メーカーにとって需給計画の精度向上は、商機を喪失しないためにも極めて重要だ。しかし、食品・飲料業界では、商品特性の違いから実現はなかなか困難だ。
あらゆる業務において経験や勘だけでなく、データに基づいた意思決定を実現したい。ただ、データサイエンティストは今でも手いっぱい。うまい解決手段はないだろうか。
システムを常時監視し、障害をいち早く検知できても、業務への影響範囲を特定できなければ迅速な復旧は図れない。消費者金融大手のアコムは、この仕組みを自動化し、事前対策を可能にする運用を目指している。
年間5000万ドル（約52.5億円*）のコストを削減した、レノボとSAPによる工場のサプライチェーンシステム刷新事例。11時間かかっていた計算が8分に短縮されたパフォーマンス改善がもたらす成功の詳細を見てみよう。 *1ドル105円換算
「ヒト、モノ、カネ」を管理するためにERPを導入し、経営を見える化したものの、データの活用までは進んでいない企業は少なくない。どのようにすればいいのか。
宇宙誕生の謎に挑む「Belle II」（ベルツー）実験が2017年秋から開始される。従来とは桁違いの処理能力が求められることから、ハイパフォーマンスコンピューティングにおける過酷な耐久テストとしても注目される。同実験に選ばれたサーバとはどのようなものだろうか。
ユーザー部門が勝手に導入するシャドーITをただ禁止するだけでは問題解決にならない。「情シスの目が届く範囲」で「ユーザー部門が素早く柔軟に」ITを活用できる方法を考えてみよう。
デジタルイノベーションをビジネスに取り込み、アイデアを素早く形にするには、開発・運用体制が肝になる。アジャイル化、内製化を推し進めるプラットフォームとは。
フラッシュストレージはI/O性能の向上以外にも、多様な目的で利用できる。既存システム、特定分野、クラウドといった3つの用途に合わせた最適な活用方法を紹介する。
“数字に基づく経営”が身近なものとなりつつある中、「数字が上がってくるのが遅い」「上がってくる数字が信用できない」といった不満を抱く経営層が増えている。どうすれば解決できるか。
人気ライトノベルとIBMのコラボレーションで大きな話題となったVRMMORPG「ソードアート・オンライン ザ・ビギニング」。このプロジェクトを支えるIBMのクラウド技術や貴重なαテストの映像などを紹介する。
画像や動画、IoTのセンサーデータなど、これまで活用されてこなかった非構造化データ。今後のビジネスを左右するといわれる膨大な非構造化データの活用を目指す企業が今注目しているのが、人工知能の「IBM Watson」だ。
コグニティブコンピューティングは、これまで自社内で簡単に手に入る“価値あるデータ”を活用できずにいた企業に新たなビジネスの可能性を開いた。この新しい技術は現在どのような形で広まっているのか、全体的な流れを解説する。
みずほ銀行では、近年、コグニティブロボットによる「人とロボットのおもてなし」や、コールセンター業務へのIBM Watsonの活用を進めている。このような先進的な取り組みから、人工知能によるビジネス革新の可能性を探る。
映像制作はシステムの演算処理能力が企業の利益にダイレクトかつ強烈に影響する。しかし、ただ演算能力を高めればいいというわけでもない。これからは限られた空間に演算能力を凝縮する技術が重要になる。
企業のデータ集計や分析などを効率化するために、BIツールを導入する企業は少なくない。しかし、導入後にコストが増えたり、情報システム部門の負担が増えては、本末転倒だ。
管理業務から集計業務まで、多種多様な業務で使う表計算ソフトウェア。全社員が使えるツールだが集計や分析に対して限界を感じている企業も少なくない。
現場のスタッフがシステム開発と変更に対応できると、状況の変化に合わせた即時回収が可能になる。しかし、「誰もが使える簡単な操作」のほかにも注意すべきポイントがある。それが「コスト」の問題だ。
戦術用語に「諸兵科連合」という言葉がある。戦車や歩兵といった異なる兵種が連係して強力な戦力を発揮する運用方法だ。ビジネスでも「情シス」「業務」の連係で業務効率を大幅な改善が可能になる。
コストや手間を掛けて「営業支援システム」（SFA）を導入したものの形骸化してしまうケースは珍しくない。「現場にとっては面倒なだけ」あなたの会社のSFAは陰口をたたかれていないか。
モノとインターネットがつながり、新しい価値を生み出す「IoT」。取得したデータを最適な形に変換し、高度に分析するにはどうすればいいのだろうか。
企業が新しいビジネスや顧客価値を創りだそうと躍起になっている中、「IoT」が注目されている。IoTを活用した事例を踏まえながらその可能性について考える。
企業の販売やマーケティング活動がリアル店舗からデジタル世界へと主戦場を移しつつある今、通信インフラ環境構築のためだけでなく、収益貢献に寄与するさまざまな機能を備えた最新無線LANが注目されている。
ビッグデータ分析のリアルタイム性を追求するには、データベースに蓄積するデータだけでなく、システム間を移動するデータをいかに活用するかが課題となっている。
“第4の産業革命”をもたらすとして注目を集めるIoT。あらゆるモノがインターネットにつながり、集められた膨大な情報が活用される新しい世の中において、企業のデータセンターも大きな変革が迫られている。
TechTargetジャパンは2016年5月に、「企業のIoT活用に関するアンケート調査」を実施した。本レポートでは、その概要をまとめた。
今、ビジネスの経営計画や業務方針の決定にデータ分析は不可欠となった。高度な分析が簡単にできるBIツールの導入も進んでいるが、その選定で十分に注意しないと「後出しコスト」で困惑することになる。
業務実績や経済動向の指標データをリアルタイムで解析し将来動向を予測する動きが多くの企業で進んでいる。高精度の予測には高度なスキルを持ったデータサイエンティストの存在が不可欠というわけでもない。
「ビジネスのデジタル化」が進む中、顧客から集まる膨大なデータを素早く分析し、ビジネスに生かす必要がある。それを実践するヤフーや資生堂は、高速レスポンスのITインフラ基盤をどのように構築したのだろうか。
2016年4月から電力小売市場が完全に自由化された。新市場への参入を検討している事業者も300社を超えるとされており、ビジネスチャンスの拡大が期待されている。そうした中、新規参入企業向けに提供されているITシステムにも注目が集まる。
より良いサービスを提供して他社との競争に打ち勝つには、ユーザーの知恵と経験を生かしたシステムが必要になる。知恵をシステム化して競争力を向上させるには、その効果も含めた事前検証環境が欠かせない。どのように取り組めばよいのだろうか。
企業の業務を支えるITシステムはいま大きく進化しようとしているが、その変化は「経営やワークスタイル」にどのような革新をもたらすのだろうか。また、その進化の波に対して、どう備えればよいのだろうか。
企業での導入が加速しているBIツール。だが、その多くは操作が難しく業務部門では扱い切れないケースが多い。情シスの負担を削減しつつERPデータの活用を促進した企業の事例とともに、誰でも使えるBIツールを紹介する。
「BIツールを使えば、どんな分析も簡単にできるだろう」と深く検討せずに導入したら、実は情シスしか使いこなせなかった……。そんな“落とし穴”にはまらないように、どんな観点でBIツールを選べばよいだろうか。
日々発生するデータをリアルタイムで分析しビジネスの意思決定につなげるためには、大量データを高速処理できる分析や開発の基盤が欠かせない。実現の鍵は、オープンソースソフトウェア（OSS）が提供する先進技術だ。
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。
大規模データの分析ができるBI（ビジネスインテリジェンス）ツールにはそれなりの投資額が必要なものだ。しかし、Windowsサーバ1台で始められるBIツールがあるとしたらどうだろうか。
「経営判断を、データに基づいてリアルタイムに実施したい」という要望を持つ企業は少なくない。これは大企業だけではなく、中堅・中小企業でも実現できる話だ。一体、どのような方法があるのだろうか？
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？
一般的になりつつあるビッグデータによる分析だが、環境構築の内容によっては、その成功と失敗が明確に分かれることが分かってきた。失敗を避け、成功させるカギとは？
ビジネスユーザーが自分で使いこなせる高度な分析ツールがあれば、日々の問題の解決で参考になるデータを収集して、将来発生する問題を防止できるような重要な意思決定の助けになるはずだ。ヒントは対話型のデータ探索と予測分析にある。
モノのインターネット（IoT）の大量データをタイムリーかつ高度に分析できる強力な処理エンジンがあれば、さまざまなビジネス課題の答えが見つかるかもしれない。それが「ストリーミングアナリティクス」だ。
「高度なビジネスデータの分析が簡単に」と訴求するBIベンダーによって使いなれたExcelを取り上げられた人は多い。「使ってみたが、操作が難しすぎる」というあなたを救う1つのBIツールがあった。
SSDがHDDに比べて割高というのは過去の話だ。今後企業ではSSD中心のストレージ構成が主流となる。だが、長年使用してきたHDDと等しく信頼性などの要件は満たせるのか。企業利用に適したフラッシュアレイの要件とは。
HDDのI/Oボトルネックを解決する方法として注目を集めるフラッシュストレージ。多くの製品選択肢があるが、フラッシュメモリの特長を最大限に生かしきれていない製品もある。それぞれの特徴を知り、選択眼を養おう。
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。
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。
目的にマッチした、高度な分析モデルを作成することができればビジネスで効果が挙げられる。しかし実際ビッグデータ分析を始めると、データの準備や処理時間という課題に直面する。どう解決すればいいのか？
大量データ処理の手段として浸透しつつある「Hadoop」だが、うまく活用するには幾つもの課題がある。Hadoop活用時の課題を確認しつつ、その克服方法を紹介する。
ビジネスで生み出されるデータを集計・分析し、さまざまな場面に生かす取り組みが関心を集めている。2カ月という短期間かつ低コストで、グローバルの分析基盤構築に成功した、ヤンマーグループの事例を紹介する。
業務データの分析に威力を発揮するBIツールを導入する企業が増えている。しかし、BIツールは魔法の箱ではない。使いこなすには「適切な思考」が必要だ。そのスキルを習得する近道がある。
ビジネスで必須の「先を読む」ためには、多種多様な切り口で業績の実態を正確に把握する必要がある。動きの速い現代では、リアルタイムで誰もが「自分たちの正しい姿」を捉えなければならない。
B2B市場で期待を集める眼鏡型ウェアラブル端末だが、掛け心地や視認性の悪さから、どの端末も“決め手”に欠けるとの声も。そんな従来端末の課題を克服する新製品の特長を、実際の活用シーンとともに紹介しよう。
ビッグデータ時代の本格到来を控え、膨大な量のデータ管理に頭を悩ませているITスタッフも多いことだろう。どうすれば費用対効果に優れた管理基盤を整備することができるのか。
日本を代表する化粧品メーカーである資生堂が販売・顧客分析システム基盤を刷新した。重視したのは処理の“速さ”。従来と比べて10倍以上の処理性能の向上を実現したシステム基盤とは？
多くの企業が膨大なデータを長期的に保存することへの重要性を認識しつつある。より大容量、高信頼、かつ低コストなストレージシステムとして、テープストレージが再び注目を集めている。その技術動向を紹介する。
「セルフサービスBI」を名乗りながら、実際には活用までの道のりの長いツールは少なくない。データを「可視化」したいのか？ それともデータを「理解」したいのか？ まず、そこから考えたい。
お知らせ
米国TechTarget Inc.とInforma Techデジタル事業が業務提携したことが発表されました。TechTargetジャパンは従来どおり、アイティメディア（株）が運営を継続します。これからも日本企業のIT選定に役立つ情報を提供してまいります。
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