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BI(DWH、OLAP、マイニング) トピックス

BI(DWH、OLAP、マイニング)

データ・マネタイゼーションとは何か?4つの市場で解説する「データ収益化の方法」

2019/09/27

BI(DWH、OLAP、マイニング)

見据えるのは5年後、従業員全員を「データ人材」にするには今何をすべきか

連載:実践!AIドリブンな組織を作る5ステップ

2019/07/12

BI(DWH、OLAP、マイニング)

【事例で学ぶ】BI失敗あるあるは「アクセス解析」で改善できる

連載:実践!AIドリブンな組織を作る5ステップ

2019/06/25

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ガートナー3つの予測「2022年末まで、最も利用される分析ツールはExcelであり続ける」

2019/03/18

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CIOこそ注力せよ カスタマーエクスペリエンス先進企業「10の習慣」とは

松岡功「ITキーワードの核心」:第10回

2019/03/04

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IoTプラットフォームとは何か? 正しい選択をするためのたった1枚のスライド

2018/09/10

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拡張アナリティクスの衝撃、データサイエンティストでさえ“仕事を奪われる”

2018/09/10

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メタデータ管理とは何か? 「データのためのデータ」はどう活用すべきか

ガートナー マーク・ベイヤー氏が解説

2018/09/07

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100秒でレスがつく データ分析で維持する「あたたかいママコミュニティ」の秘密

2018/08/15

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データ統合基盤の構築方法、ガートナーが解説する技術と組織の両面の取り組み方

今後10年はホットな分野に

2018/06/26

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マイクロソフトの「Power BI」、MR(複合現実)対応で空間上のグラフ操作が可能に

2018/03/30

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機械学習を「プロジェクトとして成功させる」方法、スキル獲得&人材育成のコツとは

ガートナーのバイスプレジデントが解説

2017/06/30

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ニューラルネットワークの基礎解説:仕組みや機械学習・ディープラーニングとの関係は

2017/03/15

BI(DWH、OLAP、マイニング)

SAPやオラクルとのライセンス交渉、ガートナーがコスト削減する方法を伝授

2016/12/19

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IoTの「マネタイズ方法」をガートナーが解説、「サービス売り」のその先が重要だ

2016/11/10

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ビッグデータに取り組むITベンダーランキング 成果の8割はスモールデータから得られる

ガートナー 鈴木雅喜氏が解説

2016/08/05

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トヨタが大阪市で「事故が起きそうな場所」を47か所も発見できた理由

2016/07/06

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データ・レイクとは何か? ガートナーが解説する企業導入・活用のポイント

2016/07/04

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Apache Spark企業導入の基本、Hadoopとは何が違うのか

ガートナーが解説

2016/06/29

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商用NoSQLのマークロジックCEOに聞く、「分断された」企業内データの融合戦略

2016/06/21

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オープンデータ2.0とはいったい何か? 「伝道師」に聞く課題と可能性

2016/06/09

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HTAPとは何か?企業がインメモリ・コンピューティングを採用するための3つのポイント

ガートナーが解説

2016/06/08

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SQL Server 2016の一般提供開始、コストがオラクルの1/10になると主張

2016/06/06

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SAS 堀田徹哉社長「アナリティクスやデータの整備なくして、AIへは踏み込めない」

2016/05/27

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モバイル空間統計とは何か?エリアマーケティング・訪日外国人推計に使える人口分析

2016/04/15

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地理情報システム(GIS)活用法を解説、マップ分析で戦略的な出店計画立案をするには

2016/04/14

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機械学習が支える人工知能(AI)ブーム、金融・医療・製造業界での活用事例

2016/03/28

BI(DWH、OLAP、マイニング)

Amazon Redshiftが牽引、国内DWH用DBMS市場はSaaSがパッケージ逆転へ

2016/02/23

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データ容量が1年で4倍になるYahooは、増大するデータ需要をどう解決するのか?

Hadoop Spark Conference Japan 2016

2016/02/23

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三菱UFJフィナンシャル・グループ 平野社長「Fintechは金融業界を大きく塗り替える」

2015/12/21

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