「データ活用」記事一覧
データ活用
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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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2018/11/29「AIの倫理」から「自然言語」まで―TableauがBIトレンド Top 10を発表
AIがさまざまな分野に浸透し始めたこともあり、2018年は改めてデータに注目が集まっている。AIについては、仕事を奪うあるいは暴走して新たな脅威が生まれるとの話題が多い。一方ITの世界では、AIを実践するためにはいかにしてデータを整備するかが重要であり、その上で「AIの倫理」を考えながら新しい技術を活用することが鍵になると認識されてきたのが2018年だろう。
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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アリティが見えてくる。
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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が提供している、サーバーレスのエンタープライズ・データウェアハウス「BigQuery」だ。そのバックエンドでは数百～数千台のサーバーがクエリを分散実行し、1クエリに対して約1000～2000コアが使用されている。そうした高性能にもかかわらず料金は一般のオンラインストレージ並みで、「とにかく速くて安い」高コ...
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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った吉川氏から、2017年9月に経営のバトンを受け継いだのはIBM、レッドハットで豊富なエンタープライズIT業界の経験がある高橋倫二氏だ。
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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。多彩なデータを統合し、利活用できるようにはどうしたらいいのか。そうした企業の課題に向き合い、数々のデータ統合プロジェクトを支援してきた株式会社リアライズの櫻井崇氏が登壇し、経験に基づく実践的なデータ統合の進め方について語った。
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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。
