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 2020/09/02 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 ビッグデータ 求められる企業データのガバナンス、全社のあらゆるデータを可視化し把握する方法 2020/09/02 今や企業データを効果的に活用する能力が企業の成否を分けている時代となった。より信頼できるデータを得るためにも、企業データのガバナンスは戦略的な優先事項となる。そこで必要となるのが、大規模なデータガバナンスを迅速に実行して、全社のデータ資産をすべて可視化し、それらの資産を詳細に把握できるエンタープライズ向けのデータカタログだ。そのために欠かせない5つの機能について、事例を交えて説明する。
ホワイトペーパー BCP(事業継続) バックアップするだけの対策から進化せよ、データ損失を完全回避する5つのステップ 2020/08/31 サイバー攻撃や人的ミス、大規模災害などからデータを保護することは、あらゆる規模の企業にとって最重要のビジネス要件となっている。近年はデータを単にバックアップするだけの対策から、データ損失という災害を完全に回避する対策に進化させることが求められている。以下の資料では、バックアップ管理から災害対策へと移行するための5つのステップを解説。データ保護に対する意識改革を進めるきっかけにしてほしい。
ホワイトペーパー BCP(事業継続) 1時間で1千万円の損失? ダウンタイムを克服し、DR対策最適化を実現する方法 2020/08/31 ある調査では、1時間のダウンタイムによって企業は約1千万円以上の損失を被るとも言われている。このようなリスクから企業を守るためには適切なDR(災害復旧)の策定が必要だ。従来、データ保護の2つの主要な指標である「RTO(目標復旧時間)」と「RPO(目標復旧時点)」のうち、コスト上の理由などでRTOがより重視されてきた。しかし、複雑化するIT環境においてはRPOの見直しが必要となっている。以下の資料では、データ保護に対する典型的な7つの質問を踏まえながら、ビジネスにおける災害を防止する3つのアプローチを提案する。
ホワイトペーパー BCP(事業継続) 限られた人員・コストでも、バックアップ/リカバリ環境の高度化を実現する近道とは? 2020/08/31 企業内で急増するデータの効率的・効果的な保護は、多くの企業のIT担当者にとって手強い課題となっている。実際、企業内におけるバックアッププラットフォームはコストが高く、それを管理する担当者の人的リソースが乏しいのが現状だ。マルウェアの脅威などでデータ保護に対する需要がさらに高まる中、より高度なバックアップ/リカバリ環境の整備には何が必要なのか? 以下の資料では、少人数で過剰な負担がかっているITチームでも、適切なレベルの保護を効率的かつ効果的に実現する新しいソリューションを、実際に導入した5社の事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー データベース DXの“切り札”になる世界初の「自律型」データベースとは 2020/08/12 スピーディにデータを活用することがビジネスの成否を左右する昨今において、簡単・高速、低コストでデータ分析基盤を構築することは、企業にとって大きなテーマの1つだ。そこで注目を集めるのがクラウドで提供されるデータベースだが、従来は手動での管理とチューニングが必要で、人的エラーが発生しやすく、セキュリティの脆弱性にさらされやすいことから、クラウドの特長であるコスト削減と効率性を確保するのが難しかった。そこで本資料では、世界初の「自律型データベース」を紹介。さまざまなユースケースと自動化技術がもたらすメリットについて紹介する。
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 2020/08/12 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 ビッグデータ 【1350人調査】上位10%の「データイノベーター」企業は他と何が違うのか? 2020/07/31 データ活用が重要であることは、いまや誰も否定しないだろう。ただし、企業のデータ活用の実態を客観的に調査したデータは、それほど多くない。本資料は、企業でデータの収集・管理・活用方法の決定に携わる1350人のIT/ビジネス意思決定者に調査を実施し、企業を最もデータ活用が進んでいる「データイノベーター」(11%)、データ活用に取り組んでいる「データアダプター」(40%)、データ活用が未成熟な「データデリバレイター」(49%)の3つに分類。そして、3つのグループでさまざまなビジネス指標を比較した。その結果、「データイノベータ」に明らかな違いが出ていることがわかった。さらに本資料では、国別・業界別の詳細な分析も行っている。データ活用のグローバルトレンド、国別・業界別のデータ活用の特徴を把握できる貴重なレポートとなっている。
ホワイトペーパー ビッグデータ 「アルゴリズムによる採用試験」や「ディープフェイク電話」、2020年のデータ活用はこう変わる 2020/07/31 アルゴリズムによる採用試験やディープフェイク電話など、2020年は5G、AI、ディープフェイクなどのテクノロジーにより、企業や消費者の環境はさらなる変化が起こるだろうと予測されている。これらテクノロジーの中心には、いずれも膨大な量の「データ」がある。そこで本書では「エマージングテクノロジー」「ITセキュリティ」「IT運用」の3つの領域から2020年について予測、企業はテクノロジーにより生み出された膨大なデータをいかに活用し、2020年の展望を描いていくべきか説明する。
ホワイトペーパー ビッグデータ コロナ渦でも売り上げ増を実現させた、米老舗スーパーの「データ駆動型経営」 2020/07/16 新型コロナウイルス感染拡大は、世界中の企業に甚大なダメージを与えた。ただし、米国でチェーン展開する老舗高級スーパーマーケットのHarmonsは違った。ある出来事をきっかけに、同社の19店舗すべてで売り上げが急上昇し始めたのだ。なぜ、このようなことが起きたのか。そのカギとなったのは「リアルタイムのデータ共有」だった。逆境をチャンスに変えるには何が必要なのか。本書で詳説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 米金融ソフトウェアプロバイダーから学ぶ「機械学習のためのデータ管理戦略」 2020/07/15 現在、さまざまな業界において「機械学習」を活用した予測分析が活用されるようになった。しかし、質の悪いデータが取り込まれてしまうと、不正確な分析結果や固有バイアスなどの障害を生み、ビジネスにおけるインテリジェントな意思決定を妨げる原因にもなりかねない。より良質なデータを収集するために必要なこととは何か? 本書では、米国の金融ソフトウェアプロバイダーのIntuitの機械学習への取り組み方の解説や、各界の専門家やビジネスリーダーの意見を、データ管理戦略のチェックリストと併せて紹介する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 米金融ソフトウェアプロバイダーから学ぶ「機械学習のためのデータ管理戦略」 2020/07/15 現在、さまざまな業界において「機械学習」を活用した予測分析が活用されるようになった。しかし、質の悪いデータが取り込まれてしまうと、不正確な分析結果や固有バイアスなどの障害を生み、ビジネスにおけるインテリジェントな意思決定を妨げる原因にもなりかねない。より良質なデータを収集するために必要なこととは何か? 本書では、米国の金融ソフトウェアプロバイダーのIntuitの機械学習への取り組み方の解説や、各界の専門家やビジネスリーダーの意見を、データ管理戦略のチェックリストと併せて紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) Withコロナで急加速の「DX」、高い生産性を実現するために進めるデータ分析のキモ 2020/06/26 新型コロナウイルスの世界的影響が企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)を10年早く押し進めたと言われている。確かに、Withコロナ環境下での三密回避のため、テレワークやオンライン営業など、業務のデジタル化は急速に進んだが、それに伴って高い生産性の実現も求められる。本書は、DXに取り組むIT部門が解決したい「短期・中期的な経営課題」をあぶりだすとともに、それをデータドリブンで解決していく手法や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) データ駆動型ビジネスの成功は「予測分析ソフト」で決まる 2020/06/10 データ駆動型ビジネスの重要性に誰しもが気づき始めている中、企業はビッグデータの中に埋もれる“宝”を、他社に先駆けて見つけ出さなければならない。では、どのような“道具”を使って“宝”を掘り当てればよいのだろうか。本資料では統計解析のスタンダード・ソフトウェアである「IBM SPSS」を基に、データ分析ソフトウェアに求められる機能を考察する。分析のデファクトスタンダード製品を理解すれば、そもそも「どんな機能が必要なのか」を理解できるはずだ。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 「顧客に最適な商品を売る」ためには何が必要か?「顧客軸」による顧客分析のポイント 2020/06/10 よい商品を提供すればビジネスは成長する…。そんな時代は終了した。近年はインターネットやSNSなどの普及で、顧客は大量の情報を得られるようになった。インターネット通販を利用すれば、あらゆる地域・店舗から商品を購入できる。こうした顧客の選択肢拡大に対応するには、顧客を「軸」とした分析でその趣向を理解し、次の施策につなげる必要がある。本資料では「顧客軸」分析を実現し、持続的なビジネスの成長と収益を最大化するツールを紹介する。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) 【マツモトキヨシHD事例】売上高1兆円企業への挑戦を支えるデータ分析基盤とは? 2020/06/10 「美と健康の事業分野において売上高1兆円企業」を経営目標に掲げ、オムニチャネル化を推進するマツモトキヨシホールディングス(HD)。顧客のロイヤリティを向上して販売機会を拡大すべく「顧客理解の高度化」と「販促施策の自動化」に挑戦。購買結果を分析するだけでは不十分だと考え、新たなデータ分析プラットフォームを導入し、顧客分析から販促施策実行に至るまでのプロモーションの高度化を実現した。本資料では、非効率な分析の限界から脱却を図った同社の取り組みを詳しく紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 東京ガス、ホンダ、デジタルガレージが登壇、データ活用チームのリーダーの心得とは 2020/06/10 社内に蓄積されている豊富なデータを活用できている企業はまだ少ない。なぜ、データ活用が進まないのか。データを活用するためにはどんな組織、人材が必要になるのか。データ分析でビジネス成果を生むための仕組みづくりについて、デジタルガレージ、本田技術研究所、東京ガスというデータ活用推進企業のリーダーたちが集結。日本アイ・ビー・エム 西牧 洋一郎がモデレーターを務め、組織、人材、分析基盤という3つの視点から熱い議論を交わした。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) DXを成功に導くデータ活用「3つのカギ」とは 2020/06/10 データを活用し、顧客体験の最適化やビジネスプロセスの最適化、オペレーションの効率化を実現するデジタル・トランスフォーメーション(DX)の実現が、多くの企業にとって経営課題となっている。従来の構造化データだけでなく、音声やテキスト、画像などの非構造化データも活用することで、これまでにない新しいビジネスモデルを生み出すことも可能になるが、そのためにはデータを「もっとシンプルに、組織の誰もが使いやすく」する必要がある。 本書は、DXを推進し、データ・ドリブンな経営を実現するためのロードマップが示されている。特に、「データをためる」「データをつなぐ」「データを分析・活用する」という「3つのカギ」は必読だ。 増え続けるデータを活用し、DXを成功させたいと考える経営層はぜひ、本書の内容を参考にしてほしい。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 「分析に使えないデータはもういらない」 データ品質を高める効率的な管理方法とは? 2020/06/10 激化する競争環境でも成長を続ける企業は、データの価値を重要視し、組織全体の戦略的なデータ活用やAI/機械学習に取り組み始めている。しかし、最新のデータ活用事例を見ると、その工数の8割がデータのクレンジング作業に費やされているという。「必要なデータの所在が分からない」「データが正確でないため使えない」「データ加工処理に時間がかかる」などの課題がある。データ量や種類の増加に伴い、さらに複雑化するデータ整備のために新しい解決策が求められている。本資料では、「データ統合」「データ品質」「データガバナンス」に関する機能をオールインワンで提供するソリューションを紹介する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 すぐ利用できるデータは「3割以下」? AI活用に必要不可欠なデータ整備6つのステップ 2020/06/10 ビッグデータを収集してビジネスに活用しようという機運が高まる中、データの品質や整合性に課題を抱えている企業が増えている。特にAIを活用した高度なデータ分析では、すぐに利用できるデータが30%以下にとどまっているという。本資料では、AIを活用した分析に向けたデータ準備の6つのステップを解説し、各ステップにおける課題を解決する具体的な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) データ・マネジメントに「ハイブリッド思想」が重要なワケ 2020/06/10 データ分析をビジネスに活用できている企業は、わずか15%だと言われている。今、企業に求められるのは、構造化/非構造化などデータの種類にとらわれず、どこに格納されているかを意識することなく、さらに、どのような種類のワークロードでもデータを活用できる“ハイブリッド”なIT基盤だ。本資料では「ハイブリッド データ」「ハイブリット デプロイメント」「ハイブリット ワークロード」を軸に、今後必須となる「ハイブリッド・データ・マネージメント」のあり方を紹介する。データ駆動型ビジネス実現に向け、ぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー 流通・小売業IT ゲオ事例:クラウドで実現したアドホック分析とデータドリブンマーケティングの仕組み 2020/06/10 DVDレンタルや新品・中古ゲームの買取・販売を行う「ゲオショップ」など、全国に1,800以上の店舗を展開するゲオは、毎月約1億レコードものデータをオンプレミスのデータベース基盤からクラウド上のデータベース基盤に移行した。これにより、クーポン配布の最適化や、約900万人の顧客ごとへのワン・ツー・ワンのレコメンドなどで大きな成果を上げている。本資料では、クラウド・データベースを活用した同社のアドホック分析とデータ・ドリブンマーケティングの詳細を紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 事例:なぜワイヤ・アンド・ワイヤレスはデータ分析の前処理を“超”高速化できたのか 2020/06/10 国内最大規模のスポット数を誇る公衆無線LANサービス「Wi2 300」を提供しているワイヤ・アンド・ワイヤレス。訪日外国人観光客向けインバウンドビジネスの活性化を図るべく、全国20万カ所以上のアクセスポイントを活用したスマートフォン・アプリから収集される膨大なデータを集約し、迅速な分析を実現するための基盤を構築した。1週間程度を要していたデータ分析の前処理を数秒~数分に短縮できたという。同社がデータ分析を高速化できた背景を探る。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) データ分析の「壁」の突破口は、データを効率的に“ためる”基盤構築にあり 2020/06/10 AI/機械学習の技術が急速に発展し、社内外の膨大なデータを効率的に分析してビジネスの迅速な意思決定に役立てるデータ活用に多くの企業が取り組んでいる。しかし、「データがそろうまで時間がかかる」「思うように分析できない」などの課題に直面する企業も多い。どうすれば効率的にデータを蓄積し、活用できるのだろうか? 本資料では、データの「蓄積」「活用」フェーズにおける課題解決のヒントを提示し、さらにデータ分析・活用の自動化を可能にする最新技術を紹介する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 データレークの「沼化」を回避! AIを活用した最強のデータプラットフォーム構築術 2020/06/10 デジタルトランスフォーメーションの実現を目指す企業にとって、全社的なAIによるデータ活用は必要不可欠となっている。しかし、多くの企業では社内にデータが散在しており、AI活用の前段階で苦労している状態にある。AIの本格導入では、分析に必要なデータを準備・加工できるIT環境が整備されている必要がある。本資料では、AIプロジェクトを成功に導くための4つのポイントを解説。また、そのコンセプトに基づいたAIや機械学習に活用できるデータ管理基盤を紹介している。AI導入を検討している企業担当者は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) データ分析で成果を出すにはどんな環境が必要なのか? 全体像を確認する 2020/06/10 いまやデータの分析は、すべての企業にとって重要なテーマだ。しかし、目的や計画が曖昧なままデータを収集し、分析ツールを導入しても、具体的なビジネスの成果に結びつけることは難しい。こうした企業の取り組みにはどんな環境が必要だろうか。データ分析ツール、クラウド基盤、データアナリティクスの人材、AIの知見……など、データ分析・活用から成果を出すための全体像を確認しよう。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 89%の企業が抱えるデータ管理の課題を解決、最先端の「DataOps」とは何か? 2020/06/10 IT技術の進化とともに企業の持つデータの価値は高まっており、ビジネスの成功には欠かせない要素となってきた。しかし、英Experianの「2019 Global Data Management Research」レポートによると、89%の企業がデータの管理に悩まされているという。その解決には、信頼できる高品質なデータを利用者に素早く提供できる組織や仕組みへと変革することが求められる。本資料では、最先端のデータ活用コンセプトとして注目されている「DataOps」を紹介し、その定義や活用方法などを詳しく解説する。
ホワイトペーパー ストレージ 保有データの価値を最大限に、データ管理方法を変革する最新のIT基盤構築術 2020/05/26 情報の価値が爆発的に高まっていると言われる現代。競合他社に勝つためには、より多くのソースからより多くのデータを収集し、実用的な洞察を迅速かつコスト効率よく得ることが求められる。そのためには迅速かつ簡単にデータにアクセスし、意思決定をリアルタイムで行えるデータ管理基盤を構築することが重要だ。本書では、Microsoft SQL Serverユーザー必見の、これからのデータ管理に最適なIT基盤を構築するためのポイントやDBの最新情報を解説する。
ホワイトペーパー IT投資・インフラ戦略 GEのCIOが明かす、自社のDX推進で得られた教訓とベストプラクティス 2020/03/23 米国を代表する企業の1つであるGeneral Electric(GE)は、この数十年の間に産業複合企業体から真のデジタル企業へと姿を変えた。現在では他業界の企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)の実現を支援する側に立っている。GEが製造業中心の業態からテクノロジーベースのソリューションプロバイダーへと飛躍を遂げた理由とは何か? 同社のグローバルファンクション担当CIO(2019年10月時点)のJames Ross氏は、その秘密は「自社のDXを進める過程での業務と組織の変革にある」と語る。GEの変革を成功へと導いた取り組みを紹介する。
ホワイトペーパー ビッグデータ ビジネスのあらゆる意思決定にどうデータを活用すべきか? 考えるべき3つの問い 2020/03/19 世界では今、かつてない規模でデジタルイノベーションが進展している。日々生成されるデータは、人々の仕事や生活にも大きな変化をもたらしている。データの活用に成功した企業はさらなる発展を遂げる一方で、多くの企業は取り残され、中には脱落した企業もいるのが実情だ。では今、企業がデータを活用するにはどうするべきか。本書では多くの企業のデータ活用に共通する「3つの基本的な問い」を通じて、「データの真価」を引き出す方法を紹介する。