「ビッグデータ/データ活用」記事一覧
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2018/10/11
データという水を得た魚となり情報科学の研究へ――Sansan DSOC 奥田裕樹さん
生物学の視点から漁業管理を学びデータ分析に足を踏み入れ、バイオインフォマティクスを研究、現在はSansanにて自然言語や機械学習を研究している奥田裕樹さん。データサイエンティストとして成長していくリ...
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2018/03/15
クラウドストレージならではの利点を活用――「BigQuery」で高性能かつ安価なデータ分析基盤を実現しよう！【デブサミ2018】
かつては高価だったデータウェアハウスは、クラウドの普及によって今や高性能かつ安価に利用できるインフラになりつつある。そうした中で注目を浴びているのが、Google Cloud Platformが提供...
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2018/03/02
なぜ企業のビックデータ活用はうまくいかないのか？―あらためて「本当に欲しいデータ」について考える
なぜプロジェクトは巨大化し、なぜシステムの運用費はかさみ続け、なぜ新しい技術は敬遠されてしまうのか。企業のストラテジーを考える専門家と、システム設計の専門家がデータ活用の今昔と最適解を語る。
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2018/02/02
“高いハードウェアの会社”のイメージを刷新できるか？ テラデータ新社長高橋氏の戦略は、包括的なコンサルティング・サービスにあり
データウェアハウスの老舗であり、ビッグデータ時代になっても堅実にビジネスを進めているテラデータ。同社の日本法人である日本テラデータが、2018年度の経営方針を発表した。長く日本法人の代表取締役社長だ...
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2017/12/07
分析基盤の導入に不可欠なデータ統合の進め方――リアライズ 櫻井崇氏が解説
データの利活用がビジネスを大きく左右する時代、多くの企業で分析基盤の導入が急ピッチで進められている。しかし、基盤を導入してもデータ自体の整理が進まず、苦労しているケースは少なくない。多彩なデータを統...
ビッグデータ/データ活用
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2017/12/06IT部門はデータマネジメントを基点に「データドリブンへの変革」を推進せよ――PwCコンサルティング 高橋功氏
データ活用の必要性やデータ経営の重要性は声高に叫ばれているが、それを実際に自社でうまく適用するために求められる要件とは何か。「data tech 2017」（主催：翔泳社）の特別講演に登壇したPwCコンサルティング合同会社 テクノロジーコンサルティング シニア・マネジャーの高橋功氏は、企業がデジタル変革を実現する上でのキーポイントとして「データマネジメント」を挙げる。同氏いわく、データを基点とした意思決定、いわゆる「データドリブン」な経営スタイルを実現できるかどうかが、デジタル変革の成否を分け...
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2017/11/24必要なのは「問題解決型教育」、入門から実践までデータサイエンスの学び方
ビッグデータ、データサイエンティストのブームを経て今や空前のAIブーム。しかし根底にあるのは、データアナリティクスであることに変わりはない。各省庁や大企業のデータ分析コンテストの運営や、データアナリティクススキルを持つ人材に活躍の場を提供しているオプトホールディングの齊藤秀氏に、人材育成の課題と取り組みについて話を聞いた。
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2017/11/22成功の反対は「何もしないこと」、まずはやってみよう――稲田修一氏が提言するIoT活用による価値創造の方法論
IoT/データ活用では「思考バイアスをただすことが大事」と一般社団法人 情報通信技術委員会 事務局長の稲田修一氏は述べる。ビジネス変革のためにIoT/データ活用が注目されているが、活用を成功させるには価値創造のやり方や開発方法なども変えていくことが必要。また、人々のマインドを変えていくことも必要。「data tech 2017」（主催：翔泳社）に登壇した同氏が、ビッグデータ/IoT活用によるビジネス変革の本質とそのインパクト、価値創造の方法論とモダンな開発手法への転換、その推進に不可欠なマネジ...
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2017/10/23マーク・ベニオフ氏や三木谷氏も投資するDomoの将来性
独立系のBIツールベンダーは、大手データベースベンダーなどに買収されその数を減らしてきた。ところがビッグデータ活用が注目されて以降は、クラウド上でデータ分析を行うサービスを展開するベンダーは一気に増えた。彼らのサービスの多くは、使いやすさ、初期投資、導入の手間が少なくて済むことを売りにしている。手軽にBIの環境を実現できるところが評価され、それら新興のクラウド型BIサービスはそれなりの数の顧客を獲得しているようだ。
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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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2017/09/29クラウドだけではないOracle Analytics Cloudの強味とは
企業のITに求められるものが、業務のプロセスを効率化してコスト削減するところから、ビジネスに新たな価値を生み出すところにシフトしつつある。そのための方策の1つとして良く話題になるのが「セルフサービスBI」だ。IT部門が主導し事業企画部門などの特定の人たちにデータ分析する環境を提供するのではなく、各ビジネス現場にいるスタッフなどが必要なデータを自ら取得し、それを基に自分たちの業務に関する意思決定の支援をするのだ。
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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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2017/08/03ビッグデータ分析をSQLで簡単に！～IoTを支える超高速分析用DB Vertica～
「Vertica」は情報系システムにおいて大量データの「超高速」集計・分析処理に強みを持つ列指向データベースとして、ワールドワイドで3,500社以上のお客様に利用いただいているデータベースソフトウェアです。「Vertica」には単なるデータベースとは一線を画すビッグデータ分析プラットフォームとして、独自の分析関数や機械学習といった豊富な分析機能が実装されています。本稿では、このような「Vertica」のビッグデータ分析機能の概要や活用法をまとめてご紹介します。
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2017/07/27Think Big Analyticsがサービス部門に。今、テラデータがオープンソースに力を入れる理由
2014年9月、テラデータはThink Big Analyticsを買収しHadoopおよびビッグデータ・コンサルティングの能力を手に入れ強化した。日本においては、2016年からThink Big Analyticsのサービスの本格展開を開始している。買収後もどちらかと言えば独立した存在として活動してきたThink Big Analyticsだが、2017年からはテラデータ本体のサービス部門の一部となり、本格的にテラデータのビジネスとして力を入れている。
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2017/05/29ビッグデータ、AI、ブロックチェーンを活用、インフラは適材適所で。みずほ銀行が取り組むFinTechの今
ここ最近、急激に耳にするようになった言葉の1つに「FinTech」がある。これはFinance（金融）とTechnology（技術）を合わせた造語だ。今、金融業界ではクラウドやビッグデータ、AI、ブロックチェーンなどの技術を活用し、ITによるデジタル変革を積極的に推進し始めている。ガートナーが主催した「ITインフラストラクチャ & データセンターサミット 2017」（4月28日開催）では、みずほ銀行 ＩＴ・システムグループ専門役員 加藤 昌彦氏が登壇し、みずほフィナンシャルグループ（以...
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2017/03/03特別鼎談「データ仮想化の大いなる可能性を探る！」（後編）
前回に引き続き、「データ仮想化」についてお届けする。企業内のさまざまなシステムやデータベースに散在しているデータを論理ビューにまとめ上げ、データウェアハウスのような大掛かりな仕組みを構築・運用することなく、データベースを「仮想的に統合する」というソリューションだ。このデータ仮想化を実現する代表的な製品の1つが、レッドハットが提供する「Red Hat JBoss Data Virtualization（JDV）」だ。同製品の特徴や強みについて、レッドハットの河野恭之氏と、日本ヒューレット・パッカ...
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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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2017/02/10特別鼎談「データ仮想化の大いなる可能性を探る！」（前編）
ビッグデータがバズワードから現実的なビジネス課題へとシフトし、その先のIoTやオープンデータ活用といった次なるデータ活用のテーマが見えてきている。このデータ活用の鍵となるテクノロジーのひとつが「データ仮想化」だ。これは一体どのような技術で、企業に何をもたらしてくれるものなのか？ 世界中で広く使われているデータ仮想化製品「Red Hat JBoss Data Virtualization(JDV)」を提供するレッドハットの河野恭之氏、そして同製品を使ったソリューションを国内で広く展開している日本...
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2017/01/05プライバシー専門人材の市場が生まれる！データ保護責任者（DPO）とは何か？
多くの日本企業では、個人情報の保護は重要であると認識していても、専門の部署や専任者を配置するまでには至らず、セキュリティ部門やコンプライアンス部門等が兼務しているというのが実態ではないだろうか。一方、欧米では、プライバシー保護の専門能力を有した人材（プライバシー専門人材）を採用する企業が多く、さらに昨今の規制強化の潮流を受けて人材需要が拡大を続けており、プライバシー保護は将来性のあるキャリアと考えられている。今回は、EUで導入されるデータ保護責任者（DPO：Data Protection Of...
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2016/12/27PostgreSQL for Auroraで、オンプレミス商用データベースのクラウド移行は加速するか
12月15日、アマゾン ウェブ サービス ジャパン（AWS）が、11月29日から米国ラスベガスで開催していたカンファレンスイベント「re:Invent」の報告会を開催した。re:InventはAWSの世界最大のカンファレンスであり、マーケティングイベントではなく参加者自らが学ぶ機会を得る「学習型カンファレンス」であることが特長だ。AWSの業績は、12月の売り上げ13ビリオンドルで年率55％の成長を続けている。顧客も数百万を超えるアクティブカスタマーがある。リージョンも増えており、カナダ、ロンド...
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2016/12/21エンタープライズ環境における Power BI の使い方 (後編)
「進化を続ける Power BI の効果的な使い方」 連載第4回目です。前回は Power BI Serviceをエンタープライズでご利用いただくにあたって気になるポイントのうち、大容量のデータを扱う方法について触れました。本記事でも引き続きエンタープライズでの利用を想定し、おもにセキュリティに焦点を当てて説明していきます。
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2016/12/13エンタープライズ環境における Power BI の使い方 (前編)
「進化を続ける Power BI の効果的な使い方」 連載第3回目になりました。前回は Power BI Serviceをご利用いただくにあたってのテナント管理について説明しました。本記事ではエンタープライズのお客様で Power BI をご利用いただくにあたって必要となる情報をお届けしていきます。
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2016/12/08Power BI Serviceのテナント管理
前回の記事では、「Power BI Serviceで出来る事」を中心にお伝えしましたが、今回の記事ではPower BI Service を企業内で利用する場合に、必ず必要になってくる「テナント」の管理について解説をしていきたいと思います。
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2016/12/07デジタルラジオ放送でドライバーに的確な情報を――アマネク・テレマティクスデザインCEO 今井武氏
カーナビは目的地までの最適な経路を案内をするだけではなく、周囲の交通情報や気象情報を受信することができる。走行履歴を有効活用する取り組みも始まった。……というのが3年半前の話。振り返ればビッグデータ分析とIoTの初期の取り組みでもある。現状はデジタルラジオ放送を通じた情報配信へと発展している。
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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。
