DPUを丸分かり解説【後編】
「DPUと呼べるプロセッサ」はこれだけあった 主要ベンダーを整理
「DPU」（Data Processing Unit）のニーズが高まる中で、さまざまなベンダーがDPU市場に参入した。自社に最適なDPUを選ぶ際に知っておきたい、注目のDPUベンダーとは。（2024/2/2）
Microsoftデータ分析ツールの進化【前編】
データ分析ツール群「Microsoft Fabric」とは OneLake、BIをまとめた利点は？
Microsoftは2023年11月、データ管理やデータ分析など一連のツールを備える「Microsoft Fabric」を発表した。その具体的な機能と、企業にとってのメリットを紹介する。（2024/1/23）
勝手SaaSが引き起こす問題と解消法【後編】
SaaS連携の方法はAPIだけじゃない “使える便利機能”はこれだ
企業内の各部門がSaaSを勝手に導入することが、企業のITシステムのサイロ化を引き起こしている。SaaSベンダーが開発する連携機能は、サイロ化の解消にどう役立つのか。連携の具体的な方法とは。（2023/10/25）
データ分析ニュースフラッシュ
“脱Excel”じゃなく「Excel＋BI」をあえて選んだ日立の工場 その狙いとは？
既存のExcelデータを生かせるBIツールを導入した日立製作所の事例や、パナソニックの国内外拠点における「Looker Studio」活用事例など、データ分析の主要なニュースを紹介する。（2023/8/31）
TechTarget発 世界のITニュース
Qlik、クラウドベースのデータ統合サービス「Qlik Cloud Data Integration」を発表
Qlikが新たに発表したeiPaaS（エンタープライズ統合プラットフォームサービス）「Qlik Cloud Data Integration」は、データ活用の準備に必要な機能が充実している。その具体的な中身とは。（2023/1/6）
「AWS Glue」と「Azure Data Factory」を徹底比較【後編】
最強クラウドETLは？ 「AWS Glue」「Azure Data Factory」を料金とコネクターで比較
「AWS Glue」と「Azure Data Factory」はよく似たクラウドETLだが、重要な違いがある。自社の要件にどちらが適しているのか。料金体系やデータコネクターの種類から比較する。（2022/11/28）
「AWS Glue」と「Azure Data Factory」を徹底比較【中編】
クラウドETL「AWS Glue」「Azure Data Factory」でデータパイプラインを構築する方法
AWSの「AWS Glue」やMicrosoftの「Azure Data Factory」といったクラウドETLは、データパイプラインの構築を支援する。両者の基本的な利用方法を説明する。（2022/11/14）
「AWS Glue」と「Azure Data Factory」を徹底比較【前編】
クラウドETLの2大巨頭「AWS Glue」「Azure Data Factory」をざっくり理解する
AWSの「AWS Glue」やMicrosoftの「Azure Data Factory」などのクラウドETLを利用することで、ユーザー企業は各システムのデータ連携の仕組みを容易に整備できる。各サービスの機能を説明する。（2022/10/31）
“今どきのデータ分析”を支える技術【第2回】
「データマネジメント」の主要製品とベンダーは？ データ分析の“重要な裏方”
企業のデータ分析を支援する「データマネジメント」ツールには、さまざまな選択肢がある。データマネジメントの主要なベンダーと製品をまとめた。（2022/4/27）
“今どきのデータ分析”を支える技術【第1回】
いまさら聞けない「拡張分析」の基礎 何ができる？ 必要なものは？
AI技術を活用したデータ分析「拡張分析」は、企業のデータ活用をどのように支援するのか。拡張分析が担う役割、利用に際して必要なデータ、実際の使用例を解説する。（2022/4/14）
ビッグデータ分析システムのインフラにGCPを採用
NTTドコモが「BigQuery」を導入した訳と、その後も「Redshift」を使い続ける訳
ビッグデータ分析システム「IDAP」を運用するNTTドコモは、システムのインフラに「AWS」を利用していたが、新たにGoogleの「BigQuery」を採用した。BigQueryを採用して得られた効果と、AWSとGCPを併用する理由とは。（2021/12/6）
「成功する」ビッグデータ活用の取説【中編】
「何を集めるか」がデータ活用の成否を分ける 9割の企業が悩む意外な要素は？
データ活用の目的を明確にすれば、どのようなデータを収集すればいいのかも見えてくる。ただし問題はそれだけではない。ビッグデータの活用に当たっては、企業はどのような課題を乗り越える必要があるのか。（2021/7/6）
ロックインと引き換えの快適さか、オープンの自由度か
「Amazon Kinesis」「Amazon MSK」の違いは？ AWSの2大ストリーム処理サービス
ストリーム処理のために、AWSは「Amazon Kinesis」と「Amazon Managed Streaming for Apache Kafka」（Amazon MSK）という2種類のサービスを用意している。両者の違いとは。（2021/3/27）
ハイパフォーマンス（Oracle談）
世界で最も人気のデータベース「MySQL」ベースの分析サービス登場
MySQLとMySQL Analytics Engineを統合し、単一プラットフォームでOLTPとOLAPのワークロードを実行できるサービスが登場した。DWHを使わずにデータの分析が可能になるという。（2021/3/5）
「AWS」が支えたコロナ禍の人工呼吸器生産【後編】
人工呼吸器を大増産した医療機器メーカーは「Amazon SageMaker」をどう使ったか
Vyaire Medicalは新型コロナウイルス感染症拡大を機に人工呼吸器の大幅増産を決めた。部品の安定調達や生産時の不良率低減といった課題を解決するために、同社が活用したのがAWSで構築したデータ分析システムだ。（2021/3/3）
AWS、Azure、GCPの「SaaS連携ツール」の違い【前編】
「Amazon AppFlow」「Amazon EventBridge」の基礎 AWSの2大SaaS連携ツール
各クラウドベンダーは、複数のSaaS間でデータを送受信するためのSaaS連携ツールを提供している。その中からAWSの「Amazon AppFlow」「Amazon EventBridge」を説明する。（2021/1/13）
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
AWSがノーコードのデータクレンジング／ETLツール「AWS Glue DataBrew」を発表
AWSは、新たなデータクレンジング／ETLツール「AWS Glue DataBrew」を発表した。コードを記述することなく、データ分析の準備を整えることができる。（2020/12/3）
テレワークのためのクラウド導入ガイド【前編】
クラウド初心者に贈る「テレワークのためのクラウド導入」のヒント
クラウドサービスは在宅勤務などのテレワークに適した手段だ。クラウドサービス初心者の企業がテレワーク推進のためにクラウドサービスを導入する際のヒントを紹介する。（2020/9/30）
プロビジョニングや運用はもう要らない
データベース絡みの悩みから解放するDBaaS（DataBase as a Service）
IT技術者はデータベースに関連する多くの要素に悩まされてきた。これらはDBaaSによって解決するという。DBaaSは本当に有用なのだろうか。（2020/9/17）
データと意思決定の関係
データドリブンな意思決定に不可欠、「データ統合」の正しい進め方とは？
今やほぼ全ての事業活動がデータ活用に関係があるといっても過言ではない中、多様なデータをどう統合し、意思決定につなげるかが課題となっている。いま企業がすべきことを、データ統合ツールベンダーのPreciselyの取り組みから探る。（2020/9/11）
Computer Weekly日本語版
メインフレームのDb2データをSQL Serverに移行せよ
ダウンロード無料のPDFマガジン「Computer Weekly日本語版」提供中！（2020/5/20）
多くのタスクが自動化される
自律型データベースでデータベース管理者の仕事はどう変わる？
Oracleがさかんにアピールする自律型データベースにより、多くの管理タスクが自動化される。それはデータベース管理者の失業を意味するのか。それともデータベース管理者の進化の始まりなのか。（2019/11/27）
「拡張分析」の用途5選【前編】
BIがAIで進化 「拡張分析」はデータ準備とクエリ能力をどう強化するか
BIベンダー各社は昨今、「拡張分析」に注力している。拡張分析がもたらす恩恵の中から今回はデータ準備とNLPベースのクエリについて紹介する。（2019/10/25）
臨床医学研究に「AWS」を使う【後編】
名古屋大学医学部附属病院が研究基盤に「AWS」を選んだ理由
名古屋大学医学部附属病院が研究データ基盤をパブリッククラウドに移行する際、データ保護制度やガイドライン順守は大きなハードルだった。解決策として「Amazon Web Services」（AWS）の採用に至った理由は。（2019/9/25）
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）
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）
新人IT担当者でも分かるITトレンド
クラウドDWH（データウェアハウス）は今までのDWHと何が違うのか？
Googleの「BigQuery」やAWSの「Redshift」などの「クラウドDWH」が充実しつつある。クラウドDWHには、オンプレミスのDWHと比べてどのような特徴があるのだろうか。（2019/2/1）
自由放任ではうまくいかない
セルフサービスBI導入を成功に導く10の「べし・べからず」
セルフサービスBIは、自然に成功するわけではない。企業はデータの品質を確保し、アナリストの仕事の仕方に目を光らせる必要がある。セルフサービス文化を実現するために何をし、何を避けるべきなのか。（2018/12/10）
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）
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）
Amazon、Baidu、Clouderaなど紹介
人工知能（AI）インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ（前編）
人工知能（AI）インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。Amazon、Baidu、Clouderaなど、主要な18社を紹介する。（2018/5/29）
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）
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）
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）
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）
予測分析で「ベテランの勘」を強化
“クルマ離れ”時代に新車販売数を伸ばした、中堅企業のビッグデータプロジェクト
新車販売の予測分析サービスを立ち上げた日産東京販売ホールディングス。しかしスタート時、現場はベテランの勘を重視し、懐疑的だった。同社はどのように壁を乗り越え、成果を積み重ねることができたのだろうか。（2016/12/14）
新しいトレンドの影響力とは
第3次“AI”ブームは本物か、新しく台頭する4つのデータ分析トレンドとは
第3次人工知能（AI）ブームが到来し、再びAIが注目を浴びている。そして、AIとビッグデータにより、新しいトレンドが生まれつつある。（2016/12/1）
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）
まずは用語から学ぼう
Googleが提供するビッグデータ分析サービスの基礎知識
「Google Cloud Platform」で提供される各種ビッグデータサービスの全体像について案内するのは容易ではないが、本稿ではGoogleが提供しているサービスの一つ一つについて分かりやすく紹介してみたい。（2016/8/9）
ある衣料品メーカーの実例に学ぶ
BIはスピードが命、従業員と経営者が進んで使いたくなるツールの条件とは？
現代のBIレポートツールは、かつてBIを減速させていたETLなどのプロセスを最低限に抑えることができる。ある衣料品メーカーの実例を紹介する。（2016/8/3）
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）
「ガートナー エンタプライズ・アプリケーション サミット 2015」リポート
業務部門の“勝手IT”をポジティブに捉えよ――アプリ視点で見る企業ITの変化
エンドユーザーが、ITインフラのことを全く気にせずに使いたいアプリケーションをすぐに使え、必要があれば連係できる――そんな世界を目指して、企業のアプリケーション統合が変わろうとしている。（2015/3/16）
企業の抱えるデータ連携・データ統合の課題を探る
データ連携の課題をまとめて解決！ 鍵となる「データのサイロ化」の解消とは
TechTargetジャパンが行った読者調査から、多くの企業がデータ連携・データ統合に関する課題を抱えていることが分かった。具体的な問題点を考察するとともに、その解決策を探る。（2014/9/1）
センサーデータは消防活動にも有効
データ統合を果たしたスコットランド消防本部が待望するIoT時代
組織統合により、情報の一元化を迫られたスコットランド消防本部。ETLツールとBIで一元化とアウトプット体制を整備した先にあるのは、モノのインターネットの活用だった。（2014/4/10）
シンプルなデータレプリケーションが成功の鍵
データ統合で「必要な時に必要なデータを」、成功企業の実例は
データ分析を考える際に欠かせないのが分析対象のデータを集める「データ統合」だ。世界のビッグデータ先進企業はこのデータ統合に注目している。海外や国内成功企業の事例と共に最新ソリューションを紹介する。（2013/8/1）
クラウドを真に使いこなす
勝手クラウドが招く“サイロ化の悪夢”を避けるために、今考えるべきこと
クラウドの浸透はリソースの調達を手軽にした。だがその手軽さが、無秩序なクラウド利用というITガバナンスの乱れを招く原因にもなっている。IT環境を破綻させないために、今なすべきこととは何か？（2013/8/1）
ホワイトペーパーレビュー
帳票システムを生かすコツが分かる3つのホワイトペーパー
日々の業務遂行に欠かせない帳票。その作成や管理に役立つのが「帳票システム」だ。本稿では、帳票システムの選定や活用に役立つ3つのホワイトペーパーを紹介する。（2012/11/5）
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