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機械学習には必須な有効性の検証機能など
群雄割拠の機械学習基盤 専門家が比較するポイントは?
機械学習市場にはここ数年で多くのベンダーが参入してきた。数あるベンダーの中から最適なベンダーを選ぶのは難しいが、専門家はどう見るのか。選定のポイントを聞いた。(2018/2/16)

捨てられないコールドデータをどう保存するか
徹底比較:HDD、テープ、SSD、光ディスク コスト効率の高いコールドストレージは?
コスト効率に優れたコールドストレージ製品、サービス、メディアへの需要が急速に高まっている。それには多くの理由がある。非構造化データが飛躍的に増加していることも理由の1つだ。関連技術を比較する。(2018/2/12)

クラウドのニッチな市場にも光あり
大手含む12のIaaSベンダーを比較、その長所と短所は
IaaS(Infrastructure as a Service)市場は大手4社がけん引し続けている。だが、ベンダーは他にも存在する。最適なクラウドベンダーを見つける参考になる、クラウドベンダーの主な長所を本稿にまとめた。(2018/2/6)

よく聞かれる3つの質問
クラウドで使えるGPUインスタンス、プロバイダーごとの特徴は?
GPUインスタンスは、演算負荷の高いアプリケーションで必要とされる処理をこなすことができる。とはいえ、どんな場合でもワークロードや予算の面で有効とは限らない。(2018/1/30)

ブームは去っても重要なインフラに変わりはない
Hadoop 3.0が“控え目”にデビュー、クラウドとGPU対応を強化
今はポストHadoopの時代なのか。支持者に言わせれば、ビッグデータフレームワークの最新版「Apache Hadoop 3.0」は機械学習アプリケーションとクラウドシステムで成功を収めており、まだその時代は終わっていない。(2018/1/19)

AI、マイクロサービス、エッジコンピューティング、DevOps
2018年のエンタープライズITトレンド――8賢人はこう語った
本稿では、ハイテク企業の幹部8人が、AI(人工知能)、マイクロサービス、エッジコンピューティング、IoT時代におけるITの基準とカスタマーサービスに関する見解を述べる。(2018/1/17)

医療機関やDellの事例から学ぶ
「予測分析にはビッグデータが不可欠」という“常識”を疑え
データ量が多いからといって、必ずしも予測分析の精度が上げるわけではない。データを予測モデルに適用する前に、データを吟味して理解することが肝要だ。(2018/1/12)

会員が注目した2017年記事ランキング(データ分析編)
AIとIoTが作る未来の青写真が見えてきた
2017年、データ分析関連の記事で最も読まれたのはどんなテーマだったのか。TechTargetジャパンの関連記事ランキングから探ります。(2017/12/27)

業務における機械学習の割合が重要
「クラウドで機械学習」の落とし穴 AWS、Azure、GCPをどう使う?
クラウドに機械学習の仕組みを実装することへの関心は高まっているが、この最先端のソフトウェアは、どの企業にとっても魅力的であるとは限らない(2017/12/6)

Computer Weekly製品導入ガイド
CRM成功の鍵を握るデータソースのコーディネート
次世代顧客関係管理のためには、データ第1の戦略が求められる。(2017/12/1)

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)

パブリッククラウドの真のコストに注意
パブリック対プライベートのクラウド費用比較で勝ち組企業が見えてきた
パブリッククラウドに移行してもコスト削減効果を得られない企業は多い。しかしそんな中、社内に構築したプライベートクラウドがより大きな費用節減効果を挙げていると報告する企業が現れた。(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)

“全員野球”で取り組むデータ活用
Airbnbはこのツールで超高速な意思決定を実現、「データ民主化」とは
民泊サービスのAirbnbは、起業当初からデータの価値を認識していた。同社は、データを「民主化」するツールを構築し、トレーニングを考案した。その結果、従業員はデータサイエンティストへと変貌を遂げた。(2017/11/1)

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)

大容量と拡張性は当然
「オブジェクトストレージ」主要製品の詳細過ぎる特性分析
オブジェクトストレージシステムは複数のベンダーが発売しているが、その特徴を把握することは難しい。本稿はその助けとなるべくアクセス方法やデータセキュリティ、導入オプションなどについて解説する。(2017/10/24)

Computer Weekly製品導入ガイド
ハイパーコンバージェンスのメリットとデメリット
ハイパーコンバージド技術に弾みがついている。だが自分の組織にとってはどんなメリットがあるのか。(2017/9/29)

クラウド利用にも実は必須
「テープ」はその役目をまだ終えてはいない
クラウド全盛期ともいえる現在だが、これまで使われてきた技術が急に無くなるわけではない。アーカイブで活躍していたテープも、時代に合った進化を遂げている。(2017/9/20)

コンテナ採用、新課金モデルの動きも
超速で進化するハイパーコンバージド(HCI)技術、次は脱ハイパーバイザー
ハイパーコンバージド技術が進化している。従来のハイパーバイザーではなく、コンテナ技術をサポートする製品も登場。新しい課金モデルが現れるなど市場の変化が激しい。(2017/9/11)

柔軟性とスケーラビリティが鍵
いまさら聞けない「SoE」、従来の「SoR」とは何が違う?
データ管理の分野では今、イノベーションを創出するシステムとして「Systems of Engagement」(SoE)を構築する動きが活発化している。鍵となるのは、柔軟性とスケーラビリティ。そして「Systems of Record」(SoR)との違いは?(2017/8/17)

キーパーソンインタビュー
Hadoopの父、カッティング氏に聞く今後のビッグデータ活用法
「Hadoop」の生みの親の1人であるカッティング氏に、現在の活動、Hadoopの今後、サイバーセキュリティとビッグデータの関係について聞いた。(2017/8/14)

「Google Cloud Next 2017」メルカリ事例【前編】
メルカリがデータ分析基盤に「Google BigQuery」を採用する理由
データ分析基盤に「Google Cloud Platform」(GCP)をはじめ、Googleのサービスを多数採用しているメルカリ。中でも積極的に活用しているのが「Google BigQuery」だ。BigQueryを中心としたGCP活用事例を紹介する。(2017/8/9)

見直されるデータストレージの概念
ハイパーコンバージドインフラ登場でさらに曖昧になるサーバとストレージの境界
コンテナ、ハイパーコンバージドインフラ、ビッグデータなどの新たなテクノロジーは、コンピューティングプラットフォームとストレージプラットフォームの境界を曖昧にし、従来のITのサイロを崩壊させている。(2017/7/19)

ベンダー発表の性能は信じられるのか
フラッシュストレージの最適解「共有DAS」、本当に性能は向上するのか?
フラッシュストレージの性能を引き出すNVMe。ストレージを効率的に運用する共有ストレージ。両者の融合が共有DASだ。ベンダーはとてつもなく高いIOPS値をアピールするが、本当だろうか?(2017/6/27)

SDSの定義とトレンド【後編】
徹底解説:ストレージ仮想化、オブジェクトストレージにおける「SDS」の仕組みとは
「ソフトウェア定義ストレージ」(SDS)ほど見解に相違が見られる用語はない。「柔軟性」「使いやすさ」「スケーラビリティとパフォーマンス」「総所有コスト」の4基準で各SDSの長所と短所を評価する。(2017/6/5)

【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第4回
IoT時代のビッグデータアナリティクスは今までと何が違うのか?
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。(2017/5/18)

コンサルティングファームのDeloitteがレポート
深層学習が引き出す非構造化データの“暗黒面”の力とは?
コンサルティング企業のDeloitteが新しく公開したレポートによると、非構造化データとその他のいわゆる「ダークデータ」を分析することで、大きなビジネス価値を得られる可能性があるという。(2017/5/16)

AWS、Azure、Googleなどがサポート
主要クラウドが提供する「GPUインスタンス」、本気を引き出す高負荷アプリとは?
AWS、Azure、Googleなどのパブリッククラウドは、高性能なコンピューティングリソースを集中的に提供する「GPUインスタンス」を用意している。そのメリットを享受できるアプリとは? (2017/4/17)

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)

分散ディープラーニングを実現
Yahoo!がSpark/Hadoop環境で使える「TensorFlowOnSpark」をリリース
Yahoo!の機械学習チームが、分散ディープラーニングに対応したTensorFlowである「TensorFlowOnSpark」を公開した。TensorFlowOnSparkが必要な背景を解説する。(2017/4/12)

巨人を脅かすか
SnapRoute、NGINXなどの注目オープンソースネットワークソフトを紹介
ネットワーク分野におけるオープンソースの受け入れと展開の機は熟していると関係者は語る。SnapRoute、NGINXなど注目のオープンソースソフトウェアを紹介する。(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)

2017年のフラッシュストレージの行方【前編】
2017年は「NVMe over Fabrics」が本格始動、専門家が語るフラッシュの未来とは
大手ストレージメーカーのCTOは、「Non-Volatile Memory Express」(NVMe)SSDや「NVMe over Fabrics」(NVMe-oF)テクノロジーに注目している。果たして2017年フラッシュストレージはどうなるのだろうか。(2017/3/27)

テープがついに引退し、クラウドをDRで利用?
企業向けデータ管理の主要技術、2017年はどうなる?
2017年、企業でのデータ管理の在り方はどのように変わるのか。DR目的でのクラウド利用やテープストレージの終わりの始まりなど、起こり得る5つの事象を予測する。(2017/3/17)

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)

CTOたちが予測する“混迷”の2017年ストレージ市場(後編)
「Hadoopの時代は終わる」 ビッグデータ解析で主役が入れ替わる“ストレージ的”理由
最高技術責任者(CTO)たちが予測する2017年のエンタープライズストレージ市場。後編ではデータ分析とセキュリティにおけるストレージの影響に言及する。(2017/3/8)

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)

レノボ・ジャパン株式会社提供ホワイトペーパー
ERPデータとビッグデータ分析の連携を実現する SAP HANA Vora + MapR
基幹系データを活用しつつ、ビッグデータに備えたシステム構築に必要なシステムアーキテクチャとは。SAP HANA VoraとMapRを連携させ、Lenovoサーバ上で動作させる検証を基に、3社およびCTCの4社が共同でベストプラクティスを提案。(2017/2/21)

Hadoopは限界、4億ブラウザの行動データを分析する高信頼システム構築の要点
のべ4億ユニークブラウザもの行動データから、年齢や性別、地域ごとの行動の違いや商品への関心の有無を導き出す。安定したサービスを実現するため選ばれたシステムとは。(2017/2/16)

OSSと積極的に連携
R言語ベースのデータ分析プラットフォーム「Microsoft R Server」リリース
Microsoftが、「Microsoft R Server」(旧称Revolution R)を公開した。HadoopやSparkなどとも連携する統合プラットフォームになっている。(2017/2/15)

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)

クラウド、IoTの他は?
乗り遅れると致命的、2017年の企業ITを左右する5つの主要技術を示す
クラウドコンピューティングはここ数年で大いに進化した。ただし先はまだ長い。今後はビッグデータやコンテナ、IoTといった技術が大きな役割を担うことになる。(2017/2/2)

サーバ仮想化はターゲット外
アナリティクス&ビッグデータに最適な新世代フラッシュストレージ
フラッシュ市場の成熟とともに、アナリティクスやビッグデータ用途に最適なフラッシュストレージが登場してきた。従来製品との違いと各社の新世代製品の特徴を紹介する。(2017/1/23)

今や使うのが当たり前
企業に広がるオープンソースストレージ利用
OSやアプリケーションに続き、オープンソースストレージが企業に進出しつつある。多くのソフトウェアが既に利用されており、オープンソースストレージ利用は主流といえる状況だ。(2017/1/5)

会員が注目した2016年記事ランキング(データ分析編)
「脱Excel」「機械学習」「IoT」、データ分析関連で読者が注目したのはどんな話題?
2016年、データ分析関連の記事で最も読まれたのはどんなテーマだったのか。TechTargetジャパンの関連記事ランキングから探ります。(2017/1/4)

Computer Weekly製品ガイド
クラウドバーストの利用が伸びない理由
クラウドバーストの魅力は理解しやすい。だが少なくとも現時点では、それに伴う複雑さがメリットをかき消している。(2016/12/20)