アナリティクスに関する記事とニュース
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2019/11/11計画業務をつなぎ迅速化するAnaplanが評価されている理由
来期の売り上げ計画や予算計画など、何かをプランニングする仕事は多く、それに時間をとられている人は多いだろう。大手企業などでは、次年度の予算計画のために半年ほどの時間を費やすとの話をも聞こえてくる。計画は立てれば終わりではない。それを実施し、達成度合いを計画とすり合わせる必要もある。そういった一連の計画に関する業務の手間を減らし効率化する。そのためのSaaSを提供し、大きくビジネスを伸ばしているのがAnaplanだ。
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2019/10/31アナリティクスの「ラストマイル」問題を解決する「SAS Open Model Manager」全貌
AIおよびアナリティクスソフトウェアのリーダー企業SAS Institute（以降、SAS）は、10月21日から23日にかけてイタリア・ミラノにてカンファレンス「Analytics Experience 2019」を開催した。この記事では同イベント内22日のメディアブリーフィングで発表された「SAS Open Model Manager」を紹介する。
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2019/10/30「組織は新しいOSを実装しなくてはならない」SASが示したデジタル変革のビジョン
AIおよびアナリティクスソフトウェアのリーダー企業SAS Institute（以降、SAS）は、10月21日から23日にかけてイタリア・ミラノでカンファレンス「Analytics Experience 2019」を開催した。「Together we make analytics real」というテーマの下、約1,800人のデータサイエンティストやビジネスリーダーが集結した。この記事では22日午前に行われた全体セッションのハイライトを紹介する。
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2017/06/05全米屈指のCTOブロブスト氏「データとアルゴリズムが企業の資産となる」
テラデータのCTO、スティーブ・ブロブスト氏は、データサイエンスやアナリティクスの世界では最も影響力のある全米屈指の一人。「データが生み出す価値」が企業の命運を左右すると主張する。テラデータの年次イベント「Teradata Universe Tokyo 2017」で来日したブロブスト氏に話を聞いた。
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2016/09/09小手先のワードに振り回されるな！10年後も戦える企業であるために【戦略的データマネジメント講座】
コンピューターは効率化とともにありました。正確に、迅速に、安く――当初「計算機」と呼ばれたコンピューターは何より会計に利用されることになります。そこで求められたことは1円の狂いもない正確さです。しかし、これは1998年の検索サービス登場以降、劇的な変化を迎えます。検索の結果が正確であることは誰も保障しません。つまり、“なんとなく正しい”ことがコンピューターに認められるようになったのです。そして、今また、大きな変化を迎えています。データ分析の先に機械学習が、人工知能が見えてきました。
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2016/08/01PDCAサイクルからOODAループへ！改善プロセスの考え方を見直そう【戦略的データマネジメント講座】
「情報システム部門はコストセンターである」。これがこれまでの常識でした。しかし、大量データ分析の基盤が手の届くものとなった今、データ分析の結果を外部提供することによって情報システム部門はプロフィットセンターにもなり得ます。データ分析の基盤を貸す、という方法もあるかもしれません。今、データマネジメントを支える要素技術の進歩がビジネスの姿を大きく変えようとしています。
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2016/07/05無駄なIT投資していない？ データ分析基盤構築とツール導入の要諦【戦略的データマネジメント講座】
無駄を解消することと、無駄の反対語を実現することは同義です。それでは、無駄の反対語状態とはどんな状態でしょうか。勝利条件の設定がゲーム成立の条件であり、ゲーム開始の合図になるように、データマネジメントを考えるにあたっても無駄の反対語状態を定義することからスタートします。
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2016/06/08データ分析は、自社で賄うべきか？【戦略的データマネジメント講座】
データ分析を自社で賄わなくなるのはどんな時でしょうか。――アウトソーシングした方が早い・安い・品質が高い。自社ビジネスのコアバリューにあたらない。定型・バッチである。――いろいろ考えられますが、ポイントは自社で賄うのを止める対象とトリガーを十分検討、整理しておくことでしょう。
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2016/05/11コグニティブ時代を見据えたビジネス変革を学ぶ2日間！IBM Watson Summit 2016開催
日本IBMは「IBM Watson Summit 2016」を5月25日（水）と26日（木）の2日間で開催する。同サミットでは、「IBM Watson」のテクノロジーを中心に、IoTやコグニティブ技術、クラウド、アナリティクス、FinTech、APIエコノミーなど最先端テクノロジーのビジネス活用方法や先進事例などが多数紹介される。
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2016/05/02データマネジメントはなぜ失敗するのか？【戦略的データマネジメント講座】
データマネジメントは、ユーザビリティとガバナンスの狭間で行ったり来たりを繰り返しています。「利用者が自分でカスタマイズし分析ができます。Excelライクなので」「ユーザから利用実態を集めて公知にします。属人化したスキルを吸い上げます」「ユーザリテラシーが高くないので、すべてテンプレート展開します」など理由は様々ありますが、そのたびに変わるアーキテクチャによってデータマネジメント、データ運用は振り回されます。今回は、「データマネジメントはなぜ失敗するのか？」をテーマに、データコンセプトと利活用の...
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2016/04/08手段と目的を同時に議論していませんか？現実的なデータ活用戦略の考え方【戦略的データマネジメント講座】
データの利活用という命題は、情報システム部門の抱える主要課題の一つであり続けています。「こんなレポートが欲しい」「半年待ってください。30秒でだします」といった笑い話のようなやり取りが、いまだになされることも少なくありません。
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2016/03/29HPEの機械学習、アナリティクスの戦略がシンガポールでヴェールを脱いだ
ヒューレッド パッカート エンタープライズ（HPE)が本格的に機械学習を用いたアナリティクスサービスを強化し事業展開を始めた。分析プラットフォームの「Vertica」、セルフサービス型BIの「IDOL 11」、クラウドによるAPI連携サービス「Haven OnDemand」の3つのサービスと製品を連携させる。その全貌が「HPE Advanced Analytics World Tour」と題されたカンファレンスで世界中で発表されている。本記事では、シンガポールで開催されたカンファレンスの内容を...
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2016/03/01データ管理基盤は“魔法の箱”ではない！データコンセプトを定義する【戦略的データマネジメント講座】
「データ分析をしよう」と志したとして分析の対象データが質量ともに揃っているとは限りません。さらに、なんらかのデータがあったとしてそれが使えるとも限りません。一連のデータライフサイクル（作成→保存→利用→共有→アーカイブ→破棄）を俯瞰し、さらに将来の何に備えるのか。トータルでデータコンセプトを決めることが基盤アーキテクチャ、データアーキテクチャ検討の基礎になります。
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2016/01/25本当にデータ分析は企業に必要なのか？【戦略的データマネジメント講座】
データ分析というと反応は真っ二つになります。『分析ならもうやってきた。何をいまさら派』と『分析といっても何していいのかわからない。何すりゃいいの派』。つまるところ、データ分析を何のために行うのか？を明確にしていないためにモヤモヤとしてしまっているのです。第１回目は、「データ分析とは何か」を定義し、本当にデータ分析は企業に必要なのかどうか、詳しく見ていきます。
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2014/03/07SAS、2014年の注力4分野を解説 - NestleとMacy'sのデータ活用事例も
SAS Institute Japanは3月5日、2014年ビジネス戦略発表会を開催。2014年は、顧客分析製品「Customer Intelligence」の推進、Visualization製品「Visual Analytics」の推進、Hadoopの統合と活用、データ品質を中心としたData Managementの4つを柱として、ビッグデータとアナリティクス市場を牽引していくとした。
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2011/07/21エンタープライズ・アナリティクスに求められる5つの要素とは？
生産人口が減少していく日本において、内需の拡大は期待できない。そんな中で企業がより有効な戦略を立案し、生き残りを図っていくために重要になるのが、アナリティクスだ。7月12日に開催された「SAS Forum Japan 2011」の基調講演では、SAS Institute Japan代表取締役社長の吉田仁志氏、SAS Institute SASフェローのアラン・ラッセル氏が経営に生かせるアナリティクスについて解説した。
