データ分析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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2019/09/30「AI民主化」のための汎用プラットフォームを提供するDataRobotの戦略
今やAIや機械学習技術をすぐに利用できるサービスを、クラウドベンダーなどから数多く提供されている。とはいえ、AIや機械学習技術を実際のビジネスプロセスに組み込み活用できている企業は、まだそれほど多くない。多くの取り組みが実証実験レベルで止まっているのが現実だ。そのような状況の中、AIや機械学習技術の利用を自動化し、容易にビジネスプロセスに適用できるようにする。それによりAIの民主化を実現しようとしているのがDataRobotだ。
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2019/02/13あらゆる人がデータを使いこなせる時代がもうそこまで迫っている――Tableau 田中香織氏
データ活用が企業の既知の課題となって久しい。その精度や難易度が上がる反面、より多くのユーザーが高度な分析を行えるようなテクノロジーが注目されている。その代表格とも言えるのが「Tableau」だ。機械学習、統計、自然言語、スマートなデータ準備などについての具体例、そしてスマート分析時代における人とデータとの関わり方について、Tableau Japan株式会社でアソシエイト セールスコンサルタントとして活躍する田中香織氏が自身の経験を踏まえつつ、デモンストレーションを交えながら紹介した。
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2019/02/08河本薫教授が説く、普通の企業においてデータとAIの活用を推進するために必要な「人材」と「組織の力」
大阪ガスでデータ分析の業務に長らく従事し、同社退社後の2018年4月からは滋賀大学のデータサイエンス学部教授に就任している河本薫氏。現在はアカデミズムの立場からデータを活用したビジネスのあり方についてさまざまな研究・提言を行っている。編集部が主催したdata tech 2018に登壇した河本氏は「普通の企業においてデータとAIの活用を推進するために必要な人材とは？」と題して企業における20年間の経験をもとに、企業が今後備えるべきデータ活用を推進していくための「組織力」について紹介した。
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2019/01/29Microsoft Azureのデータ分析サービスを使い倒すには？ 実例を元にツール活用方法を徹底解説
ビジネスにおけるデータ活用が着実に現実化してきている。SNSの普及やセンサーからのデータ取得が可能となり、これまでにない粒度や種類のデータが取得できるようになった。加えてクラウド基盤へのシフトも大きく進んでいる。こうしたなか、よりモダンな形で、より効率良くデータ活用を進めていくにはどうしたらいいか。編集部主催のdata tech2018に登壇した日本マイクロソフト クラウドソリューションアーキテクト 大内山浩氏が解説した。
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2019/01/25データ流通のボトルネックを見過ごすな――Delphixでデータ準備工程を大幅短縮
2018年9月に経済産業省が「DX（デジタルトランスフォーメーション）レポート」を公表したように、これからはデータ活用は企業存続に欠かせない鍵となる。ところが、これまでのシステムの老朽化や保守の属人化などが足かせとなっている。旧来のシステムを刷新し、新技術との連携を果たすためのソリューションを実例も交えながらアシスト 小山雄貴氏が解説する。
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2019/01/24これまでIT化されてきた10倍以上の部分にAIが使われる――Laboro.AI CEO 椎橋徹夫氏
「AIブーム」とも言われ、急速にAIの導入機運が高まる中で、「プロジェクトが上手く進まない」「PoC以降のロードマップが描けない」といった悩み事もまた具体的になってきているという。実際どのようなことが課題となるのか、またそれを回避するにはどうしたらいいのか。編集部主催のdata tech 2018に登壇した株式会社Laboro.AI代表取締役 CEO 椎橋徹夫氏が、AI/機械学習の導入に不可欠なソリューションデザインとおさえておくべき考え方について解説した。
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2019/01/22楽天技術研究所の森正弥氏が語る、個別化時代への挑戦とCreative AIの衝撃
楽天の執行役員を務めるとともに、楽天技術研究所の代表と楽天生命技術ラボの所長も兼任し、AIなど同社の技術戦略の中核を担う森正弥氏。data tech 2018に登壇した森氏は、現在同社で進めているAIに関する研究開発とその成果、さらにはAIの最先端の研究分野として近年注目を集める「Creative AI」に対する取り組みについて紹介した。
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2019/01/15「分析スキルのサイロ化」がアナリティクス・ライフサイクルを分断させている――SAS 畝見真氏
AI/機械学習を活用したビジネス価値創出に不可欠とされる「アナリティクス・ライフサイクル」。利益を生み出すためには、データを準備し、予測モデルを開発し、業務に実装する、というサイクルをすばやく回し続けることが重要だ。そのために必要な組織内の分析者などの連携を実現するAIプラットフォーム「SAS Viya」について、SAS Institute Japanビジネス開発グループ エバンジェリストの畝見 真氏が解説した。
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2017/10/06セルフサービスBIはIT部門の敵なのか？
BIを定型化させることで、一時的に保たれてきたデータガバナンスは、セルフサービスBIによって、再び脅かされようとしています。しかし、データへのアクセスをいかに制限するかといった「守り」の考え方だけでは、これからのデータガバナンスは維持できません。むしろ、データをより有効に活用するための企業データ地図である「コーポレート・データモデル」の作成といった「攻め」の考え方に基づいたアプローチが必要になっています。
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2017/09/13エンドユーザーコンピューティングを覚えていますか？ はじめから「セルフサービス」だったBIの歴史
セルフサービスBI、ビッグデータ、AI・・・BIを取り巻くいろいろなトレンドが発生し、BIへの関心はいまだ高いままですが、一方でBIへの理解が本当に深まっているとはいえません。新たに始まる本連載では、黎明期のBIから今のBIに至る道筋を振り返りつつ、最新の技術トレンドがBIを今後どのように変えていくのかを考察していきます。この連載を通じて、BIの本質を理解するためのポイントが整理できると幸いです。
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2017/02/21【編集部主催セミナー】「データ活用最前線2017～データ×BIが導く業務変革」3月10日（金）開催！
2017年3月10日（金）にEnterpriseZine編集部の主催セミナーEnterpriseZine Day『データ活用最前線2017～データ×BIが導く業務変革』(参加無料：事前登録制)を開催します。今や業種・業態を問わず、多くの企業で企業競争力強化に向けた データ分析への取り組みが検討、実施されています。なかでも、データを分析して業務プロセス改善やコスト削減、生産性向上などの経営や業務改革で成果を上げるデータ活用や セルフサービスBIに期待を寄せられています。 本セミナーでは、データ活...
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2016/12/02新鮮なビールを消費者に届けるために、キリンが選択したInforのアプリケーション製品とは？
今回はビールの話題だ。今年も残すところわずかとなり、冬の気配も濃くなってきた。暑い時期のビールもおいしいが、寒くなれば鍋料理とビール、忘年会の乾杯でビールとむしろ飲む機会は増えるかもしれない。どちらかと言えば、宴会などの最初に「気軽に味わう」のがビールだろう。しかしながらメーカーは、顧客にいかにおいしくビールを飲んでもらうか、そのためにありとあらゆる努力をしている。これは顧客が「おいしい」と感じることが、競合との戦いに勝つことにつながるからだ。
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2016/09/12P&GはExcelを採用、コカコーラはExcelではダメと判断―テラデータ「PARTNERS」開催
今週は、テラデータのユーザー会イベント「PARTNERS」の取材で米国アトランタに来ている。PARTNERSは、テラデータ主催のマーケティングイベントではなく、テラデータのユーザー会が主催するユーザーのためのコミュニケーションの場となっているのが特長。なので、テラデータユーザー企業による、数多くの事例セッションが行われる。参加している人たちはユーザー同士で情報交換を行い、より良いテラデータの活用方法を探っている。
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2016/04/07オンデマンド機械学習分析サービスを提供するHPEが目指す「拡張された知能」
分社後のヒューレット パッカード エンタープライズ（HPE)が、ビッグデータ市場に再び本腰を入れ始めた。これまでのオンプレミス型のアナリティクス製品IDOLと、クラウドで提供する「Haven OnDemand」の両方で、IoTに対応する非構造データ分析のソリューションを提供する。今回、シンガポールで開催されたメディアイベントでは、その最新の取り組みの様子が発表された。
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2015/07/06【第九回】経路探索(後編) R言語と地図データによる実行
前回は経路探索アルゴリズムの概要とビジネスにおける適用例を中心に説明しました。今回はR 言語とオープン地図データを使って、前回で紹介した代表的なアルゴリズムによる経路探索の実行手順を説明します。
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2015/06/29【第八回】経路探索(前編) アルゴリズムとビジネスへの適用
今回より2回にわたって、経路探索を紹介していきます。今回は経路探索アルゴリズムの概要とビジネスにおける応用例を中心に、次回はR言語を用いた経路探索の実現方法を、実際の地図データを使って説明します。
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