EnterpriseZine(エンタープライズジン)

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著者情報

  • 谷川 耕一(タニカワ コウイチ)

    EnterpriseZine/DB Online チーフキュレーター

    かつてAI、エキスパートシステムが流行っていたころに、開発エンジニアとしてIT業界に。その後UNIXの専門雑誌の編集者を経て、外資系ソフトウェアベンダーの製品マーケティング、広告、広報などの業務を経験。現在はフリーランスのITジャーナリストとして、クラウド、データベース、ビッグデータ活用などをキーワードに、エンタープライズIT関連の取材、執筆を行っている。


執筆記事

  • 2020/01/06

    2020年は企業もそろそろ量子コンピュータの情報収集を始めるべきだ

     2019年はAIや機械学習の技術の普及が加速する一方で、従来技術との使い分けや適用領域の見極めもある程度浸透したといえる。そのことで、AIや機械学習の技術は落ち着きを見せ、実務に応用できるようになった。一方でこれからの技術として2020年以降注目したいのが、量子コンピュータだ。まだまだ企業がビジネスで利用するレベルには至っていないが、この技術のさまざまな動きが目立つようになっている。量子コンピュータがそろそろ自分たちの周りにも実際にやってくる、そんな世界を意識し始めるべきかもしれない。

  • 2019/12/20

    SQL Server 2019の最新情報とMicrosoft Data Platformの全貌

     2019年11月19日に開催された「data tech 2019」では、「SQL Server 2019 とともに知る、Microsoft Data Platform」と題し、日本マイクロソフトの畠山大有氏が、最新のMicrosoft SQL Server 2019を含む、Microsoft Data Platformの状況について紹介するセッションを行った。

  • 2019/12/17

    Oracle Databaseのブロックチェーン、マイクロサービスなど新技術との親和性とは?

     ここ最近は機械学習やブロックチェーン、マイクロサービスなどがIT業界における注目の技術キーワードだ。多くの製品やサービスがこれら技術を取り込んでいたり、対応するアーキテクチャになっていたりする。そんな中で老舗リレーショナル・データベースのOracle Databaseも「これら新しい技術を活用して、よりユーザーにとって使いやすいデータベースになることを目指しています」と言うのは、Oracle High Availability and Emerging Tech担当 シニア・バイスプ...

  • 2019/12/16

    企業のDX実現のために地方都市人材の活用に期待する──インサイトテクノロジー

     2019年に行ったさまざまな取材の中で、たびたび話題に上ったのが「人材不足」だった。デジタル変革のための人材がいない、データサイエンティストを採用したくても適した人材がそもそも転職市場にいない。また外資のビジネスが伸びているベンダーでは、エンジニアだけでなく製品マーケティングや広報担当などの人材についても、「誰かいい人を紹介して」と相談されることもしばしばだった。

  • 2019/12/13

    躍進するVeeam、次の一手はバックアップ技術を軸としクラウド・データ・マネジメント領域へ

     2019年9月12日、Veeamの最新の戦略を紹介する「VeeamON FORUM Tokyo 2019」が開催された。データマネジメントやデータ保護の最新技術、トレンドが語られ、それを受けた形でVeeamからクラウド・データ・マネジメントの戦略について説明が行われた。

  • 2019/12/02

    SAPが会津若松で中小企業のものづくりのイノベーションに取り組む理由

     2025年の崖をどう乗り越えるのかの話題とともに、タイミングが重なるSAP ERPのサポート終了をユーザーがどう乗り越えれば良いかの話題が取りあげられることが多い。SAPと言えば、ERPアプリケーションのトップベンダーだ。それは間違いないが、同社のビジネスは今や、従来のERPアプリケーションよりもそれ以外の売り上げのほうが大きい。

  • 2019/11/28

    機械学習もDBで実装、ビッグデータ分析・活用特化基盤でデータドリブン経営を推し進める

      データ活用が盛んに叫ばれるようになった今日、大量のデータを分析して経営の意思決定をするには、基盤となるデータベース上の課題をクリアにしておかなければならない。2019年10月17日に開催されたアシストテクニカルフォーラム(東京・虎ノ門)のセッション「機械学習もできる!事例から学ぶ、データドリブン経営の分析データベース」では、従来のデータベースにありがちな課題とそれらを解決する方法が紹介された。

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