開発者とDBAとの協力関係も改善
事例:ステートフルアプリの速度を最大限に高めたデータベースDevOpsツール
ステートフルアプリの柔軟性を高めるデータベース管理と永続ストレージのソフトウェアが登場し、「データベースDevOps」は成立しない言葉ではなくなっている。小売業、金融業など5社のユースケースを紹介する。(2018/10/9)

Computer Weekly製品ガイド
データの価値にフォーカスするシリコンバレーの新興企業
米カリフォルニア州の新興企業が、データから価値を引き出す手段の向上を目指している。(2018/10/5)

スモールスタートから重要なビジネス基盤への成長
「モンスト」の裏側を支えるログ分析システムを、ミクシィはどのように構築したか
ゲーム「モンスターストライク」(モンスト)で躍進するミクシィのデータ分析基盤を支えたのは、新しいワークスタイルだった。たった数人から始まったチームが全社を支える一大プロジェクトまで育った背景とは。(2018/10/3)

NoSQLデータベース市場が高成長
63.2%の企業がアナリティクスにクラウドDWHを積極利用 IDC Japanが発表
IDC Japanが国内ビッグデータ/アナリティクス(BDA)ソフトウェア市場の概況と、2022年までの市場予測を発表した。市場は非構造データの活用がさらに進む見通し。ユーザー企業調査から見た市場拡大における課題とは。(2018/8/27)

データ活用で“インサイト”を得るために
知っていると差がつく「これからのデータ統合」について
多くの企業が悩む「データ統合」という課題。データを知見に変え、ビジネスの成果につなげるためにまず取り組むべきこととは何だろうか。(2018/7/31)

製品の違いを見分けるために
バックアップアプライアンス、主要ベンダー8社の製品の特徴を徹底比較
主要なバックアップアプライアンスの多くは、バックアップ、アーカイブ、災害復旧、レプリケーションなど、類似の機能を備えている。主要8社の製品情報をまとめた。(2018/7/31)

「センターオブエクセレンス」確立が鍵
事例:ロボティックプロセスオートメーション(RPA)導入で顧客サービスは向上したか
信用格付機関のEquifax、住宅ローン金融サービス機関のColorado Housing and Finance Authority(CHFA)、保険会社のUnumがRPAを導入した事例と、その成果を紹介する。(2018/7/12)

高度な技術をどうサポートするか
CIOが機械学習から逃げられなくなる日
機械学習を企業に導入する流れをCIOはどのようにサポートできるだろうか。恐らくはデータレイクの構築から始めることになるだろう。(2018/6/28)

「求められるもの」と「価値のあるもの」の違いとは
Indeed.comが教える「CIOに求められるスキル」10選
求人サイトIndeed.comが、求人情報を基にCIO(最高情報責任者)に最も求められているスキル一覧を発表した。専門家の話によると、「最も求められている」スキルが最も価値のあるスキルというわけではないという。(2018/6/21)

大量のデータを高速で分析するなら
GPUデータベースとは CPUとの比較で分かるビッグデータ並列処理
データを処理する新しい方法としてGPUデータベースの活用が始まっている。ビッグデータの並列処理を中心に話を聞いた。(2018/6/18)

必要なことをリストアップ
人工知能(AI)インフラの基本要素、求められる戦略は?
人工知能(AI)インフラを構築するには、ストレージ、ネットワーク、AIデータのニーズを真剣に検討し、その結果を熟慮した戦略的な計画と組み合わせる必要がある。(2018/6/15)

リアルタイムデータ収集処理基盤をAWSで構築
DeNAが「AWS IoT」を使った配車サービスの裏側を公開
モビリティーサービス(MaaS)事業に取り組むDeNAは、多数のAWS機能を駆使し、配車サービス「タクベル」を開発している。IoTの事例としても参考になる。(2018/6/6)

新薬開発を加速するテクノロジー
ビッグデータから生まれた「合成対照群」のインパクト 新薬開発の歴史を変え得る理由
新薬開発で多くの製薬企業が直面している課題の1つが治験参加者の確保だ。過去に実施された治験のデータ再利用がその解決策となり得る。過去の治験データ活用が臨床開発現場にもたらすインパクトとは。(2018/6/21)

新規ビジネスのチャンスを得やすいのはどちら?
いまさら聞けない「データサイエンティスト」と「ビジネスアナリスト」の違い
データサイエンスとビジネスアナリストの違いは、データサイエンティストがデータを深く掘り下げて、独自のビジネス解決策に行き着かなければならない点だ。もちろん違いはそれだけではない。(2018/5/18)

ETLや名寄せツールを使いこなす
NTTコムウェアとUQコミュニケーションズに学ぶデータ統合の間違いないプロセス
データドリブンな意思決定を志向する企業が増えつつあるが、たくさんのデータを持っていればビジネスに有利といえば、必ずしもそうではないようだ。(2018/4/26)

新薬開発を加速するテクノロジー
治験を支える「EDC」(電子的データ収集)の進歩は、なぜ新薬開発を加速するのか
新薬開発における症例報告データ収集に使う「EDC」(電子的データ収集)システム。近年はクラウドで動くEDCシステムが登場し、新薬開発プロセスの効率化に貢献している。(2018/4/4)

コスト、拡張性で「Amazon Redshift」と比較
リクルートの「Airメイト」に「BigQuery」と「Dataflow」が不可欠だった理由
リクルートは飲食店の経営状態を分析する「Airメイト」に、GCPの「BigQuery」と「Cloud Dataflow」を採用した。大量データ処理に強いGoogleクラウドのメリットを最大限に生かした事例として参考になりそうだ。(2018/3/26)

ポイントは「クラウドなら何ができるのか」
ビッグデータで輝くITスキルは、舞台がクラウドに移るとどう変わるのか?
企業は、ビッグデータの処理基盤をクラウドに移している。この動きは、それまでのITスキルを覆すことはないが、管理者や開発チームには幾つか変化が求められるだろう。(2018/3/12)

国内事例がなくても新技術を活用
kmタクシーがGCP「Cloud Spanner」を採用、新サービスでタクシー業界に新風吹き込む
kmタクシーの国際自動車は、「Google Cloud Platform」(GCP)のサービス「Cloud Spanner」を活用し、ビジネスを変革させる新しいサービス「フルクル」を開発した。Spannerを使った理由やメリットを聞いた。(2018/1/24)

新薬開発を加速するテクノロジー
モバイルヘルス(mHealth)とは? ウェアラブルデバイスの進歩が新薬開発を加速
新薬開発の分野においても、スマートフォンやウェアラブルデバイスは重要なツールだ。これらを活用して治験参加者の負担を減らし、治験に参加しやすい環境を提供する取り組みが進んでいる。(2018/1/11)

アルゴリズムよりもデータ
AI時代に生き残る企業がきっと備える“4つの習慣”
AI時代において企業に先発者優位性を与えるのは、アルゴリズムではなくデータだ。深層学習の第一人者であるアンドリュー・ウン氏がその理由を説明し、AIを活用する企業に共通する4つの“習慣”を紹介する。(2017/12/7)

事業部門と開発部門が持つデータ活用視点の違い
リクルートのビッグデータ分析基盤ができるまで、事業部門と開発部門が共に奮闘
リクルートのサービスで共通に使われる「リクルートID」。ここに集まる膨大なデータを同社はどのように収集、分析し、活用基盤を構築しているのか。機械学習の結果を現場で生かす上での苦労と併せて紹介する。(2017/11/27)

Computer Weekly製品導入ガイド
データの価値を引き出す「システム・オブ・インサイト」
データ管理は技術管理の結果ではなく、ビジネスの結果を出すことを指向しなければならない。(2017/11/15)

競合企業はもう使っている?
Microsoftが提供する「R」とは何か、HadoopはもちろんODBCにも対応
当社でもAI導入を、と考えると一般的にはまず社内のデータ分析から始める。データ分析用のさまざまな製品やアプリケーションがあるが、今回は無償で開始できるMicrosoft Rを紹介する。(2017/11/7)

ビッグデータ分析にクラウドを活用するポイント【後編】
データ分析が強みの人気クラウド、その豊富な機能とは
「Microsoft Azure」と「IBM Bluemix」には数多くのデータ分析機能が存在する。こうした機能を活用したデータ分析の手法、各サービスの特徴をまとめた。(2017/11/2)

ビッグデータ分析にクラウドを活用するポイント【前編】
OSSやクラウド(AWS、GCP)を使ったビッグデータ分析、基本的な流れをつかもう
クラウドベンダー各社は、データ分析に特化したクラウドサービス提供に注力している。こうしたクラウドサービスやOSSツールを活用したビッグデータ分析の基本的な流れを紹介する。(2017/10/31)

あるバーベキューチェーンの挑戦
「Alexa」でBIダッシュボードを強化、音声アシスタントが職場を変える
Amazon の音声アシスタント「Alexa」を調理場で活用する米バーベキューレストランチェーン Dickey’s Barbecue Pitの事例を見ていこう。(2017/10/6)

OLAPもOLTPもこれ1つで低価格に実現
超高速カラム指向型エンジンと一体化した次世代データベース登場、その実力は?
主要な商用データベースは高過ぎる。でも安いだけのデータベースにも不安がある。そんな企業に知ってほしい、コストと機能のバランスが取れたデータベースが登場した。(2017/10/2)

そのクラウド、本当に必要ですか
クラウドファースト“しくじり”企業の思わぬ代償、何が問題に?
クラウドへの移行を通して企業の収益を高めるには、綿密なIT戦略が不可欠だ。移行を急ぎ過ぎた結果、思わぬ代償を払わされた企業の例に学ぶべき教訓とは何か。(2017/7/11)

単なるETLでは限界
ビッグデータ活用の最初の難関「データ統合」をどうする?
真のデータドリブン経営の実現には、レガシーシステムを含めたデータ統合が必要になる。だが品質を確保するには従来のETLツールでは限界がある。どうするか。(2017/6/30)

EC2上の既存アプリは「思い切って捨てた」
眼鏡の「JINS」、ウェアラブル端末のIoT基盤をAWSのサーバレスで“再”構築
デジタルサービスに取り組むジンズは、眼鏡型ウェアラブル端末やERPのIT基盤にAWSを選択。全く知見の無い中でIoT基盤を手探りで構築していった。採算が取れるかどうか分からない新サービス開発で心掛けたことは?(2017/6/6)

データの蓄積から活用までオールインワンで
データ活用時代に生き残るための、新たなデータ分析基盤戦略とは
データ分析に注目していても、その基盤を整えるためのコストや手間が障壁となっている企業は多い。しかし手の届くDWHがあれば、データ活用時代に競争力を増せるはずだ。(2017/5/23)

ライフサイエンス企業のCIOが描く成長戦略【第5回】
製薬企業にITの新風を吹き込む、次世代のCIOがやるべき4つのこと
製薬企業のIT部門に求められる役割は大きく変わりつつある。ビッグデータ、人工知能(AI)、デジタルデバイスといった新技術をビジネス戦略に取り入れるCIO(最高情報責任者)の役割も見直す必要がある。(2017/4/25)

製薬企業のマーケティングを変えるデータ活用【第4回】
医薬品マーケターが利益に貢献したプロモーションを見抜く“すごいデータ分析”とは
製薬企業のマーケティング担当者が活用しやすく、「次のプロモーション施策では何が最適な打ち手となるのか」を考えるのに有効な、データ分析の代表的手法を解説します。(2017/4/17)

製薬企業のマーケティングを変えるデータ活用【第3回】
医療従事者向け情報提供ツールの膨大な選択肢から効果的な手段を選ぶコツ
eディテーリング(電子的な情報提供活動)ツールやメルマガ、オウンドメディアなど、MR(医薬情報担当者)から医療従事者に向けた情報提供ツールは多くの種類があります。目的に応じた効果的な選び方を紹介します。(2017/4/10)

製薬企業のマーケティングを変えるデータ活用【第2回】
製薬企業のMRが、ITツールを使いたがらない“残念な”理由
製薬企業のMR活動のIT化が進んでいます。Webサイトやメールなど多角的な情報提供ができるようになってきたものの、現場のMR(医薬情報担当者)がツールを積極的に使いたがらないのはなぜでしょうか。(2017/4/3)

製薬企業のマーケティングを変えるデータ活用【第1回】
製薬企業のマーケティング調査が「市場規模把握」で終わってしまうのはなぜか
製薬企業が新薬を上市する際、市場調査が「市場規模把握」にとどまってしまい、マーケティング戦略を決め切れなくなるケースが少なくないという。医療用医薬品業界のデジタルマーケティング専門家が解決策を説く。(2017/3/27)

ライフサイエンス企業のCIOが描く成長戦略【第4回】
製薬企業のビッグデータ活用、匿名化された患者の臨床現場データがあると何が分かる?
製薬企業はどのような形でビッグデータを利活用しているのだろうか。リアルワールドデータ(RWD)の話題を中心に、さまざまな企業の事例を紹介する。(2017/3/22)

300社超の調査で判明
データサイエンティストのスキル不足は大問題、「技術についていけない」の声も
多くの企業は、今日のビッグデータとデータサイエンスがもたらすチャンスを認識しているが、一方でそのエコシステムの複雑さに手を焼いている。(2017/3/6)

ライフサイエンス企業のCIOが描く成長戦略【第3回】
製薬企業にもビッグデータの波、「リアルワールドデータ」活用に必要な技術とは
製薬企業を中心として、「リアルワールドデータ」(RWD)の活用に注目が集まっている。該当するのはどのようなデータなのか。RWDをはじめとするビッグデータを活用するために必要な技術とは何だろうか。(2017/2/6)

やはり目指すべきは“保護”より“解放”
SQL Server on Linuxプレビュー版公開で探るMicorosoft“オープン化”の本気度
MicrosoftはSQL Serverの導入を促そうと、「SQL Server Enterprise Edition」機能を幾つか「Standard Edition」にも広げ、「SQL Server on Linux」を投入する。(2017/1/10)

ライフサイエンス企業のCIOが描く成長戦略【第2回】
製薬企業の営業・マーケ部隊をITで支援する2つの方向性とは?
MR(医薬情報担当者)の多くは、顧客である医師と5分以内の面談時間で情報提供をしているというデータがある。このような制約下で営業・マーケティング部隊の生産性を高めるためにITが貢献できることは何だろうか。(2017/1/10)

オンプレミスとAWSの両方に精通したプロフェッショナル集団
“クラウドネイティブ”なシステムを目指そう クラスメソッド流 AWS移行術
限られた予算の中でオンプレミスをAWSへ移行し、その効果を得るには、構築から運用までに一定のノウハウが必要となる。技術に精通したエンジニアが多数在籍するクラスメソッドに、AWS移行のコツを聞いた。(2016/12/15)

ライフサイエンス企業のCIOが描く成長戦略【第1回】
製薬企業のIT部門は販促活動の環境変化に備えよ――知っておくべき技術トレンド
専門性の高い情報を扱い、医薬品の適正使用を促すサイクルを構築するMR(医薬情報担当者)の業務には、データ分析やデジタルマーケティング技術の活用が大きな効果をもたらす可能性がある。(2016/11/28)

矛盾する2つの調査結果の謎
英SAP顧客「HANAに大満足」 vs. SAP優良顧客「SAP製品は二度と買わない」
2016年夏、SAP HANAに関する2つの調査結果が相次いで発表された。1つは、中小企業もHANAに高い満足度を示した。一方、SAP自身が紹介した優良顧客の60%は、二度とSAP製品は買わないという。(2016/10/25)

「Data Lake Analytics」「HDInsight」など
「Microsoft Azure」、知っておくべき7つのビッグデータサービス
Microsoftは「Microsoft Azure」のビッグデータサービスポートフォリオを拡大している。ビッグデータで大躍進を遂げたいユーザー企業が知っておくべきAzureのサービスを説明する。(2016/10/17)

特選プレミアムコンテンツガイド
病院経営と医療の質の向上に“効果あり”なデータ分析の使いどころ
病院のビジネスインテリジェンス(BI)活用には多くの使いどころがある。データ分析によって患者の再入院の回数を減らしたり、スタッフやベッドを適切に割り当てたり、医療詐欺対策をしたり、といった効果が期待できる。(2016/10/7)

Hadoopとの使い分けは?
ビッグデータを高速分散処理するSparkをAWSで動かすと何がすごいのか
「Amazon Web Services」(AWS)のHadoopサービスとして特に魅力的なのが「Apache Spark」である。「Amazon Elastic MapReduce」と連係して高速処理や多用途性を実現する。(2016/9/12)

Azureがベストになる条件とは?
それでもAWSではなくMicrosoft Azureを使うべき理由
AzureはAWSに大きく水をあけられていて、その差が縮む気配はない。あえて業界1位のAWSではなくAzureを選ぶ理由とは何か。Azureならではの優位点を検証する。(2016/8/26)

EMCの「DSSD D5」を採用
オールフラッシュストレージでOracle RACを「別次元の速度に」、導入企業の本音とは
最近登場したEMCのフラッシュシステム「DSSD D5」は、大規模で複雑なデータベースのクラスタリング機能で1日に何千件ものクエリを実行するユーザーに大幅なパフォーマンス向上をもたらすかもしれない。(2016/8/2)