04/29 コロナ禍により働き方を変化させることを余儀なくされ、それとともに生じた社内コミュニケーションの非対面化に多くのビジネスリーダーは頭を悩ませただろう。ところが、ある調査によるとアジア太平洋地域のビジネスリーダーはコミュニケーションの変化をおおむね受け入れており、36%以上が「ビジネス上の会話の質が向上した」という。本書は、日本を含めたアジア太平洋地域9カ国1977名のビジネスリーダーに調査を実施。ビジネスコミュニケーションの変化についての調査結果や、「質の高い会話」を実現する方法などについて解説する。
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 2022/04/29 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 クラウド クラウド成功のカギ「データバックボーン強化」、運用に求められる3つの機能とは 2022/04/13 「マルチクラウド」や「ハイブリッドクラウド」が普及し、IDCの調査によると93%の組織が複数のクラウドサービスを利用しているという。だがその一方で、セキュリティチーム、ITチーム、DevOpsチームにおける管理の課題が浮き彫りになってきた。複数の環境にまたがって使用されるクラウドサービスを把握するのは困難で、サイバー攻撃の対象も拡大し続けていることから、セキュリティも難しくなる一方である。このように複雑な環境に対し、従来の監視やトラブルシューティングのアプローチでは不十分だ。本書は、その解決のために必要な3つの機能について解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 北米日産や英国教育省など世界13社事例集、データ管理で生み出す破壊的イノベーション 2022/04/01 インテリジェントな新しい方法でデータの力を解き放つことで、企業はさまざまなメリットを享受することが可能となる。本書は、データ管理ソリューションを導入し、デジタルトランスフォーメーション(DX)を推進することで破壊的イノベーション創出に成功した13の組織を紹介。一例として、北米日産(Nissan North America)では、データを活用することで全社レベルでのイノベーションを実現し、顧客体験を改善したという。また、英国教育省では、EU一般データ保護規則(GDPR)へのコンプライアンスを強化し、コスト削減や省内データの価値を向上したという。その他にも金融サービスや医療、保健、電力・エネルギーなど、世界のさまざまな業界での事例をまとめている。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 三井住友海上のデータ活用戦略、「攻め」と「守り」のバランスを考慮したデジタル基盤とは? 2022/04/01 近年、損害保険・生命保険業界では大規模自然災害の頻発や、顧客ニーズをはじめとした社会変化への対応という難しい局面への対処が求められている。そのような状況の中、損害保険などを取り扱う三井住友海上では、保険ビジネスに関する膨大な蓄積データを活用し、新たな保険商品の開発や補償内容の充実を図っていた。その取り組みとして、部門間を横断した高度なデータ分析・活用を実現すべく、複数のオンプレミス型DWH(データウェアハウス)を一体化し、新たな統合DWHをクラウドプラットフォーム上に構築。しかし、データカタログのような整理された目録が存在しないため、データを十分に活用できない環境となっていた。本書は、同社がそのような状況を改善すべく構築した、データの存在や意味を可視化し、生産性の向上、各法令への対応などを実現するデジタルプラットフォームについて解説する。
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? 2022/03/25 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) データドリブン経営に「Google BigQuery」が最適な理由、基盤構築5つのポイント 2022/03/25 データを中心に経営的な意思決定を行う「データドリブン経営」に注目が集まっている。そのため情報システム部門では、経営層からのレポートの提出依頼や、業務を行っている現場からの戦略立案や業務改善に向けたデータの抽出依頼などが集中し、負担が増している状況だ。企業にはオンプレミスやクラウドなどあらゆる環境からデータを収集し、必要なインサイトを得るためのデータ活用基盤を整備することが求められる。本書は、データドリブン経営に適したデータ活用基盤や、構築する上で意識しておくべき5つのポイント、クラウドDWHの「Google BigQuery」を利用した構築方法などを解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) アマゾンの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 2022/03/25 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、アマゾンのクラウド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 クラウド 社内に埋もれたデータを「宝の山」に変える、今すぐ使えるデータ分析サービス 2022/03/23 データが競争力の源泉と言われて久しいが、膨大な量のデータを十分に活用できずに「埋もれたまま」にさせているケースも珍しくない。簡単・迅速にデータ分析が行え、分析前のデータ加工が容易になり、さまざまな分析アルゴリムズをカバーし、可視化と分析を強力に支援するデータ分析基盤が求められている。本資料は、マーケティングや製造・設備保全、経理・財務にカスタマーサービスなど、あらゆる部門における分析ニーズとユースケースに対応するデータ分析基盤を解説。また、実際の事例として、通信販売のカウネット、エンジニアリング企業のメタウォーター、宮城県丸森町がどのように業務改革を実現したかについて紹介する。
ホワイトペーパー 既存顧客強化 バラバラのデータを統合し、顧客理解を深める「CDP」とは 2022/03/22 コロナ禍の影響もあり、顧客行動のデジタル化が加速し、顧客との接点は増え続けている。その一方で、さまざまな場所に顧客データが分散することで、顧客の全体像が捉えられず、顧客の真のニーズがわかりづらくなってきた。既存顧客の鮮明化や潜在顧客を捕捉するには、チャネルや部門ごとにバラバラになっている顧客データを統合し、ワンストップで活用していくことが求められる。本書は、それらを可能にする「CDP」(カスタマーデータプラットフォーム)の特長や活用方法、その効果などについて解説する。
ホワイトペーパー 既存顧客強化 パナソニックやJTB、ライオン、クレディセゾンなど、8社の「顧客データ活用」事例 2022/03/22 顧客体験(CX)を向上すべく、多くの企業がデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進し、顧客データの活用に取り組んでいる。そこで本書は、「CDP」(カスタマーデータプラットフォーム)を活用した、さまざまな企業の施策を詳解する。一例として、パナソニックではデジタル広告の運用最適化し、費用対効果を20%以上改善、顧客への理解を深めた。また、テレビ東京のデジタル戦略を担っているテレビ東京コミュニケーションズでは、視聴されるプラットフォームやデバイスごとのデータを統合し、視聴者像をより明確にしたことでコンテンツの広告価値を証明できたという。本書は、これらに加え、クレディセゾンやライオン、JTBなど8社の事例を解説する。
ホワイトペーパー 既存顧客強化 効率化と収益アップを実現する、「次世代コンタクトセンター」への変革 2022/03/22 優れた顧客体験の提供が求められる昨今、問い合わせの窓口となるコンタクトセンターでは、品質向上とともに、オペレーターの業務効率化が課題となっている。その両立には、顧客の全体像と最新の状況を把握できる仕組みが欠かせない。それを可能にするのが、顧客のあらゆるデータを収集・統合する「CDP」(カスタマーデータプラットフォーム)だ。既存のCRMソリューションとの組み合わせで、1人ひとりにリアルタイムでの的確な対応を実現する。本書は、具体的にCDPを活用し、顧客体験を提供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) NTTスマイルエナジー事例:データ量は1/6に圧縮、処理時間を1/60にしたデータ分析環境 2022/03/14 NTTスマイルエナジーでは2011年から太陽光発電システムの遠隔監視サービスを展開している。日々IoTセンサーから膨大なデータを収集し、発電状況や売買電量の見える化、トラブル検知時にはアラート送信などを行い、サービス開始から10年経過し、データ量は70億レコードにも及んでいた。同社では、この膨大なデータの利活用が課題となっていたが、DBには構造的な問題があり、新たなデータ活用基盤を導入しようにも専門的知識が不足していた。同社はいかにしてデータ分析が行える環境を構築し、ストレージデータ量を1/6に圧縮、数分かかっていたクエリ処理を数秒にまで短縮したのだろうか?