“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)

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)

DX推進で高まる「データ所有の価値」
ランサムウェアや自然災害から膨大なデータを守る「堅牢ストレージ」とは?
企業が抱えるデータ量が増えれば、データ管理のコストや運用負荷は膨らむ。DX推進によってデータの価値が高まる中、簡単にデータを捨てることもできない。将来を見据えてデータを保管するには、どのような方法が有効なのか。(2021/2/19)

「データ主導型企業」に必要な人材育成の勘所【後編】
「データリテラシー」の高い社員を育てる鉄則とは? Red Hatに聞いた
データ主導型企業を目指す上で重要なのが、従業員のデータリテラシー向上だ。その実現のためには何をすればよいのか。データリテラシーに関する独自のトレーニングプログラムを始めたRed Hatに聞いた。(2021/3/17)

データの倫理的活用を考える【第2回】
「法律に違反しないデータ収集」なら何をしても許されるのか?
個人情報などのデータを収集する上でコンプライアンスは間違いなく重要だ。だが法律に違反しないデータ収集であれば問題は一切ないのか。データ保護やデータプライバシーをコンプライアンスと倫理の両面で考える。(2021/3/22)

データの倫理的活用を考える【第1回】
「取れるデータは根こそぎ取る」はなぜ駄目か? 「倫理的データ収集」の重要性
企業のデータ収集や活用における倫理的な正当性に関心が集まる一方で、手に入るデータ全てを当たり前のように取得しようとする企業もある。こうしたギャップを放置したままだと、企業はどのようなダメージを受けるのか。(2021/3/15)

データ連携失敗の原因になる4つの不整合とは
BIデータの整合性を確保するのに役立つデータ連携のポイント
データ連携のプロセスを適切に管理していないと、BIや分析のアプリケーションで整合性に欠けるデータが生じる可能性がある。こうした問題を回避する手順を幾つか紹介しよう。(2018/10/31)

コロナ禍で変わる教育現場のデータ活用【後編】
学校間の「データマネジメント」「データ分析」のレベルがコロナ禍で拡大?
オンライン教育の普及は、教育機関の間で「データマネジメント」や「データ分析」に関する取り組みの差を拡大させている。教育機関が直面する課題と、取り組むべき対策とは。(2020/11/18)

「League of Legends」を支えるデータマネジメント【後編】
Riot Gamesは「データスチュワードシップ」への社内の抵抗をどう抑えたのか
データの適切な定義や利用を推進する「データスチュワードシップ」に取り組もうとしていたRiot Gamesは、業務増加を懸念する社内からの抵抗に直面した。どう対処したのか。同社データマネジメント責任者が明かす。(2020/11/27)

データ保護の進む未来
今求められるデータ保護の在り方とは、専門家が過去・現在・未来を見据えて解説
データの増大やデータ保護におけるクラウド活用、データ管理の効率化といった課題が企業を悩ませる。専門家が、過去から現在、未来を通じてデータ保護のニーズを俯瞰し、これからのデータ保護の在り方を明らかにした。(2019/12/19)

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)

データ活用とDXを推進する次世代ストレージ
増え続けるデータの保管・分析を成功に導く「階層型ストレージ」構築方法
データの増加に伴うストレージの拡張や、効果的なデータ分析へのニーズは、企業の悩みの種だ。DXを促進し、データにまつわるさまざまな運用・管理の手間を簡略化し得る「ハイブリッドなデータインフラ」とはどのようなものか。(2021/4/5)

データは集めた、それからどうする?
社内のデータ分析担当者を「AI人材」にする支援ツールとは
企業が保有するデータは、新たなビジネスを生み出す資産だ。しかし、大量のデータを処理する作業に追われて肝心の分析がおろそかになっていないだろうか。データサイエンティストのいない企業で、AIによるデータ分析を実現する方法とは。(2020/11/4)

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)

「データ主導型企業」に必要な人材育成の勘所【前編】
「データリテラシーの高い社員」が「分析ツールを使える社員」よりも貴重な理由
競争力を高めるためにデータ主導型の意思決定を目指す企業は、何をすればよいのか。重要なのは人材育成だが、分析ツールが使える従業員を育てることだけが全てではない。鍵は「データリテラシー」の向上だ。(2021/3/8)

ペタバイト時代のストレージソリューション
DXの推進とデータ活用を成功させるために重要な3つの要件とは
データ活用を進めるに当たっては、必要なデータを効率良く管理し、素早く価値を生み出せるデータ基盤の構築をまずは検討すべきだ。データの大量発生、運用スタイルの多様化、システム環境の複雑化が進む中で考慮すべきシステム要件とは。(2020/7/30)

デル・テクノロジーズ株式会社提供ホワイトペーパー:
データ保護でDR対策、「データレプリケーション」を円滑にするストレージ要件
データの保護とともに、データの可用性をビジネスの目標とした場合、達成にはレプリケーションソリューションが欠かせない。しかし、その管理には負担を伴うだけに最新テクノロジーを駆使し、いかに円滑化するかが大きな課題となっている。(2021/4/8)

IoT活用やスマート工場実現の切り札に
データが扱いやすく低コスト、製造業のデータ活用課題を解決する「現実解」とは?
激しい市場変化の波にさらされている製造業。さらなる競争力の強化に向け、生産領域におけるデータ活用を模索する動きが広がっているが、課題となっているのがデータ管理の手間やコストだ。(2021/2/17)

データの倫理的活用を考える【第3回】
“取りあえずデータ収集”の落とし穴 「警察や検察へのデータ開示」が招く問題
「いつか何かに使うかもしれない」といった考えで、目的が不明瞭なまま集められるだけのデータを取得しようとすることは望ましいことではない。そうした企業は、大きな代償を払うことになる可能性があるからだ。(2021/3/29)

Web会議の録画データとプライバシー問題【後編】
プライバシーを侵害しないための「Web会議」録画データの扱い方
Web会議ツールは、録画データに関するプライバシー対策という課題を企業に突き付ける。一部の業種や法令が設けているデータの取り扱いに関する制約は、録画データの運用にどう影響するのか。(2020/12/22)

Facebookデータの不正利用
Cambridge Analytica報道が物語るデータ収集の教訓
データ分析企業のCambridge AnalyticaによるFacebookデータの不正利用が明るみに出た。今後は、企業による倫理的配慮に基づくデータ収集がますます重要になるだろう。(2018/4/5)

攻撃を受けやすそうなデバイスのデータを守る
エンドポイントを守る「NAC」「DLP」入門、重要データを保護する定番ツールとは
企業のエンドポイントでデータが失われないよう、ネットワークアクセス制御(NAC)、データ損失防止(DLP)、データの完全消去の各ツールを使ってデータのセキュリティを確保する方法について考える。(2017/12/6)

機敏で使いやすくコスト効率の良いプラットフォームとは
拝見、隣の“すご腕”データ活用――先進企業はどうしているのかを語り合った
データをビジネスに活用する機運が高まっているが、データ分析の実現にはさまざまな課題と向き合う必要がある。これらを解決し、データの活用を推進するためには何から始めればいいのだろうか。複数の観点から語り合った。(2020/10/27)

デル・テクノロジーズ株式会社提供Webキャスト:
クラウド化の落とし穴を回避 クラウド事業者任せにしない最新データ保護を学ぶ
クラウド上のデータは本当に安全といえるだろうか?この疑問に答えるべく、テック系YouTuberとデータ保護の専門家が語り合った。技術に精通していなくても、楽しみながら最新のクラウドデータ保護の潮流と対策を理解できる。(2020/9/30)

デル・テクノロジーズ株式会社提供ホワイトペーパー:
増加するサイバー攻撃に対抗、レジリエンシーを高める3つのポイントとは
近年サイバー攻撃の目的がデータの窃盗から破壊/捕縛といった高度なものにシフトしつつあり、実際の被害も増加傾向にある。それらの攻撃からデータを守るためには、バックアップデータも含めた包括的なデータ復旧の仕組みが必要だ。(2021/3/2)

2019年、これまでの10大データ流出【後編】
トヨタ販売店の顧客データ最大310万件流出など、世界のデータ流出事件
データ流出は世界中の企業で発生している。国内企業も例外ではない。2019年に判明した10大データ流出事件を振り返る本連載の後編は、トヨタ自動車で発生した不正アクセスなど、残る3つの事件を紹介する。(2019/9/17)

顧客を知り、従業員を知る
スマートフォンのセンサーデータ分析がもたらすメリットとその代償
IT担当者はスマートフォンのセンサーデータの助けを借りてユーザーの行動を理解し、業務やワークフローを改善することができる。だが、センサーデータの収集には幾つか大きなリスクも伴う。(2019/9/12)

パブリッククラウドのセキュリティを強化する
AWSのデータ漏えいに学ぶ クラウドの契約前に必ず確認すべき4つの事項
米金融大手Capital One Financialが直面したAWSからのデータ漏えい事件は、パブリッククラウドのセキュリティについての懸念を浮き彫りにした。データを確実に保護するために、確認すべき事項を説明する。(2019/10/9)

“今”使いたいそのデータ、どこにあるか把握できていますか?
マルチクラウド時代、分散する企業データを適切に管理、活用する方法とは
膨大なデータを十分に管理、活用できているだろうか。資産であるデータが分散し、どこに保持されているのか分からなくなってはいないだろうか。データを最大限活用するためには、より賢明な管理が重要となる。(2020/3/31)

SIerが扱うべき理由を提案事例から整理
大量データに悩む企業に売りたい、高スケーラビリティのデータ管理製品とは?
バックアップをはじめとするデータ管理の領域で革新を起こすべく登場したCohesity。本格的な日本上陸からはまだ日が浅いが、実は日本企業の身近なデータ管理のニーズに応えられる注目製品だ。実際の現場での提案事例から、その実態を探る。(2019/9/26)

「ガートナー データ & アナリティクス サミット 2018」レポート
アサヒビール×JAL×SOMPOホールディングス、データ活用のための組織と人材を語る
データ分析を担う人と組織はどうあるべきか、企業においてデータサイエンスに取り組む3人の担当者が語り合った。(2018/8/9)

表示の整合性を保つ
企業幹部の心を動かす優れたデータ可視化、7つの実践手法
データの可視化によって表示するデータが正しく解釈されるには、表示の整合性が必要だ。本稿で紹介する設計手順に従えば、表示の信頼性を高めることができる。(2018/7/17)

慎重な分析、計画、設計を
一般データ保護規則(GDPR)の主な要件を満たすために、どこから手を付ければいい?
EU一般データ保護規則(GDPR)を順守する大きな第一歩は「最も重要な要件を満たす」ことだ。本稿では、GDPRを順守するためにまずどこから手を付けるべきかを概説する。(2018/1/24)

データの倫理的活用を考える【第4回】
「データの倫理的活用なんて当たり前」と自信満々な人ほど危険な理由
AI技術のために用意したデータを、企業は倫理的に扱えているのか。データの倫理的活用に自信を見せるビジネスリーダーもいるが、その実態は。(2021/4/6)

経験豊かなデータサイエンティストのお墨付き
「Python」「R」「Jupyter Notebook」「Tableau」「Keras」が愛用される理由
企業の取得データが急増している近年では、情報を全て把握するためにもデータサイエンスツールが欠かせない。本稿では「Python」「R」「Jupyter Notebook」「Tableau」「Keras」について、データサイエンティストが愛用する理由を聞いた。(2019/2/12)

ITが支えた“史上初”のブラックホール観測【後編】
ヘリウム封入HDDを採用、生データは保護しない――ブラックホール初観測の裏側
膨大なデータが発生するブラックホール観測を支えたのは1000台のHDDだった。データの保存や処理、保護のコスト効率を高めるために観測チームが取った手段は、合理的な判断に基づく。(2019/6/4)

コンフィデンシャルコンピューティング始動【前編】
データの「最後の弱点」を解決するコンフィデンシャルコンピューティング
保管中のデータと転送中のデータについては暗号化による保護の方法論が確立している。だが処理中のデータは無防備で、漏えいの危険性がある。これを抜本的に解決する取り組みが始まった。(2019/10/23)

デル・テクノロジーズ株式会社提供ホワイトペーパー:
クラウド上に散在するワークロード、一貫したデータ保護をどう実現するか
データ駆動型組織への変革を図る企業にとって、インフラ刷新は喫緊の課題といえる。中でも重要視されているのが、多様なクラウド環境に分散するワークロードや、コンテナベースのアプリケーションに対応するデータ保護プラットフォームだ。(2021/4/13)

デル・テクノロジーズ株式会社提供ホワイトペーパー:
重複排除や圧縮をフル活用、データ削減に有効なオールフラッシュの節約効果は?
データ量が日に日に増大する中、効率的なデータ保存をいかに実現するかは、TCOを左右する重要なポイントになっている。そこで注目したいのが、シンプロビジョニング、重複排除、圧縮といった手法を組み合わせたオールフラッシュだ。(2021/4/8)

やみくもなデータ蓄積は逆効果
「データ活用は手間がかかる」 そんな常識を覆す最新のデータ管理術とは
データを有効活用することで新たなビジネスチャンスや不要なコストの削減が狙える。そのためには自社のデータを正しく管理する必要があるが、どうすればよいのだろうか。(2018/8/1)

「AI」の学習用データ収集 その課題と解決策は【後編】
Facebook、IBMは「AI」の学習用データをどう作成しているのか
機械学習ベースのAIシステムが有益な判断を下せるようにするには、学習に利用するデータの質が重要だ。FacebookとIBMのAIシステム担当者の話から、データの質を高める方法を探る。(2019/7/26)

AI技術、機械学習でビジネスチャンスに転換
IBMは一般データ保護規則(GDPR)にどう対応したか
IBMがEU(欧州連合)の一般データ保護規則(GDPR)を順守するにはAI(人工知能)技術が不可欠になる。そしてこのAI技術がビジネスチャンスをもたらす。IBMのデータ保護担当者が語る。(2018/10/18)

ランサムウェアに特化した機能とは
バックアップデータを狙ったランサムウェア攻撃が発生、データ復旧に使える製品は?
ランサムウェア攻撃は、通常のデータ損失事案とは異なる。データ保護を手掛けるベンダーの中には、それを念頭に、ランサムウェアに特化した機能を製品に搭載するところもある。(2017/12/21)

オンライン教育をより良くするデータ分析【後編】
学校は新型コロナ終息後の教育に「データ分析」をどう生かすべきか?
教育機関は、新型コロナウイルス感染症の脅威が過去のものになったときに備えて、データ分析をどのように進めるべきなのか。データ分析を実践する教育機関の取り組みから探る。(2020/9/7)

ハードウェアを安全に廃棄する方法【後編】
PC廃棄時の情報漏えいを防ぐ「データ消去ソフトウェア」の選定ポイント
産業廃棄物処理業者にハードウェアを受け渡す際の情報漏えいを防ぐためには、中身のデータを適切に消去しておくことが重要になる。そのための主要な手段である、データ消去ソフトウェアの選び方を紹介する。(2019/11/29)

課題は知名度の低いサービスのバックアップ
データ保護の2019年3大トレンドを予想 マルチクラウドで製品はどう変わる?
企業ではマルチクラウドの採用が広がりつつあり、それに伴いデータの散在が進んでいる。データ保護製品も、多様な環境をカバーする必要が生じている。2019年、データ保護製品はどう進化するのだろうか。(2019/2/7)

増えてきたビジネスデータの保護対策
紛失で心配なのはiPhoneではなく、そのデータ――5つのデータ保護術とは
盗まれたモバイルデバイスのコストは、失われたデータの価値に比べれば取るに足らない。モバイルアプリケーションのセキュリティを強化するため、企業はデータをどのように管理するべきなのだろうか。(2016/6/16)

データレイク構築のススメ【前編】
データレイクとは何か――メリット、ストレージ、オンプレ/クラウドの是非
データレイクを構築するメリットは何か。データレイクに適したストレージとは何か。クラウド化すべきかオンプレミスで運用すべきか。基礎から解説する。(2021/4/7)

待ったなしの医療機関のバックアップ問題
減らない患者と医療データ、オンプレバックアップが破綻する前に考えたい次善策
電子カルテにMRI、X線画像データなど、医療機関で扱うデータのほとんどは機密情報。日本の医療費は年々増加しているといわれている今、医療機関が扱うデータは減ることはない。(2020/1/14)

仮想バックアップの次なる進化
GDPRで変化する仮想バックアップ市場、テープデータの移行需要が拡大か
一般データ保護規則(GDPR)が企業のデータ保護プロセスに重くのしかかっている。仮想バックアップも例外ではない。データの量が増加するにつれて、全体的な管理も重要になるだろう。(2018/6/19)