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 BI(DWH、OLAP、マイニング) 北海道庁事例:ワクチン接種プロセスを一気通貫、2週間で構築したシステムとは 2022/08/09 2021年に北海道庁では道内の新型コロナウイルスのワクチンの接種スピードアップを図り、各市町村の支援に取りかかっていた。しかし、行政の現場では大きな混乱が生じており、予約から接種、結果を記録するまでのプロセスが市町村ごとにバラバラのシステムと方法によって行われていた。解決するには分断されたプロセスを一気通貫するシステムが必要だったが、大規模接種会場を開設することもあり、約2週間でワクチン接種の予約受付システムを構築する必要があった。本書は、同庁がいかにしてワクチン接種のフローを大幅に効率化したか経緯を紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 顧客満足度が7割も向上、シームレスな連携でCX(顧客体験)を提供する5つのステップ 2022/08/09 常に優れたカスタマーエクスペリエンス(CX:顧客体験)を提供するためには、迅速かつ透明性を持って、積極的に顧客のニーズに対応していくことが求められる。そのためには、社内連携を強め、事業を変革し、企業全体の力を活用できるような仕組みが必要となる。一例として、あるテクノロジー企業では、顧客からの問い合わせ窓口を一本化し、リアルタイムで対応できる仕組みを構築したたことで顧客満足度が70%も向上したという。本書は、シームレスな連携でCXを提供するだけでなく、生産性や収益なども向上させるための5つのステップについて、企業の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) 自動化とローコードで年間1000時間以上節約、実現するための4つのステップ 2022/08/09 リモートワークの対応や業務効率化のため、自動化を導入する企業が増えている。今や自動化は自社を競合他社から差別化するための手段とも言える。だが、自動化の促進は容易ではない。その主な理由として、中核となるビジネスプロセスがレガシーシステムに依存していることにある。そのため、他の重要なシステムとの連携も難しく、システム間で情報を同期するためだけにデータを手入力する事態にもなりかねない。そこで本書は、ローコードなどを利用し、自動化と連携を実現するための4ステップについて、事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー BCP(事業継続) BCMの管理効率が50%も向上、ITのリスクとレジリエンスを「リアルタイムで管理」する 2022/08/09 優れた「IT運用」を実現する際に重要なポイントの1つが、リスクとレジリエンスを企業全体でリアルタイムに管理することだ。しかし、ITとそれに付随したベンダーのリスク管理は要件が複雑なため、可視化すらされておらず、多くの企業でITリスク管理に課題を抱えていることが多い。そこで、従来は手作業やリスク管理ツールで取り組んでいたリスク管理を統合型ソリューションにリプレース。その結果、一部の企業ではBCM(事業継続性管理)の管理効率が50%向上するといった劇的な効果を得たという。本書は、リスクとレジリエンスをリアルタイムで管理する4ステップのロードマップや、管理を実施する際のベストプラクティスについて解説する。
ホワイトペーパー ITコスト削減 ガートナー試算、不要なITコストは約38兆円 コスト削減してリスクも抑える3ステップ 2022/08/09 ソフトウェア、ハードウェア、クラウドのコスト削減が多くの企業で課題となっている。ガートナーの調査によれば、2022年には不必要なIT支出の総額が2,980億ドル(約38兆円)になると試算している。このような支出超過の原因は、ツールやチームのサイロ化、非効率的な手動プロセスといった、組織的な問題に起因している。本書は、これらのITコストのムダを削減し、コンプライアンスリスクも低減する、3つのステップについて解説する。
ホワイトペーパー リーダーシップ DXは今後どうなる? 7人のエキスパートに聞く、これからの10年で取り組むべきこと 2022/08/09 新型コロナウイルスの感染拡大に伴って、デジタルトランスフォーメーション(DX)を必須の課題とする認識がビジネスリーダーの間で加速した。リモートワークやハイブリッドワークが普及し、スピード、コスト、エクスペリエンスに対する期待も変化する中、従来型の企業には継続的なDXを軸にコンピテンシーを高めることが必須と言える。そこで本書では、世界各地の7人のエキスパートにインタビューを実施し、成功するDXとはどのようなものか、今後数年間で企業のリーダーが何に直面するかなど、インタビューから得られたインサイトを基に解説する。
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 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 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 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 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 京王百貨店事例:構築から運用まで4カ月、自律型データウェアハウス・クラウド導入 2022/03/23 都内を中心に百貨店とサテライト店を展開し、オンラインショッピングの運営も手掛ける京王百貨店では、データドリブンで迅速な業務革新や、顧客体験の向上などを目指してDX(デジタルトランスフォーメーション)に取り組んでいる。そのために不可欠となるのが、老朽化した基幹システムをリプレースし、新たな戦略的情報活用基盤を構築することだ。こうした中、同社は自律型データウェアハウス・クラウドを活用することを決定し、2019年6月から構築を開始、社内テストを経て10月から本番運用が開始された。本資料は、同社の取り組みの経緯や短期間で構築して成果を上げた方法について紹介する。
ホワイトペーパー レガシーマイグレーション エディオン事例:大規模基幹システムのクラウドリフト、たった3時間で完了させた秘訣 2022/03/23 家電量販店グループのエディオンでは、全国約1200店舗の売上情報と本部を繋いだ大規模な基幹システムを運営していた。だが、システムはストレージ容量のひっ迫や老朽化などの課題を抱えており、また、既存のオンプレミス環境を運営するデータセンターが閉鎖することもあり、同社はアーキテクチャーを基本的に維持したままクラウドに移行する「クラウドリフト」の取り組みを始めた。だが、本番稼働システムの切り替えにおいては店舗の営業を止めないことが絶対条件となり、閉店後の夜間3時間のうちに作業を完了させる必要があった。本書は、同社がいかにしてたった3時間で全システムのクラウド移行を成功させ、パフォーマンス向上やコスト抑止などの効果を得られたか紹介する。
ホワイトペーパー クラウド オカムラ事例:年間コスト36%削減、データ分析基盤のクラウド移行 2022/03/23 家具・産業用機器などを手がけるオカムラでは、セルフBIツールを軸にオンプレミスでデータ分析基盤を構築し、10年以上にわたって活用してきた。だが、利用していたアプライアンス型データウェアハウス製品の保守期限切れ、また、データ分析基盤の閑散期における余剰リソース発生などの課題を抱えていた。そこで同社はデータ分析基盤をクラウドへと移行。レスポンスタイムを最大1/60に短縮し、年間コストも36%削減したという。本書は、同社がどのようにデータ分析基盤を構築し、高速化や柔軟性向上などを実現したか解説する。
ホワイトペーパー クラウド 世界的企業ほどクラウド導入の壁が高くなる? 3つの理由とCIOの役割 2022/03/23 ITの重要性が高まるとともに、CIO(最高情報責任者:Chief Information Officer)にも従来のようなシステム管理だけでなく、戦略的アドバイザーとしての役割が期待されるようになってきた。こうした中、CIOが直面するのが、ビジネス・アジリティの実現やイノベーションの創出といった課題で、それに欠かせないのがクラウドの活用だ。だが、ある調査によると世界的企業ほど中小企業に比べてクラウド導入の際に生じる障壁が多いという。本書はその3つの理由やCIOの取るべき行動などについて解説する。
ホワイトペーパー クラウド Oracle Cloud「10の特長」とは? 第2世代クラウドの真の実力をわかりやすく知る 2022/03/23 DX(デジタルトランスフォーメーション)を推進すべく、多くの企業がインフラをオンプレミスからクラウドへと移行している。さまざまなクラウドベンダーが多様なサービスを提供する中、自社に適したクラウドソリューションの選定に難航する企業も多い。本書では、オラクルが提供する「Oracle Cloud Infrastructure(OCI)」について10の特長を解説する。OCIは第2世代のクラウドソリューションと呼ばれ、その中でも唯一、IaaS、PaaS、SaaSサービスを提供しており、中小規模を含むあらゆる企業を想定して設計されている。本書は、その真の実力に迫る。
ホワイトペーパー ブランド向上・マーケティング・PR NPS導入の効果を最大化する方法、「単なる調査結果」にしないためにどうするべきか 2022/03/18 2003年に米国で開発された「NPS(ネット・プロモーター・スコア)」は、顧客満足や顧客ロイヤルティを正確に計測する指標として広く使われてきた。その一方で限界も指摘されつつある。従来の調査よりも「明快な数値化」や「より顧客の本音に近づける」と言われてはいるが、同業他社との比較や業界によっては評価しづらいなど「期待したほどの発見には至らない」という声も少なくない。本資料では、NPSの課題を解決して企業活動向上につなげるヒントとして、NPSとテキストマイニングとの組み合わせで実現する「顧客の本音」の可視化や具体的な活用例を紹介する。
ホワイトペーパー ブランド向上・マーケティング・PR バズって終わりは危険、LINEやTwitter、FB、YouTubeの使い分けと分析成果向上のコツ 2022/03/18 「SNSを分析して企業活動に活用する」ことは、世界中のあらゆる企業で求められつつある。その狙いや目的は多岐にわたるが、着実に活用できているかは企業によって大きく異なる。以下の資料では、あらためてSNS分析のメリットや留意点を解説するとともに、主要SNSの特徴と分析のコツを紹介。LINEやTwitter、Facebook(FB)、YouTubeなど、自社の目的に応じて分析対象のSNSを選択し、分析の成果向上につながる視点と手法を探している方は、ぜひ一度確認してもらいたい。
ホワイトペーパー ブランド向上・マーケティング・PR Twitter分析に見る「テレワークx食」の現状、感情・感覚傾向を可視化するコツとは 2022/03/18 2020年春の緊急事態宣言下で出社制限のあったビジネスパーソンの多くが、デリバリーやテイクアウト、自炊などに頼らざるを得ず、その食生活は大きく変容した。緊急事態宣言中のTwitterの投稿を起点とした分析から、定量的な「テレワーク×食」の現状を分析する。withコロナのように今後どのように食生活を送っていけばいいのかについて、「時間帯」「飲料」「感情」などの単語の連関性から多種多様な傾向やニーズを細かく考察してみた。
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?
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) スカパー!事例:時間のかかる視聴データ分析、処理時間を90%削減した方法とは 2022/03/14 有料多チャンネル放送サービス「スカパー!」を運営するスカパーJSAT。顧客の可処分時間の奪い合いが激しくなってきた昨今、同社は視聴データの分析に力を入れ、データドリブンな施策を実行すべく、クラウド上にデータウェアハウス(DWH)基盤を構築し、BIツールを使って視聴データの見える化に取り組んだ。しかし、視聴データは膨大で、1つの分析を行うのにも数時間もかかってしまい、ニーズが生じたタイミングで分析結果を得ることができずにいた。本書は、同社がいかにして分析のパフォーマンスを向上させ、処理時間を10分の1にまで短縮したか解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 【マンガ解説】基礎から学ぶ「データドリブン」、実現するためのプラットフォームとは 2022/03/14 あるスーパーマーケットのエリアマネージャーである青島は、大量の日焼け止め商材の在庫を抱えていた。状況を打破するため、青島は本社情報システム部課長の真下に連絡し、気象データと在庫データから売上予測できないかと相談するが、基幹システムにはバグが生じ、サーバはリソース不足で対応が難しい状態だった。解決策を模索する真下は、ある小売業DXをテーマとしたWebセミナーに辿り着き、その登壇者でデータ活用のエヴァンジェリスト的な活動を行っているというKTという人物から「データドリブンとは何か?」を教わるのだった。