「データ活用」記事一覧
データ活用
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2016/06/29データベースを変革するテクノロジーを生み出した人間 012
IDMS、Seed、DMBS-32などのネットワーク型データベース全盛の1980年代初頭、リレーショナルデータベースが台頭をし始める時代に、マイナーだけどキラリと光るInterBaseというRDBが開発されます。その後InterBaseは紆余曲折を経てFirebirdというオープンソースを生み出します。その後、ロシアやブラジルなどアメリカナイズされていない国々では多くの実績のあるデータベースとなったのです。最近ではロシアの証券システムにFirebirdが使われるというニュースもあるぐらいです。...
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2016/06/17コグニティブビジネスは今や実用段階へと突入――IBM Watson Summit 2016が開催
5月25日から2日間、日本IBMは「IBM Watson Summit 2016」を開催した。同社が進めているコグニティブビジネスやIBM Watsonの最新状況ほか、インキュベーションプログラムやブロックチェーンに関する取り組みについても発表された。
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2016/06/08データ分析は、自社で賄うべきか？【戦略的データマネジメント講座】
データ分析を自社で賄わなくなるのはどんな時でしょうか。――アウトソーシングした方が早い・安い・品質が高い。自社ビジネスのコアバリューにあたらない。定型・バッチである。――いろいろ考えられますが、ポイントは自社で賄うのを止める対象とトリガーを十分検討、整理しておくことでしょう。
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2016/05/26ブランドへの信頼？第三者認証？…事業者が実施するパーソナルデータの活用、ユーザーは何を信用すべきか？
アップルのように強力なブランド力を構築できる事業者は稀です。また、ブランドへの信頼というのは、しょせん事業者とユーザーの二者関係のあり方です。では、ブランドへの信頼がそれほど強くない事業者はどうすればいいのでしょうか。あるいは、事業者など信用できないというユーザーは何を頼ればいいのでしょうか。
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2016/05/02データマネジメントはなぜ失敗するのか？【戦略的データマネジメント講座】
データマネジメントは、ユーザビリティとガバナンスの狭間で行ったり来たりを繰り返しています。「利用者が自分でカスタマイズし分析ができます。Excelライクなので」「ユーザから利用実態を集めて公知にします。属人化したスキルを吸い上げます」「ユーザリテラシーが高くないので、すべてテンプレート展開します」など理由は様々ありますが、そのたびに変わるアーキテクチャによってデータマネジメント、データ運用は振り回されます。今回は、「データマネジメントはなぜ失敗するのか？」をテーマに、データコンセプトと利活用の...
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2016/04/28データの越境移転で日本の事業者がとるべき対応とは？
改正個人情報保護法には、個人情報の海外への移転を制限する規定（越境移転規制）が盛り込まれており、外国でデータを処理する事業者は、すべからく対応が求められる。こうした規制は、欧州連合（EU）から始まり、近年は諸外国で次々に導入されており、グローバル化の進む日本企業にとって、データの越境移転への対処は、愁眉の課題となっている。本稿では、日本の改正法への対処を確認した後、EU並びに諸外国における対応との違い及び課題について明らかにし、国境を越えたデータ移転への対処について考察する。
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2016/04/2540周年のSASを支えるCEO ジム・グッドナイト氏はまだまだ健在、さらなるチャレンジも語る
アナリティクス専門企業である、SAS Instituteが創業したのは1976年。今年は40周年の節目の年だ。ソフトウェアベンダーでビジネス領域を変えずに長い年月を貫き通している企業はそう多くない。過去にはIBMなどから買収の申し出も数多くあったようだが、そういった誘いは一切退け、プライベートカンパニーとして経営を続けている企業は珍しい存在だ。
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2016/04/19テロ捜査への協力を拒否したアップル、なぜ評価された？ データ・プロファイリングとブランドの関係
「私以外は私じゃない」はずなのに、その「私」のことを誰かが私自身よりよく知っている。それがデータ・プロファイリングの問題点だということは、前回の記事で紹介しました。では、それがいやな人はどうしたらいいのでしょうか。今回はデータ・プロファイリングとブランドの関係から、そのヒントを探っていきます。
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2016/04/08手段と目的を同時に議論していませんか？現実的なデータ活用戦略の考え方【戦略的データマネジメント講座】
データの利活用という命題は、情報システム部門の抱える主要課題の一つであり続けています。「こんなレポートが欲しい」「半年待ってください。30秒でだします」といった笑い話のようなやり取りが、いまだになされることも少なくありません。
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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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2016/03/29HPEの機械学習、アナリティクスの戦略がシンガポールでヴェールを脱いだ
ヒューレッド パッカート エンタープライズ（HPE)が本格的に機械学習を用いたアナリティクスサービスを強化し事業展開を始めた。分析プラットフォームの「Vertica」、セルフサービス型BIの「IDOL 11」、クラウドによるAPI連携サービス「Haven OnDemand」の3つのサービスと製品を連携させる。その全貌が「HPE Advanced Analytics World Tour」と題されたカンファレンスで世界中で発表されている。本記事では、シンガポールで開催されたカンファレンスの内容を...
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2016/03/25シリコンバレーはもはや「地名」ではなく、「マインドセット」――Pivotal Labs東京開設
Pivotalジャパンは2016年事業戦略および、昨年開設したPivotal Labs東京について記者向け説明会を開催した。同社カントリー・マネージャ正井拓己氏は「2016年は日本のデジタル・トランスフォーメーション元年になる」と話した。
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2016/03/24データの越境移転にどう対処するか？ EUと米国の「プライバシー外交」に見る日本がとるべき針路
日本が個人情報保護法を改正した目的の一つに、欧州連合（EU）から一方的に課せられている「パーソナルデータ移転の制限」を取り除くことがある＊1。このため、個人情報保護委員会の設置をはじめ、要配慮個人情報の導入や、小規模の事業者への適用除外の廃止など、改正法に盛り込まれた規制強化となる規定の多くは、EUの法制度を意識した内容となっている。はたして、日本はEUから円滑にパーソナルデータの移転ができるようになるのか。今回は、EUとの交渉で先行する米国の状況を見ながら、日本のとるべき対応について考える。...
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2016/03/24アドビがDevice Co-opを発表、マーケティングはデバイスベースから人ベースへ
アドビは、Adobe Summit 2016ゼネラルセッションの中で、複数のデジタル顧客接点の消費者識別を向上するネットワーク「Adobe Marketing Cloud Device Co-op」を発表した。Device Co-opは、人々が複数持っている持っているデバイスの違いではなく、複数のデバイスを使っている人そのものを識別する仕組みだ。
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2016/03/23モノより体験―“デジタルエクスペリエンス”が世界を変える―Adobe Summit 2016開幕
米国時間の2016年3月22日、アドビのデジタル・マーケティング分野の年次カンファレンス「Adobe Summit 2016」がラスベガスで開幕した。アドビというとIllustratorやPhotoshopなど、Creative Cloud関連製品イメージがどうしても強くなる。とはいえ、Webアクセス解析やWebの最適化ツール「Omniture」を買収して以降、続々とデジタルマーケティング領域のツール群を増やしており、統合的なマーケティング・オートメーションプラットフォームとなるAdobe M...
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2016/03/1416Node 5Terabyte! Oracle、HP、EMCによるデータウェアハウス・デモ 011
世界中の衛星放送を手がける仮想の会社「インターサテライト社」をモデルにデータ構築を行いました。この会社では各家庭に番組を提供し放送料収益を上げるだけでなく、コマーシャルを通じて通信販売も行っています。1日70万件に上る視聴データをはじめとし、販売データ、顧客、番組、コマーシャルなどのデータを３年分持っています。
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2016/03/09あの企業は私よりも私のことを知っている――プロファイリングされた個人データの何が問題なのか？
「私」に関する情報を集積し、それを分析して、「私」がいかなる人物であるのかを解明することを、プロファイリングと呼びます。プロファイリングがこんなに盛んになり、その価値が意識されたのは、たかだかここ10年くらいのことに過ぎません。そうしたことに40代の半ばまでなじみのなかった筆者には、アマゾンやグーグルなどの海外の企業が私よりも私のことを知っており、集積されたデータが海の向こうで保存されているというのは、この上なく気持ち悪いと感じます。では、プロファイリングされた個人データのいったい何が問題とな...
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2016/03/02ビジネスを加速する、ストレスなき情報活用インフラ！Vertica活用ケーススタディ
情報系システムのパフォーマンス改善、運用管理コスト削減に貢献するデータベース、「HPE Vertica」。データ処理の高速化は、ビジネスを加速します。本稿では、検索／分析用途専用のデータベースであるHPE Verticaを導入した企業が、どのような課題を抱え、それを解決する手段としてなぜHPE Verticaを選択したのか、代表的な事例パターンをピックアップしてご紹介します。BIやビッグデータ分析基盤のパフォーマンス、運用コスト、導入費用などに課題をお持ちの方の参考になれば幸いです。
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2016/03/01データ管理基盤は“魔法の箱”ではない！データコンセプトを定義する【戦略的データマネジメント講座】
「データ分析をしよう」と志したとして分析の対象データが質量ともに揃っているとは限りません。さらに、なんらかのデータがあったとしてそれが使えるとも限りません。一連のデータライフサイクル（作成→保存→利用→共有→アーカイブ→破棄）を俯瞰し、さらに将来の何に備えるのか。トータルでデータコンセプトを決めることが基盤アーキテクチャ、データアーキテクチャ検討の基礎になります。
