データ分析に関する記事とニュース
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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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2014/12/18HPがリアルタイムWeb利用分析ソリューションを提供開始
HPのシングルサインオン（SSO）製品である「IceWall SSO」、トヨタ自動車など数万といった大規模ユーザーを抱える企業でも採用されており、日本において金額ベースで40％ほどのシェアを獲得しNo1の製品となっている。
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2014/10/23【第二回】アソシエーション分析：購買分析からレコメンデーション応用まで
アクセンチュアの全世界組織であるアクセンチュア アナリティクスチームが贈る「意思決定のためのデータサイエンス講座」。第二回目となる今回は、購買分析に効くアソシエーション分析を紹介します。
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2013/08/08意外と知られていない分析結果の正しい伝え方 - 「可視化」に含まれる二つの意味
前回の記事では、最重要データだけではなく、その構成要素も含め日常的かつ構造的にモニタリングを行うべきことと、仮説検証手法として「カイ二乗検定」をぜひマスターし、ビジネスにおける意思決定の質を向上させていただきたいこと、についてご説明しました。今回は、本連載の最終回として「可視化」と「課題に対する結論と新たな課題の発見」について、ご説明いたします。今までの連載はこちら。
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2013/07/17意思決定の質を向上させる統計的検定のすすめ 「“カイ”より始めよ」
前回の記事では、分析を開始する前には、仮説をチェックし分析で達成したい目標（ゴール）に関するあいまいさを排除すべきこと、および、データ分析においても「80対20の法則」は有効で、やみくもにデータを集めるのではなく必要不可欠なデータを十分に見極めた上でデータを収集すべきことについて、ご説明しました。今回は、「データの分析」と「統計的な解釈」について、ご説明いたします。今までの連載はこちら。
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2013/06/18データ分析にも有効な「80対20の法則」
前回は、ビジネスにおける“正しい”分析プロセスとは、事前に準備された計画に沿いつつ、さまざまな状況変化に応じて臨機応変に対応するものであること、そのなかで「ビジネスの世界」と「データの世界」を行き来するものであることをご説明しました。また、プロセスの最初のステップである「課題の設定」では、課題の明確化や仮説の洗い出しが重要であることについて解説しました。今回は、2番目と3番目のステップである、「分析ゴールへの翻訳」と「データの収集」について、ご説明いたします。
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2013/06/04データサイエンスは、｢ビジネスの世界｣と｢データの世界」を巡る旅
前回は、データサイエンスに関してビジネス部門の方々にとって大切なことは、ソフトウェアや分析手法の詳細を理解することに時間を費やすのではなく、データサイエンスを通して成果を得るのに欠かせない知識やスキルの習得に注力すべきであること、そして、そのための最初のステップが正しい分析プロセスの理解であることをご説明しました。今回からいよいよ、分析プロジェクトにおいてよくある「落とし穴」やその｢回避方法｣をまじえながら、ビジネスにおける正しい分析プロセスについてご説明いたします。
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2013/05/10データサイエンスのすすめ－ビジネス部門の意思決定に必要なものは「ソフトウェア」や｢分析テクニック｣ではない
ネットや書籍で目にする機会が急激に増加している「データサイエンス」は、これからのあらゆるビジネスパーソンに必要なスキルです。なぜなら、答えが見えない、何が問題なのかさえ分かりにくい現在のビジネス環境では、データサイエンスを使いこなせるかどうかで、圧倒的な差がつき、これまでのビジネスや組織のあり方を変革するほどの影響力を持つからです。本連載では、主にビジネス部門に所属する多忙なミドルの方々に向けて、データサイエンスを効率よく理解し、そこから成果を得るためのポイントをご説明いたします。
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2013/03/25【Excelデータ分析講座】6-4 ソルバーによる製品在庫計画～ソルバー編
今回は、ある製品の倉庫別の在庫計画を行います。倉庫は3か所に存在し、配送地域は6つに分かれています。配送コストは倉庫と配送地域の組み合わせによって異なります。地域ごとの需要予測を満たす在庫数を各倉庫に分散させますが、倉庫によって在庫の上限数は決まっています。このような条件下で輸送コストを最小化する在庫数を求めるのが命題です。そこで、ソルバーを利用して、輸送費が最小になる倉庫ごとの在庫数を計画します。
