ホワイトペーパー デジタルマーケティング・マーケティングオートメーション・O2O 【事例あり】ECの平均購入数が2倍に上昇、最高精度「レコメンドツール」の実力 2021/10/08 顧客体験(CX)を追求する上で、Webサイト上での顧客の行動や購入履歴などの大量に蓄積されたデータを活用し、新たな価値を提供することが重要となる。そのアプローチの1つが、1人ひとりの顧客に合わせた商品やサービスなどを提案する「レコメンド」である。レコメンドツールは既に多くの企業が導入しているが 、システムが古く売上向上に結びつかなかったり、専門知識が不足しているため適切な運用ができていない企業も少なくない。そこで本書は、最先端のAI予測技術による業界最高精度のレコメンドツールの特徴や、ツールの導入と運用を支援するコンサルティングサポートなどについて解説する。また、平均購入点数約200%向上の成果など、導入企業の事例も併せて紹介する。
ホワイトペーパー デジタルマーケティング・マーケティングオートメーション・O2O 「情報疲労」の時代に求められる「パーソナライゼーション」3つの手法と活用方法 2021/10/08 SNSの普及などもあり、今や消費者の周りにはさまざまな情報が溢れかえっている状態だ。これは商品購入にも影響を及ぼしており、野村総合研究所の調査によると、70%の消費者は商品情報が多すぎて「情報疲労」を感じているという。こうした背景もあり、さまざまなマーケティングシーンで活用される「パーソナライゼーション」に注目が集まっている。本書は、パーソナライゼーションの3つの手法とさまざまなマーケティ ングシーンにおけるパーソナラ イゼーションの活用とその効果について、事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) なぜデータマーケットプレイスが必要? CDO(最高データ責任者)が得る4つのメリット 2021/09/24 現代の企業にとって、データと人材は最も重要な資産と言える。データを頼れるリソースとして活用するには信頼性と品質を高める必要があり、信頼できるデータを構築するために人材の活用が不可欠だ。CDO(最高データ責任者)にはデータと人材という2つの資産を効果的に組み合わせて成果を出すことが求められる。それには、データを完全に活用できる環境、つまり、データの民主化を進めなければならない。そこで役立つのがデータマーケットプレイスだ。本書は、CDOがデータマーケットプレイスを導入すべき理由や、得られる4つのメリット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) データドリブンな組織を作る、「すべての従業員」がデータを活用できる6つの戦略的ステップ 2021/09/24 データサイエンティストや専門家だけでなく、一般のユーザーでもデータを利用できる「データの民主化」を実現することが求められている。すべての従業員がデータを正しく活用し、価値を引き出すことができれば、企業に多大なメリットをもたらすだろう。しかし、それと同時に生じるのがデータガバナンスの課題だ。膨大に増え続けるデータを保護し、管理するための適切な制御とポリシーがなければ、たちまちにデータの品質と信頼性は損なわれてしまう。本書は、データを「真に民主化」するための6つの戦略的ステップを紹介する。
ホワイトペーパー ビッグデータ グローバルな先端技術市場情報と、専門アナリストの分析力を活用できるサービスの実力 2021/09/15 今や企業が経営戦略を策定する上で、より網羅性高く詳細な市場情報の存在は不可欠である。市場情報を収集、分析し、そこから得られたインサイトを元に、迅速な意思決定をすることが重要となっている。そのためには、マーケット情報活用に最適なインフラの整備や、知見を有するアナリストの存在が必要だが、これらを独自で調達、育成するにはコストや時間などを要してしまい、外部に委託するにしても費用がかさんでしまう。そこで注目を集めているのがサブスクリプションサービスの利用である。本資料は、サブスクでの「BtoBデータベース」や「アナリストサポート」を活用して、さまざまな情報にアクセスし、高度なナレッジ戦略を実現するソリューションについて紹介する。
ホワイトペーパー ブランド向上・マーケティング・PR 世界の主要研究機関と提携する、先進調査企業「マーケッツアンドマーケッツ」の全貌 2021/09/15 市場は常に変化し続けており、高い技術力を有しながらも、変化に対応できずに苦しむ企業も少なくない。企業が生き残るためには、ビジネスシフトを引き起こすほどの新しいテクノロジーの登場に素早く対応できるよう、常に情報感度を高く持ち続けていくことが必要となる。MarketsandMarkets(マーケッツアンドマーケッツ)は約550名の専門性の高いアナリストを擁し、先端技術市場を調査、情報を提供する調査会社だ。アメリカ国防総省高等研究計画局を主要顧客とするSRI Internationalや、オックスフォード大学の産学連携機関OUIから独立したOXENTIAとも提携している。本資料では、マーケッツアンドマーケッツについて紹介する。
ホワイトペーパー IT投資・インフラ戦略 収益差は 5.7 倍?「顧客体験の最適化」に立ちはだかる 3 つの壁と乗り越え方 2021/09/06 よりよい顧客体験(CX)を提供するためには顧客と企業との間にある接点を理解し、その接点で発生する問題を顧客に合わせて改善していくことが求められる。そのためには、マーケターがデータ分析やデータ活用を行うことが必要だ。米国で行われた調査によると、顧客体験の最適化を行っている企業と行っていない企業では収益に 5.7 倍もの差が生じるという。しかし一方で、自社の持っているデータを最大限に活用できている企業はわずか 13% にすぎない。その原因は大きく 3 つ存在する。本書は、「BigQuery」や「AutoML Tables」などの「Google Cloud」のコンポーネントを利用してそれら 3 つの課題を解決し、データ分析やデータ活用を実現する方法を、事例を交えて説明する。
ホワイトペーパー IT投資・インフラ戦略 世界のリーダー 311 名調査:データを「ビジネス価値」に転換するために何をしている? 2021/09/06 多くの企業がデータを収集し、ビジネスの成果へとつなげようとしている。だが、データそのものはあくまでもビジネス変革を可能にするインサイト生成に必要な“原材料”に過ぎない。そこで本書では、最も効果的にデータを活用している企業の経営幹部や役職者など 311 名を対象に調査を実施した。データからインサイトを生成するために、どの分野へのテクノロジー投資を優先しているか、どのようにビジネス価値を引き出しているか、そして得られた成果は何かについて分析結果をまとめている。
ホワイトペーパー ビッグデータ 6業種上位22社事例集:ビッグデータ・アナリティクスで「価値を生み出す」方法とは 2021/07/19 デジタルテクノロジーの進展により、企業はかつてないほど多くのデータを保有し、それらにアクセスできるようになった。しかし、データから価値を生み出すためには、ビッグデータの活用方法を知ることが必要だ。本書は、製造、小売、医療、石油・ガス、通信、金融サービスの6業種を対象に、企業がデータ・インサイトを活用している先進事例が22例、紹介されている。製造業における予測メンテナンスや小売業におけるカスタマー・エクスペリエンス(CX)向上、石油・ガスなどのインフラ企業のける予測型の機器メンテナンス、金融における不正、コンプライアンス対策など、代表的なユースケースが紹介されているため、ビッグデータ活用を進展させる参考にしてほしい。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) どう「内製化」すべき? 今さら聞けないDXの基礎と具体的なベストプラクティス 2021/07/05 ビジネスのデジタル化が加速する中、これまで補助的な役割を担っていたITがビジネスモデルの変革の中核を担っている。特に現在ではデジタルトランスフォーメーション(DX)が大きな潮流となりつつある。多くの企業がその重要性を認識しているが、その実現には至っていないのが現状だろう。以下の資料では、DXの基礎を解説するとともに、具体的なステップを3つのフェーズに分けた上で日本企業のDXが進まない理由を解説。DX推進のベストプラクティスを具体的な成功事例を交えて紹介する。
ホワイトペーパー ストレージ ストレージ拡張の課題を一挙解決、“正真正銘のスケールアウトNAS”の実力 2021/06/25 ビジネスにデータの活用が不可欠となった昨今、あらゆるデータが収集され、企業が蓄積するデータ量は爆発的に増加した。それに伴い、肥大化したデータがストレージ容量を圧迫するという課題が浮上してきた。ストレージを拡張しようにも、従来型のNASストレージでは、拡張時のシステム停止、拡張後のパフォーマンス低下、コスト高などの懸念が付きまとう。そこで本資料では、それらの課題を解決する「スケールアウトNAS」について、3社の導入事例を交えて紹介する。
ホワイトペーパー ビッグデータ 在庫最適化や需要予測など、「だれでも簡単に」統計学の手法が使えるデータ活用術 2021/06/24 在庫数の最適化や需要予測の精度向上、コンバージョン分析に店舗の出店計画など、さまざまな場面でデータ分析が必要とされている。しかし、期待どおりの成果を得られず、「BIツールでデータを分析し尽くしたが、具体的なビジネスにつながっていない」という声も多い。BIツールだけでは次の具体的なアクションにつなげるには難しく、解決するには統計学を専門的に学んだデータサイエンティストのような専門家が必要だ。そこで本書は、「データサイエンスの民主化」を進め、統計学の専門的な知識がなくても、データサイエンティストと同様の手法が利用できる方法を説明する。
ホワイトペーパー ビッグデータ 「使い物にならないデータ」を活用可能に、具体例で学ぶデータ加工の秘訣 2021/06/24 あらゆる企業がさまざまなデータを蓄積し続けるも、いざ活用の際には、それらのデータが「使い物にならなかった」ということが多く見受けられる。企業が業務を行えば、社内のITシステムや特定の部署のExcelなどに必ずデータが蓄積されるが、それらは「業務のためのデータ」でしかなく、活用・分析には不向きだ。では「活用のためのデータ」とはどのようなものか? 本書は、スーパーマーケットでのID-POS活用の具体例を基に、どのようにして「活用のためのデータ」へと加工すべきか、詳細に説明する。
ホワイトペーパー ビッグデータ 「あらゆる人にデータサイエンス」をもたらす、データ活用ソリューションとは 2021/06/24 データが企業の重要な資産として扱われ、IT技術の進化もあり、大量のデータが収集されるようになった。とはいえ、「データを収集し保持する」ことと「データを活用すること」は企業にとって別の課題であり、重要なのは後者の「データ活用」だ。データをビジネスに活用するには専門家の知識などが必要となるため、それらを保有していない多くの企業はデータの価値を活かしきれずに、収集し続けているのが実態である。そこで本資料では、専門知識などを持たずとも、アナリティクスやデータ加工を容易に実行できるソリューションを紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 活用されてないデータ73%? AI主導の「データディスカバリ」4つの特性と5つの手法 2021/06/18 近年、デジタルトランスフォーメーション(DX)推進のため、膨大な量のデータが収集されている。しかし多くの場合、それらのデータはサイロ化した複雑なマルチクラウド環境下のさまざまな場所に分散しており、企業はこれらを把握できず、分析・活用するのが困難な状況だ。IDCの調査によると、データ担当者の業務時間のほとんどが、データの検索と準備や管理に費やされており、アナリティクスの実行に費やせる時間はわずか10%だという。これらデータを管理し、価値を引き出すにはAI主導のデータディスカバリが必要だ。本書は、人工知能(AI)と機械学習(ML)による自動データディスカバリの4つの特性や、ソリューションに欠かせない5つの重要な手法などを説明する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) クラウドアナリティクス実現へ、「メタデータ管理」成功への5つのステップ 2021/06/18 クラウドによりコスト削減、俊敏性、柔軟性を実現し、アナリティクスをモダナイズ(最新化)するには体系的なクラウドデータ管理アプローチが必要となる。クラウドデータ管理には3つの柱があり、その中で最も基本的な構成要素が「メタデータ管理」だ。メタデータ管理により、あらゆるデータ利用者は業務に必要なデータを検索、特定できるようになり、アナリティクスの支えとなる。本書は、クラウドアナリティクスのための強力なメタデータ管理に必要なテクノロジーツールや、企業全体でデータの民主化を推進する方法、メタデータ管理を成功に導く5つのステップなどを説明する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 顧客エンゲージメントを最大化する「インテリジェントデータカタログ」理解のための6つのポイント 2021/06/18 顧客体験(CX)を追求するには、顧客の獲得からオンボーディング、継続的なエンゲージメントまで、すべてのやり取りを把握する必要がある。そのためには、実用的な単一の360度ビューの存在は不可欠だ。だが多くの場合、システムがサイロ化し、データは不完全状態で断片化していることもあり、360度ビューの確立には困難な状況である。顧客データからインサイトを獲得し、エンゲージメントを高めるには、顧客データをまとめる「インテリジェントデータカタログ」が必要だ。本書は、360度の顧客ビューを確立するインテリジェントデータカタログに求められる6つの要件などを説明する。
ホワイトペーパー IT投資・インフラ戦略 70%の企業が失敗するクラウドモダナイゼーション、成功に導く戦略と3つの条件 2021/06/18 俊敏性、柔軟性、コスト削減、拡張性を実現するため、多くの企業がオンプレのデータウェアハウスやデータレイク、レガシーアプリケーションをクラウドへと移行し、モダナイゼーション(最新化)を進めている。だが、ボストン・コンサルティング・グループによると、デジタルトランスフォーメーション(DX)を推進する企業のうち70%は目標を達成できないでいるという。モダナイゼーション進める上で、増加し続けるデータやアプリケーション統合など、さまざまな課題が立ちはだかる。これらを克服し、より迅速かつコスト効率良く成功へと導くには明確なクラウドモダナイゼーション戦略が必要だ。本書は、クラウドモダナイゼーション戦略や、成功に導くための3つの原則などを説明する。
ホワイトペーパー ビッグデータ データの管理・検索を容易に!DXを推進するエンタープライズ向けデータカタログ6つの特徴 2021/06/18 業務において最良の意思決定を行うには信頼できるデータが必要だ。しかし、昨今データの量や利用者の数は増え続けており、接続端末も多様化している。また、保管される場所もオンプレやクラウドなどに広がっており、必要なデータを探し出して活用するのが困難な企業も珍しくはない。これらの複雑化した環境を改善するには、データの管理・検索を容易に行える「データカタログ」が必要だ。本書は、「迅速」「包括的」「信頼性」というキーワードを基に、エンタープライズ向けデータカタログがDX推進にどのように役立つのか、解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 「セキュリティ脅威大全」最新版、上位50種の種類や発生源、侵入方法を一挙に解説 2021/04/28 デジタル化が進んだことで多くの利便性が得られる一方で、データセキュリティは社会全体で不可欠な要素となった。サイバー攻撃は、その攻撃範囲を飛躍的に拡大させてAIや機械学習などの技術を駆使するなど高度化している。攻撃者との戦いに臨む前に、まず自分たちがどんな脅威に直面しているのかを理解する必要がある。本資料は、現在猛威を振るう脅威上位50種について「どのような脅威か?」「どのように攻撃が発生するか?」「どこから攻撃が来るのか?」を包括的に整理したハンドブックだ。最新動向の全体像を把握することに役立つ情報が記されている。ますます巧妙になる敵の一歩先を行くためにもぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 全社レベルでどう活用? 「データドリブン」に必要なデータ統合・分析・視覚化の極意 2021/04/23 コロナ禍によりデジタルトランスフォーメーション(DX)が加速し、データの重要性は大きく高まっている。かねてより多くの企業では、意思決定にデータから得られたインサイトを反映してきたが、テレワーク増加など、ビジネスを取り巻く環境が大きく変化したことで、よりデータを効率的に活用することが求められている。だが、データの分散を招く「データのサイロ化」など、解決すべき課題は多い。本書は、データを統合し、リアルタイムでの分析や視覚化により、必要な情報を迅速に提供する、クラウドネイティブなプラットフォームについて説明する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 生産性72%アップ、「データの民主化」実現のポイントとツールの選び方を解説 2021/04/23 あらゆる企業でデジタルトランスフォーメーション(DX)が推進される昨今、いかにデータの価値を企業価値に変えていくかが、成功のカギと言える。それには、誰もがリアルタイムデータに簡単にアクセスできて、興味がある情報を検索、分析、検証し、社内で情報共有ができる状態……、すなわち「データの民主化」が不可欠だ。だが、実現するには、ただツールを導入するだけでなく、システム部門やデータサイエンティストなど、専門家の適切なサポートも必要となる。本書はデータの民主化を促進するツール選定のポイントについて、実際の取り組み事例を交えて説明する。
ホワイトペーパー クラウド 開発者を基盤管理から解放、「サーバーレス」のエッジコンピューティングとは? 2021/04/07 IoTの普及に伴い、よりエッジ(現場)に近い場所でデータの収集、加工などを実行する、エッジコンピューティングの必要性が高まっている。データのクラウド一極集中を避け、エッジに分散させることで、デバイスの処理速度や安定性の向上、システム全体の柔軟性を高めるというメリットなどが理由として挙げられる。さらにエッジコンピューティングは、開発現場において注目が集まる「サーバーレス」にも用いられている。本資料では、サーバーレスのエッジコンピューティングついて、3つの活用事例を交えて、特徴や利点など説明する。
ホワイトペーパー ストレージ データの長期保存に適した 「光ディスク」が次世代アーカイブ用途で注目される理由とは? 2021/03/12 動画・静止画など非構造化データの増加、高度解析技術開発の進展などを背景に、加速的にデジタルデータが増加している。また、新型コロナウイルス感染症の影響などから企業のデジタル化や教育機関のオンライン化が急速に進み、データ保存に関する法規制や将来活用を見据えたデジタルデータの長期保存ニーズが高まっている。しかし、データの長期保存の実現するためには、管理コストやセキュリティなどさまざまな課題がある。以下の資料では、デジタルデータの長期保存における4つの課題を解説し、その解決策として「光ディスク技術」を提案。実際の事例を踏まえて、その導入メリットを分かりやすく紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) どう「内製化」すべき? 今さら聞けないDXの基礎と具体的なベストプラクティス 2021/03/12 ビジネスのデジタル化が加速する中、これまで補助的な役割を担っていたITがビジネスモデルの変革の中核を担っている。特に現在ではデジタルトランスフォーメーション(DX)が大きな潮流となりつつある。多くの企業がその重要性を認識しているが、その実現には至っていないのが現状だろう。以下の資料では、DXの基礎を解説するとともに、具体的なステップを3つのフェーズに分けた上で日本企業のDXが進まない理由を解説。DX推進のベストプラクティスを具体的な成功事例を交えて紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) データ分析基盤の構築方法、BIによるデータ分析はなぜうまく続かないのか? 2021/03/12 企業内の業務システムには、数多くの有益な情報が存在している。これらビッグデータを活用して業務改善につなげるため、多くの企業がデータ収集・分析基盤を構築して継続的にデータ分析するためにBIツールを導入している。しかし、「導入プロジェクトがうまくいかない」「BIによるデータ分析が継続できない」という声をよく聞く。クラウドを活用した利便性の高い様々なサービスが登場する中、なぜデータ分析基盤の構築やBIツールの導入は難しいのだろうか。以下の資料では、データ分析の各プロセスの課題を踏まえて、継続して業務に生かせる理想的なデータ分析基盤づくりのコツを解説する。
ホワイトペーパー ERP・財務会計・人事給与 『SAP とコラボレーションしたDXをどう実現?(NTTデータGSLのaidoneoのご紹介)』 2021/01/29 データを活用して新たな価値を創造すべく、多くの企業でAIや機械学習の導入が進められている。データレイクに蓄積された、多種多様な体験データと、SAP ERPやSAP Concur、SAP SuccessFactorsなどのソリューションに蓄積された経費や売上などのデータと組み合わせて活用すれば、デジタルトランスフォーメーション(DX)を加速し、新たなソリューションを生み出すことも可能だ。では実際にどのように進めればいいか? それらを実現するAIソリューションについて、活用事例や導入ステップなどを紹介する。
ホワイトペーパー ストレージ ストレージ拡張の課題を一挙解決、“正真正銘のスケールアウトNAS”の実力 2021/01/27 ビジネスにデータの活用が不可欠となった昨今、あらゆるデータが収集され、企業が蓄積するデータ量は爆発的に増加した。それに伴い、肥大化したデータがストレージ容量を圧迫するという課題が浮上してきた。ストレージを拡張しようにも、従来型のNASストレージでは、拡張時のシステム停止、拡張後のパフォーマンス低下、コスト高などの懸念が付きまとう。そこで本資料では、それらの課題を解決する「スケールアウトNAS」について、3社の導入事例を交えて紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 革新的な「がん」医療へ、機械学習活用「AIマッピングシステム」を支える基盤 2021/01/14 国立がん研究センター(革新的がん研究支援室)では革新的な「がん」の医療実用化に向けて、「研究者同士の関係」を機械学習で可視化する「AIマッピングシステム」プロジェクトを進めていた。これは、イノベーティブな医療の実現には専門領域が異なる研究者同士の知見を融合させていく必要があるとの考えから、過去数年分の論文など、構造化されていないテキストデータから、機械学習によって研究者同士を「どのような関心で結びついているか」という観点でマッピングしていくものだ。本書では、同センターが同システム基盤の開発期間の短縮やコスト削減、運用の人的負担の軽減などを実現した方法を解き明かす。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) JOYSOUNDのエクシング、データ分析基盤をAWSからAzureへと切り替えたワケ 2021/01/14 通信カラオケサービス「JOYSOUND」やカラオケ・ソーシャルメディア「うたスキ」などを提供するエクシングは、さまざまな音楽エンタテインメントを常に世に送り出し続けている。同社の新たな音楽エンタテインメントを生み出す支えとなっているのが、全国のカラオケ店舗に設置された数十万台の端末で収集される膨大な歌唱履歴などの多種多様なデータと、その分析基盤だ。従来はオンプレミスの基盤とAWS(Amazon Web Services)および同クラウドが備えるDWH(データウェアハウス)を活用することで、膨大なデータを分析し、音楽ニーズの移り変わりやライフスタイルの変遷を捉えてきた。しかし、このたび同社はデータ分析基盤を「Microsoft Azure」へとリプレースすることを決断。本書は、リプレースに至った経緯や、その効果などについて詳細に説明する。