マスク氏の大改革が一時中断【後編】
「Twitterは危ない」と“GCP利用”さえ削らせるマスク氏は正しいのか
イーロン・マスク氏はTwitterのCEOに就任後、大規模なコスト削減策を発表した。その対象はクラウドサービス群「Google Cloud Platform」(GCP)の利用にも及んだ。その判断をどう見るべきなのか。(2023/4/6)

特選プレミアムコンテンツガイド
枯れたはずのDWHが「クラウドDWH」で再び盛り上がる訳
大規模データの蓄積や処理に使われる技術の中では「Hadoop」が優勢だった。だが最近は、一時期守勢に立たされたはずの「DWH」が「クラウドDWH」へと形を変え、再び関心を集めつつある。背景には何があるのか。(2023/3/17)

データウェアハウスの終わり【後編】
従来型データウェアハウスでは分析できない、次世代ツールの「分析対象」
データウェアハウスもデータレイクも限界が見えた今、各社は「次世代型データウェアハウス」で市場をリードしようとしている。最後に生き残るアーキテクチャとは?(2021/12/16)

「DXのためのデータ活用」を成功させる4カ条【後編】
DXのためのデータ活用を成功させるには「データ活用」だけ考えていてはいけない
クラウドサービスをはじめとするITは、DXのためのデータ活用を支える大事な要素だ。とはいえITを導入すればデータ活用が必ずうまくいくわけではない。ではどうすればよいのか。(2021/9/14)

「DXのためのデータ活用」を成功させる4カ条【中編】
自動化技術が期待外れだった企業こそ「プロセスマイニング」を試すべき理由
デジタルトランスフォーメーションに向けて自動化技術の導入を検討するのは一つの戦略だ。だが古い業務プロセスを自動化するだけでは効率化にはつながらない。効率が落ちた業務プロセスを見つけるには。(2021/9/7)

自社の「HPC」構築に必要な視点【中編】
「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)の利用可否を考える3つの要件
HPCが自社に適しているかどうかを判断するには、どのような要件を検討すればいいのだろうか。ハードウェア、ソフトウェア、施設の3つの視点で考える。(2021/9/2)

「DXのためのデータ活用」を成功させる4カ条【前編】
データドリブン企業になるための「データ活用」の秘策 まずやるべきことは?
データを経営に活用したくても、膨大なデータを前に「何から着手すべきか」を悩んでいる企業は珍しくない。データの整理に時間を奪われないための秘策は。(2021/8/30)

自社の「HPC」構築に必要な視点【前編】
「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)の理解に欠かせない分散処理の基本
複雑な計算処理や膨大なデータの活用手段に「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)がある。HPCが必要かどうかを判断するに当たって、まずはクラスタなどHPCの基本を知ることが欠かせない。(2021/8/26)

データレイク構築のススメ【後編】
データレイク、オンプレ運用か? クラウド利用か?
データレイクの構築を決断したとして、オンプレミスで運用するのが適切なのか。クラウドを利用すべきなのか。各社の製品とサービスを紹介する。(2021/4/14)

TechTarget発 世界のITニュース
Next Pathway、オンプレミスDWHのクラウド移行を支援する「Crawler360」を発表
Next Pathwayは新たなツール「Crawler360」を発表した。「Netezza」「Teradata」などのオンプレミスのDWHやデータレイクからクラウドサービスへ移行する際の影響やコストなどを把握しやすくする。(2020/12/17)

TechTarget発 世界のITニュース
データレイクでSQLクエリを直接実行できる「SQL Analytics」 Databricksが発表
Databricksは、データレイクでSQLクエリを直接実行できるサービス「SQL Analytics」を発表した。データウェアハウスとデータレイクの特徴を兼ね備えた「レイクハウス」具現化の一環だ。(2020/12/4)

デル・テクノロジーズ株式会社提供ホワイトペーパー:
安全なデータレイクを簡単構築、ハイブリッドクラウド時代に最適なデータ基盤
ハイブリッド環境でセルフサービス型分析の需要が高まる中、データ基盤には高い要件が課せられている。そこで注目されるのが、データカタログやスキーマの統合でデータの扱いを簡素化し、安全なデータレイクを構築できるソリューションだ。(2020/12/4)

新旧ストレージシステムを比較【中編】
「NAS」「SAN」「DAS」と「コンポーザブルインフラ」の基本的な違いとは?
「NAS」「SAN」「DAS」といった従来のストレージアーキテクチャに加え、近年は「コンポーザブルインフラ」が登場した。NAS、SANを紹介した前編に続き、本稿はDASとコンポーザブルインフラを紹介する。(2020/10/6)

「DWH」を賢く選ぶ【後編】
「DWH」選びに失敗しないための14大チェックリスト
自社のデータに適した「DWH」(データウェアハウス)を選択するのは大変な作業だ。選択に当たって考慮すべき重要な評価ポイントを紹介する。(2020/9/8)

コンテナネットワークの基礎知識【第4回】
Kubernetesだけじゃない「コンテナオーケストレーター」 Mesos、Swarmとは?
「Docker」の普及で利用が広がったコンテナ。その大規模運用の際に威力を発揮するのが「コンテナオーケストレーター」です。「Kubernetes」などの主要なコンテナオーケストレーターを紹介します。(2020/10/14)

「DWH」を賢く選ぶ【前編】
「DWH」(データウェアハウス)はなぜ生まれたのか? なぜ必要なのか?
「DWH」(データウェアハウス)はどのように生まれたのか。なぜDWHが必要なのか。歴史を振り返りながら、DWHの存在意義を探る。(2020/8/6)

小さく始めて大きく育てる
データ分析を阻害する「システムのサイロ化」を解消できる方法とは?
データをビジネスで有効活用するには、複数のデータソースからデータを1カ所に蓄積し、組織横断で利用できる仕組みが望ましい。手頃にスモールスタートでき、将来的な拡張も見据えたデータ活用システムの理想像とは。(2020/7/22)

NAND型フラッシュメモリの進化と現実【後編】
「QLC」と「TLC」の違いとは? NAND型フラッシュメモリの賢い選び方
「QLC」方式と「TLC」方式のNAND型フラッシュメモリのどちらが適切かは、どのような基準で判断すればよいのか。用途に注目して両者を比較する。(2020/5/2)

GCPの「ビッグデータ分析サービス」10選【後編】
「Googleマップ」「Gmail」を支えるシステムも GCPのビッグデータ分析サービス
Googleが提供しているビッグデータ分析サービスは多彩だ。中には「Google検索」「Googleアナリティクス」などの裏側で稼働するシステムを基にしたサービスもある。5つの主要サービスをピックアップして説明する。(2019/7/31)

GCPの「ビッグデータ分析サービス」10選【前編】
「BigQuery」だけではない GCPのビッグデータ分析サービスの違いは?
Googleは「Google Cloud Platform」(GCP)のサービスとして、ビッグデータ分析サービスを提供している。主要な10種類のうち、「BigQuery」を含む5種類を紹介する。(2019/7/23)

「SAP HANA」の基礎知識【前編】
いまさら聞けない「SAP HANA」とは何か? 主要機能と利用事例をおさらい
2010年の提供開始以来、「SAP HANA」はさまざまな変化を遂げてきた。その主要な機能と用途を紹介する。(2019/7/10)

事例で探る「SAP HANA」の実力【後編】
企業は「SAP HANA」を何に利用しているのか? 3大用途を紹介
「SAP HANA」にはワークフローの改善、意思決定支援、データ統合という3つの長所がある。企業におけるSAP HANAの用途にはどのようなものがあるだろうか。(2019/6/25)

見え隠れするMSの真意
AWSやGoogleとは違う、MicrosoftのAIプラットフォーム戦略
オープンソースソフトウェアも活用し、AIプラットフォームの強化を続けるMicrosoft。バイスプレジデントのガスリー氏は、競合他社とは異なる戦略があると語る。(2019/6/19)

電力設備の有効活用からカラス撃退まで
中部電力がデータの“脱サイロ化”に「Tableau」を選んだ理由
システムの「サイロ化」の課題を抱えていた中部電力は、課題解決のためにデータ分析システムを構築し、可視化ツールとして「Tableau」を導入した。Tableau選定の理由とシステムの運用体制、実際の活用例を紹介する。(2019/6/17)

Hadoopの運用を楽にして、データ分析に集中するには
ビッグデータ分析のために「Apache Hadoop」などの分析基盤を利用する企業は少なくないが、運用の複雑さやオーバープロビジョニングといった課題がある。「Hadoopをもっと楽に使いたい」という読者に、有効な解決策を詳しく説明する。(2019/6/5)

クラウドで復活する「DWH」【後編】
アスリート向けSNSのStravaが「クラウドDWH」を導入 選定の鍵は管理の容易さ
再活性化の兆しを見せるDWH市場では、注目すべき新興ベンダーが登場している。その実力はどうなのか。新興ベンダーのクラウドDWHを活用するStravaの導入事例を基に探る。(2019/5/27)

クラウドで復活する「DWH」【前編】
AWS、Microsoft、IBMも注力する「クラウドDWH」 ライバルHadoopに勝る勢い
Hadoopの登場で守勢に立ったDWHが、クラウドに新たな活路を見いだしている。活性化の兆しを見せるDWH市場で、クラウドDWHが特に存在感を増している理由を探る。(2019/5/10)

既存SQLクエリをテストしてすぐ書き換え可能
動的SQLも漏れなくチェックするDB移行支援ツール「Insight Database Testing」
インサイトテクノロジーが新たに販売開始したデータベース移行支援ツールが「Insight Database Testing」だ。ユーザーは移行先データベースでSQL文を実行した結果を確認し、その場でSQL文の修正とテスト実行ができる。(2019/5/8)

IBM、Cloudera、Domino Data Lab、Oracle以外にも
人工知能(AI)で急成長のデータサイエンスツール、商用とオープンソースの違いは?
商用製品からオープンソースまで、人工知能(AI)を使ったデータサイエンスツールの選択肢が広がっている。うまく利用すれば、データアクセスや分析モデル作成、データ管理の共同作業が簡便になるだろう。(2019/4/15)

Gartnerのアナリストが予測
データ分析の3大トレンド「拡張分析」「自然言語検索」「グラフ分析」とは?
「『拡張分析』『自然言語』『グラフ分析』が、データおよびアナリティクス市場を変えつつある」とGartnerは指摘する。これに伴い、ユーザーはより簡単にデータを理解、共有できるようになってきている。(2019/3/25)

ケース別に分けて紹介
性能向上は「システムをデータに近づける」「データをシステムに近づける」のいずれか
優れたアプリケーションパフォーマンスに対する欲求は尽きない。遅延を減らすためには、データの方をシステムに近づけるか、システムの方をデータに近づけるか、どちらが適切なのだろう。(2019/3/19)

ビッグデータクラスタやPolyBaseなども強化
徹底解説:SQL Server 2019で追加・強化された驚きの機能とは
Microsoftは「SQL Server 2016」と「SQL Server 2017」をリリースした直後から、既に「SQL Server 2019」を発売する準備をしていた。そのため、同社は驚くほど多くの新機能を短期間で追加している。(2019/2/22)

MongoDBやConfluentはライセンス変更で自己防衛
「クラウド大手はOSSベンダーから“搾取”している」は本当か
AWSをはじめとするクラウド大手が、自社のデータベースサービスにOSSを採用するようになった。そのことからMongoDBなどのOSSのベンダーは、強力な手段である「ライセンス」を使って資産を守ろうとしている。(2019/2/21)

多くの専門家が「必要」と認める機能は?
データサイエンティストを楽にする ビッグデータ分析ツールの10大「必須機能」
ビッグデータ分析ツールを探しているなら、さまざまな機能がある中でも10個の機能に注目してほしい。特に、分析結果を埋め込む機能、他のアプリケーションとの連携機能、バージョン管理機能は確認しておきたいところだ。(2019/2/15)

海外の有望Eコマース企業が実践
「BigQuery」「Tableau」を活用、予測分析でマーケティングを効率化
オンライン小売業のZulilyは、予測分析を強化するために「BigQuery」や「Tableau」を使用しており、それによりマーケティングの取り組みを効率化している。(2019/1/31)

AI初心者でも大丈夫
導入から運用までを一括サポートで効率化 Dell EMCのデータ分析環境
Dell EMCが2018年12月4日に提供開始した「Dell EMC Ready Solutions for AI」は、構築済み分析環境などの包括的支援により、企業のAI技術活用を推進する。(2018/12/7)

オープンソースの活用も有効
機械学習プラットフォームをどう選ぶ? 検討したい技術要素を説明
機械学習プラットフォームを比較する際は、利用できるデータソース、使いやすさ、自動化の機能など、複数の要素を検討する必要がある。(2018/12/4)

約半分が5Gをよく知らない
調査で分かった「5G」への期待値 料金、速度、安定性、ユーザーが望んでいるのは?
PwCが「5G」に関する調査を実施した。5Gのサービスプロバイダーが、消費者に現状の通信サービス以上の利用料金支払いを求めるならば、5Gならではのサービスの提供が必須なようだ。(2018/11/26)

ビッグデータ活用法を考える
徹底比較:データウェアハウス、データレイク、データマート、ODSの違いは?
データウェアハウス、データレイク、データマートなど、ビッグデータを収容する方法は少なくない。とはいえ、どの方法を選ぶかはデータの使用目的や使用者によって変わる。本稿では、これらの違いを考える。(2018/11/22)

ファイル管理も新たな時代へ
次世代のファイルシステム4種、それぞれの特徴は?
コンピューティングやデータセンターの変化に伴い、ファイルシステムも進化しなければならない。本稿では、ファイルシステムの現状と今後の方向性について考える。(2018/11/16)

Azure Cosmos DBもバージョンアップ
SQL Server 2019の新機能 Hadoop、Sparkを内包して企業の「データポータル」に?
SQL Server 2019プレビュー版にHadoopとSparkが組み込まれ、「多目的データポータル」に位置付けられることになった。同時にAzure Cosmos DBもアップデートされる。(2018/11/13)

レガシーアプリをAzureやAWSに移行する手法
新旧Kubernetesツールを比較 データベースのコンテナ化に必要な機能とは?
Kubernetes用のツールは、データベースのコンテナ化という市場を開拓している。パフォーマンス監視やQoS(Quality of Service)管理などの機能を備えたツールを紹介する。(2018/10/31)

IaaS、PaaS、SaaSをどう組み合わせるか
「マルチクラウド」と「ハイブリッドクラウド」を徹底比較 意外なIT担当者の認識
マルチクラウドとハイブリッドクラウド、いずれのアーキテクチャも事業に柔軟性をもたらす。関連するパブリッククラウドとプライベートクラウドがどれだけ統合されているかの程度が、この2つの違いだ。(2018/10/16)

AWSなど各種ベンダーが提供
機械学習インフラの複雑さを解消するクラウド型GPUツールスイート
GPUを利用した機械学習インフラの構築には技術的な障壁が残る。ある企業はGPUベースのインフラ構築プロセスの一部を自動化するPaaSを開発中だ。これを使えば、AI技術の構築にかかる労力と時間を削減できるかもしれない。(2018/10/2)

先駆者として伝えたいこと
リクルート流 深層学習でビジネス成果を得るための方法論
深層学習をどうやってビジネスの現場に適用させればいいのか。先駆者に学ぶ。(2018/9/12)

GCPのエコシステムは育成途上?
Google Cloud PlatformとAWS、Azureのパートナー戦略を比較 成功者は?
Googleは、サードパーティーベンダーとの関係を改善し、同社のテクノロジーを企業に浸透させようと、Google Cloud Platformエコシステムの拡大を模索している。(2018/9/3)

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)

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)

汎用的処理にAWSのGPUを採用、コストと性能のバランスは
ナビタイムが全サービスをAWS移行 アンチパターンてんこ盛りでGPUは生かせるか
AWS採用に早くから取り組んできたナビタイムジャパンが、全サービスをAWSへ移行。同プロジェクトで得た効果と、同社サービスには不向きだと考えられる「GPUインスタンス」の活用で目指す効果について詳しく語った。(2018/7/31)