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 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 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) カギはデータ活用の高度化にあり!「データ駆動型経営」の最適解を探る 2021/03/12 「DX(デジタルトランスフォーメーション)」という言葉が登場する以前から、企業経営にデータを活かす取り組みは進められていた。しかし、諸外国に比べて情報化やデータ活用の遅れが指摘されるなど、日本企業の競争力低下の要因にもなりつつある。DXという大きな潮流の中、データ駆動型経営の必要性がさらに高まっている。その実現に必要なこととは何か? 以下の資料では、データ駆動型経営の実現を巡る課題と課題解決の方策を考察。また、具体的な解決策として注目されているデータ活用基盤の導入メリットを解説する。
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 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。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) スターバックスの「データ駆動型」戦略、 約3万店で収集したデータを扱う分析基盤とは? 2021/01/14 コーヒーチェーン世界大手の米スターバックスは、最高水準の顧客サービスを維持すべく、3万店以上ある店舗から生成された膨大なデータをイノベーション創出、業務改善などに役立てていた。しかし、ペタバイト規模にまで膨れ上がったデータは構造化・非構造化データが入り混じり、システム間で断片化されているなどの状態で、顧客やビジネスの全体像を把握するのが困難となっていた。また、データサイエンスチームや分析チームの統一性のないユーザーエクスペリエンス(UX)はイノベーションの障壁にもなっていたという。そこで同社は統合データ分析基盤を導入し、データ共有の容易化、部門間のコラボレーション促進、大規模な機械学習による新たな価値の創出に取り組んだ。本書は、同社がデータ戦略をどのように変革し、データ処理能力の向上、データサイエンス部門と分析部門へのデータ提供の迅速化などを実現したのか、その詳細な経緯を紹介する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) ユニ・チャーム、伊藤忠食品が実践、「リアル店舗」の価値を高めるデータ分析施策 2021/01/14 かつて、リテール業界におけるマーケティングの最も重要な情報源はPOSデータであり、「商品」を切り口にした分析が主流だった。しかし近年は、商品ではなく「顧客」を軸にした分析が注目されており、顧客の年齢層や購入履歴など、販売データと個人を紐付けたID-POSデータの分析・活用が不可欠となってきた。それとともに複雑化した分析手法に取り組んでいるのが、リテールAI研究会だ。生活消費財を全世界で販売するユニ・チャームや、創業120年の酒類・食品の総合卸である伊藤忠食品は発足時からの会員企業で、マーケティング強化に注力する両企業に対し、同研究会はAIによるビッグデータ解析を落としこむべく、「初心者に渡してもすぐに使いこなせる」というツールを導入した。それにより伊藤忠食品は「協調フィルタリング」による地域別棚割の検証、ユニ・チャームは「クラスタリング」による商品の絞り込みが実施可能となり、実店舗に変革をもたらしつつあるという。本書は、その詳細な経緯やデータ活用方法などについて説明する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 「Apache Spark」を8つのステップで学ぶ、データレイク構築ガイド 2020/12/28 DX(デジタルトランスフォーメーション)にデータ活用は不可欠で、近年、非構造化データの分析、利活用が注目を集めている。そこで注目されるのが、あらゆる構造化 & 非構造化データを統合して管理し、活用のための前処理を行える「データレイク」だ。本書は、Databricksの「Delta Lake」と「Apache Spark」を用いたデータレイク構築に関する開発者向けの解説書だ。インメモリで処理を行う並列分散処理フレームワーク「Apache Spark」と、高信頼性とパフォーマンス、ライフサイクル管理を可能にするオープンソースストレージレイヤー「Delta Lake(デルタレイク)」を用い、データサイエンティストやエンジニア、ビジネスユーザーが利用しやすいデータレイクの構築方法について学習できる。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) コードサンプルですぐに試せる、データサイエンティストのための機械学習「事例集」 2020/12/23 データ活用が企業の大きなテーマとなる中、急速に進化するデータサイエンスの領域で、自社と関連する実際の事例を見つけるのは容易ではない。本書は、機械学習のさまざまな事例を集めたハウツー・リファレンス・ガイドだ。「動的タイムワープとMLflowを活用した販売傾向の把握」「リカレントニューラルネットワークを用いた多変量時系列予測の実行」「自動車分類のための畳み込みニューラルネットワーク実装」など、今すぐに実践できる実用的な事例を紹介している。また、コードサンプルを含む必要なすべての情報を網羅しており、巻末には、実際の先進企業における機械学習を活用した取り組み事例も紹介されているので、こちらも確認してほしい。
ホワイトペーパー 競争力強化 ソフトバンク事例:膨大なデータを一元管理する「データレイク」をどう整備したのか? 2020/12/14 大手通信キャリアのソフトバンク。同社は膨大なデータを一元管理するデータレイクおよびDWH(データウェアハウス)システムを自社開発し運用してきた。しかし、データ分析は一部のメンバーだけに属人化し、全社的なデータ分析、活用には至らない課題を抱えていた。本書は、同社が両システムをクラウド化し、「データの民主化」と「ガバナンス強化」をいかにして実現したかが紹介されている。特に、「ユーザー」「ナレッジ蓄積者」「データ管理者」「システム管理者」など、ステークホルダーごとに評価ポイントを定め、製品選定を進めた点や、データレイク刷新によってどのような効果が得られたかについては、データ分析、活用を進めたい企業にとって有用な情報となるはずだ。
ホワイトペーパー 競争力強化 データ活用はなぜ定着化しない?「データ活用基盤」をクイックスタートする方法 2020/12/14 企業におけるデータ活用の重要性が認識されているが、レガシーシステム、SaaSなど多種多様なアプリケーションを利用する今、システムがサイロ化し「データの所在、意味、状態が分からない」といった課題に直面することが少なくない。さらに、データ活用基盤を構築するにも時間がかかる、構築できても安定したサービス提供まで至らない、といった課題もある。こうした課題を解決するのがSCSKの「データ活用基盤クイックスタートサービス」と「AMOサービス」だ。本書ではデータカタログを使い、データを有効活用するための基盤をクイックに構築し、かつ安定したサービス提供までもっていくためのサービスが明らかになっているので、ぜひ内容を確認してもらいたい。
ホワイトペーパー 競争力強化 データ連携の3つの課題、「ハブ・スコープ型」によるデータ統合の方法とは? 2020/12/14 社内のさまざまなシステムに点在するデータを活用するにあたっては、「データの所在が不明」「保守・運用の負担が大きい」「連携元の影響が大きい」といった課題がある。本書は、これら3つの課題を紹介した上で、データ統合のハブとなる基盤導入により、それらの課題がどのように解決されるかを明らかにしている。データ統合に欠かせないSIパートナー選びのポイントも記されているため、担当者には有用な資料となるだろう。
ホワイトペーパー ビッグデータ SAPのクラウド移行を考察、Google Cloudとの相性は? 米小売大手の事例も 2020/11/25 ビジネス活動で日々生成される膨大で多様なデータをリアルタイムに分析することは、ビジネスの重要な優先事項になっている。多くのSAPユーザーが基幹システムや重要なアプリケーションをクラウドに移行し、その流れを受けてデータ分析基盤にクラウドを活用する動きも加速しつつある。クラウド化によってどのようなメリットを享受できるのか? 以下の資料では、SAPシステムとデータ分析基盤をクラウド化した企業の例を紹介。効率性とアジリティの向上、コストの削減、新しい市場機会などを実現できた理由を解説する。
ホワイトペーパー ビッグデータ データの価値が高まる今こそ見直すべきは「DWH」、クラウド化のメリットはあるのか? 2020/11/25 ビジネス上の意思決定に必要不可欠なデータの有効活用。以前から多くの企業がデータウェアハウス(DWH)の構築・運用に取り組んできた。しかし、従来型のDWHではスケーリングが困難となり、機械学習や人工知能などの最新技術に対応しきれず、保守運用に時間や手間がかかるなどの課題が出てきた。以下の資料では、従来型のDWHの課題を解決し、急激に変化するビジネス要求にも迅速、柔軟に対応できるDWH基盤の再構築のヒントを紹介。クラウド活用によるデータ分析基盤運用のメリットを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 次世代のデータ分析基盤はどう作る? 7つのベストプラクティスから紐解く 2020/11/25 データ量の増加や顧客のさまざまな要求にリアルタイムに対応するには、強力なデータ基盤が不可欠だ。しかし、従来型のオンプレミス基盤では潜在的な分析ニーズを満たすことができず、機械学習や人工知能などの最新ツールへの対応の遅れなどが発生している。より迅速性が求められる中、最新のデータ分析戦略に沿ったシステムをどう構築していけばいいのだろうか? 以下の資料では、クラウドを活用したデータ分析基盤への刷新を提案。その中で、セキュリティなどに考慮したデータのライフサイクル全体にわたる適切な管理を可能にするベストプラクティス7項目を紹介。それらを実現するための最適なアプローチや具体的なシステム実装の流れなどを解説する。
ホワイトペーパー ビッグデータ 今からでも間に合うグーグル「BigQuery」再入門、どんな機能? どんなメリット? 2020/11/25 「データドリブン経営」という言葉が広く浸透するなど、データ分析とその有効活用は、企業の競争力を高める重要な位置づけを占めている。「大量のデータを分析したい」、「複数の担当者で分担して分析したい」というニーズが増える一方、従来型のデータ分析基盤ではデータ増に対する処理性能不足やAIや機械学習などの最新技術への対応、構築・運用コストなどがかかるなどの課題が浮き彫りとなっている。そこであらためて注目が集まっているのが、誕生から10周年を迎えたクラウド型データウェアハウス「BigQuery」だ。BigQueryとは、どんな機能を備え、どんな活用メリットがあるのか? 以下の資料では、BigQueryの基本的なアーキテクチャや機能、活用メリットなどを分かりやすく解説する。
ホワイトペーパー ビッグデータ 【11社事例まとめ】自律的なデータ管理・分析基盤で事業変革を成し遂げた企業の共通点 2020/11/19 データがどこにでも存在する現代社会において、単にデータを保存・管理・整理する仕組みだけではビジネスの成長は見込めない。膨大な量のデータの中から関連性を見出し、有益なインサイトを得ることは容易ではない。企業が保有するデータを自社ビジネスの向上に戦略的に活用するにはどうすれば良いのだろうか。本資料では、自律型データベースを活用し、人的リソースを戦略的業務に集中することで、事業変革に成功した11の企業事例を紹介する。不動産、製造、ネットビジネス、医療分野など様々な業種で成功を収めた共通点を探る。
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。