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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)

手元に残すべきデータとは
「医療ビッグデータ」でもクラウド移行は“じわり”と進行、その最新事例とは
EBM(根拠に基づく医療)へ移行するほど、医療機関ではクラウドストレージの需要が高まっていく。では何のデータを手元に残すべきか。事例から考察する。(2016/7/19)

【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第2回
やっと分かった ビッグデータアナリティクスでHadoopを使う理由
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。(2016/6/30)

予測分析を実現する「次世代DWH」構築
「高額なデータマート開発費」はもう“化石”、インメモリDBがもたらす見逃せない価値とは
ビジネス環境の変化に瞬時に対応する「リアルタイム経営」を実践するには「次世代データウェアハウス」構築が必須。だが、企業にとってはデータマート開発コストが重荷になっている。どう解決すべきか。(2016/6/28)

素早い社内展開が可能に
こっそり知りたい「SaaS」の基本、「Office 365」が使いやすいのはなぜ?
SaaSの導入が広がっており、企業もアプリケーションの提供方法をSaaSにシフトしている。IT部門は、SaaSを使うことでどのようなメリット/デメリットがあるのだろうか。(2016/6/27)

ペットシッター分野の“Airbnb”と呼ばれるRover.comの事例
シェアリングエコノミー業界はデータ分析が命綱、データ駆動型改革のススメ
シェアリングエコノミービジネスにとって、データに基づいた意思決定はなぜ重要なのか。ドッグシッターのマッチングサービスRover.comの最高技術責任者(CTO)であるスコット・ポラド氏がその理由を説明する。(2016/6/21)

患者の予後の改善にも、もちろんコストダウンにも
医療の質の向上に貢献するBIツール、病院経営に効果の大きい3つの使い道
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。例えば予測分析を利用して、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することもできる。(2016/6/13)

登場し出したユースケース
AWSが誰でも使える「機械学習」を実現? 有望市場への取り組みを見る
機械学習モデルを構築するのは複雑で、数学者に委ねるのがベストだった時代もある。だが、Amazon Web Serviceなどの数社が、企業が機械学習を利用しやすくなるよう取り組んでいる。(2016/6/6)

データベース運用管理の「4つの悩み」に迫る
「性能アップ、コストダウン」というOracle DBへの“わがまま”をかなえる方法
データベースのパフォーマンス低下は企業活動の機会損失につながりかねない。性能の向上と運用管理の効率化を、コストパフォーマンスを高めて実現する方法はないだろうか?(2016/6/1)

デジタル時代のERP再考(4)
マルチデバイス対応だけでは不十分、デジタル時代にあるべきERPの形
ERPシステムによってビジネスの効率化が進んだが、よりリアルタイム性の高いビジネスを実現するには、多様化するモバイルデバイスをうまく生かすことが重要だ。だが、ただデバイスを導入すればよいわけではない。(2016/5/26)

【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第1回
データ分析がビジネス課題の解決に生かせていない本当の理由
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。(2016/5/9)

別れるユーザーの判断
SAPユーザーが思い悩む「SAP S/4HANA」への移行時期、リアルタイム処理をいつ手にする?
ユーザーやアナリストの多くは、インメモリデータベースを求めて「SAP S/4HANA」への移行は避けられないと考えている。だが、移行がなかなか進まない企業も少なくない。その理由とは。(2016/4/26)

Computer Weekly製品ガイド
セルフサービスを成功させる秘訣とは
セルフサービスITを模索する組織が増えている。この技術を有効活用するには何が必要なのか。(2016/4/25)

事例から学ぶ失敗しないシステム構築方法
数十億行にも及ぶビッグデータ分析環境を2カ月半で構築できた理由とは
新しいDWHプラットフォームを導入しても、期待していたほどのスケールアウトができなかったり、カタログスペックの性能が出ていなかったりすれば意味がない。その不安を事前に解消する方法はないのだろうか。(2016/3/31)

ConcurとIntelの語る“データ管理の教訓”
IT部門とビジネス部門の一触即発の危機を解決、セルフサービスBIはどのように役立つ?
「2016 TDWI Executive Summit」で、ConcurとIntelがセルフサービス型のビジネスインテリジェンス(BI)ツールを導入した戦略とそのメリットについて自社事例を紹介した。(2016/3/8)

ビッグデータ時代の分析基盤は日々進化する
既存DWHと共存する、Hadoopディストリビューション選びの大事な基準とは
企業内データ分析の基盤として「Hadoop」が脚光を浴びている。しかしオープンソース技術であることから進化が速く、情報のキャッチアップは容易ではない。どのような観点でディストリビューターを選ぶべきか。(2016/3/8)

デル株式会社提供Webキャスト
ビジネスニーズに応じたシステム基盤を構築する「次世代統合アーキテクチャ」とは
既存のITインフラを活用しながら、ビジネスのニーズに合わせて計算ノード、ストレージ、管理、I/Oなどを汎用サーバで構築する次世代統合アーキテクチャ「Dell PowerEdge FX」。その特長をプロダクトマネジャーが対話形式で明らかにする。(2016/1/29)

SQL Server 2005のEOSも目前に控える
SSDを柱にハード最適化を目指す「SQL Server SSD Appliance」が存在する意味
処理性能を高め、導入コストを抑える工夫を凝らした「Microsoft SQL Server SSD Appliance」。この製品はどのようなものか。また、今後のロードマップとは。(2016/1/22)

Computer Weekly製品導入ガイド
誇大宣伝を越えたアプライアンスの普及
アプライアンスはそのシンプル性とビッグデータの流行によって普及が促進され、サプライヤーはクラウドサービスの統合に力を入れている。(2016/1/25)

Computer Weekly製品導入ガイド
データウェアハウスとしてのSAP HANA
企業はインメモリデータマート向けのSAP HANAと、他のデータウェアハウスを統合したSAP Business Warehouseを利用している。(2016/1/13)

レスポンスが2〜3秒まで短縮
事例:DWH高速化をフラッシュストレージで実現した愛媛大学医学部附属病院
2014年5月に新システムの本稼働を開始した愛媛大学医学部附属病院。リアルタイムなデータ分析を実現するため、DWHにフラッシュストレージを採用した。その取り組みを紹介する。(2015/11/10)