「League of Legends」を支えるデータマネジメント【前編】
「リーグ・オブ・レジェンド」のデータはどのように管理されているのか?
「League of Legends」で知られるRiot Gamesは、同社が提供するゲームの多様化に伴い、データの所有者や目的が不明瞭になる課題を抱えていた。どのように解決したのか。同社のデータマネジメント責任者に聞いた。(2020/11/2)

マーケティングにGCPを活用するMcDonald's【前編】
マクドナルドに「GCPでスマホアプリ開発」を促した“マスマーケの限界”
McDonald'sは「Google Cloud Platform」(GCP)を利用して開発したスマートフォンアプリケーションをマーケティングに生かしている。マスマーケティング以外の手段を模索する背景には何があるのか。(2020/10/23)

医療機関はデータ品質を高められるのか【後編】
医療機関が「データ品質」問題を放置してはいけない深刻な理由
医療機関にとってデータ品質の問題は、患者の生命に関わる問題に発展するリスクがある。医療業界に特有の課題について、データ分析の専門家は何を問題視しているのか。(2020/10/22)

産科瘻孔を減らすデータ分析【後編】
Tableauが“世の不条理”を映し出す――非営利団体がデータ視覚化で得た効果
産科瘻孔の問題を減らすことを目的とする非営利団体Operation Fistulaは、さまざまなデータを「Tableau」で視覚化し、プロジェクトで活用している。同団体がデータの視覚化を活用して成し遂げたこととは。(2020/9/29)

データが支える映画製作の意思決定【後編】
「アナリティクス」が変えた映画ビジネス 見えた成果と“根深い問題”
アナリティクスが映画にもたらした果実とは何か。そして映画製作のあらゆる工程の意思決定にデータを活用する上で、どのような問題があるのか。(2020/9/16)

産科瘻孔を減らすデータ分析【中編】
医療問題に取り組む非営利団体は「データウェアハウス」(DWH)をどう選んだのか
世界各国で産科瘻孔の問題に取り組むOperation Fistulaは、データ分析の要としてデータウェアハウスの「Exasol」を重視している。同団体がExasolを採用したいきさつとは。(2020/9/15)

事例で学ぶデータ活用成功の鍵【前編】
「コロナ禍でもやることは同じ」と言い切るエネルギー企業のデータ活用術
データマネジメントやデータ分析を長年続けているエネルギー企業のEmber Resourcesは、新型コロナウイルス感染症流行下においても、特別なことをせずにビジネスを維持できているという。その裏側とは。(2020/9/15)

「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)

産科瘻孔を減らすデータ分析【前編】
お産時の損傷「産科瘻孔」をデータ分析で防ぐ 非営利団体が選んだ製品は
非営利団体Operation Fistulaは、世界各国の特定地域で生じている産科瘻孔の問題に終止符を打つための取り組みで、データ分析を積極的に活用している。同団体の活動内容と、データ分析の要となっているツールとは。(2020/9/4)

主要ベンダーの「DBaaS」を比較【前編】
AWS、Microsoft、Google、Oracleの「DBaaS」をラインアップで比較する
「クラウドデータベース」とも呼ばれる「DBaaS」には、用途に合わせた幅広いサービスがある。主要ベンダーであるAWSとMicrosoft、Google、Oracleの各社が提供する主要なDBaaSを紹介する。(2020/9/2)

Computer Weekly製品ガイド
レガシーアプリケーションをモダナイズせよ
アプリケーションのモダナイゼーションに際しての課題の一つに、旧システムの知識がある。事例からレガシーの近代化のヒントを探る。(2020/8/31)

「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)

戦略、人、組織の問題をどう解決するか
DXを定着化させるために必要な「DataOps」とは?
企業がDXの取り組みを進める中で必要不可欠となるのがデータだ。そのデータを活用する上で課題となる「戦略」「人」「組織」といった課題を解消する手段として、「DataOps」に注目するITベンダーがある。(2020/6/30)

Google Cloud Platformの7つのデータベースサービス【後編】
GCPの「Memorystore」「BigQuery」とは? 特徴と機能を解説
Googleが提供するインメモリデータストアサービス「Cloud Memorystore」やクラウドDWH「BigQuery」を利用することで何ができるのか。両サービスの特徴を説明する。(2020/6/23)

“クラウド破産”の理由と対策【後編】
“クラウド破産”を防ぐには? 利用料金を予算内に収める選び方
想定外に高額になりがちなクラウドサービスの利用料金。予算内に収めるためには、どのような観点でクラウドサービスを利用し、選べばよいのか。(2020/6/22)

コスト削減、アプリ改修迅速化のために専用機から移行
三越伊勢丹グループで約8000人の社員が使う顧客/商品分析のDWH基盤とは
三越伊勢丹グループは、約8000人の社員が利用するDWH基盤を先頃、Oracle Exadataで刷新した。その狙いと効果を同社の担当者に聞いた。(2020/7/20)

Google Cloud Platformの7つのデータベースサービス【中編】
「Cloud Bigtable」「Firebase Realtime Database」「Cloud Firestore」の違い
Googleは複数の「クラウドデータベ―ス」を提供している。その中からNoSQLの「Cloud Bigtable」「Firebase Realtime Database」「Cloud Firestore」を紹介する。それぞれ何がどう違うのか。(2020/6/4)

アプリケーションモダナイゼーション【前編】
ミッション:メインフレームのDb2データをSQL Serverに移行せよ
アプリケーションのモダナイゼーションに際しての課題の一つに、旧システムの知識がある。メインフレームで運用していたデータベースを最新のデータウェアハウスに移行するのは困難を伴った。(2020/5/27)

Google Cloud Platformの7つのデータベースサービス【前編】
Googleのクラウドデータベース「Cloud SQL」「Cloud Spanner」とは?
データベース管理システムのコストとパフォーマンスを最適化する手段となり得るのが「クラウドデータベース」だ。Googleが提供する豊富なクラウドデータベースの中から「Cloud SQL」「Cloud Spanner」を取り上げる。(2020/5/21)

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)

「データカタログ」とは何か【後編】
「データカタログツール」とは? 主要機能とベンダーを紹介
データ分析担当者は、分析に利用するデータの入手に苦労することがしばしばある。そうした課題に対処する手段が「データカタログ」ツールだ。その主要機能とベンダーを取り上げる。(2020/5/13)

「データカタログ」とは何か【前編】
「データカタログ」とは? 欲しいデータをすぐに取得できる仕組み
データ分析担当者が、必要に応じて欲しいデータを収集、整理できる手段が「データカタログ」だ。その仕組みや有効な場面を紹介する。(2020/4/24)

「Fat Tire」「Voodoo Ranger」のメーカーが決断
クラフトビールメーカーがクラウドをやめてHCI「VxRail」に移行した理由
ビールメーカーのNew Belgium Brewing Companyは、業務アプリケーションを稼働させていたクラウドをやめて、HCIに移行した。何が理由だったのか。(2020/1/23)

オンプレミスからクラウドに移行しても逃れられない
「AWS」「Azure」「GCP」で相次ぐ障害 クラウドを信じ切ってよいのか
「AWS」「Azure」「Google Cloud Platform」で相次いでサービス障害が発生した。このことは、ユーザー企業がクラウドの障害について「いつか起こり得る問題」だと認識しなければならないことを示唆している。(2019/12/20)

知っておきたいGoogle Cloud Platformのサービス5選【前編】
GCPのIaC「Cloud Deployment Manager」とハイブリッドクラウド「Anthos」とは?
Googleは、GCPユーザー向けに便利なサービスを提供している。Infrastructure as Code(IaC)の「Deployment Manager」と、ハイブリッドクラウドを実現する「Anthos」について説明する。(2019/12/18)

「Azure SQL Data Warehouse」が刷新
Microsoftの「Azure Synapse Analytics」とは? BIや機械学習をより身近に
Microsoftが新たに発表したクラウドサービス「Azure Synapse Analytics」は、BIと機械学習のメリットをより容易に得られるようにする。現在はプレビュー段階にある同サービスの特徴を解説する。(2019/12/13)

データ激増の時代に備えるストレージ戦略とは
ストレージ管理者必見 数年おきのデータ移行を楽にするには
ストレージを利用するとき意外にも負担が大きいのは、人件費を含めた運用コストだ。この運用コストを削減しつつ、激増するデータに合わせてストレージ容量を拡張するために、企業はどう対処すべきなのか。(2019/12/10)

AIを顧客体験に生かすAGCOの挑戦
農機大手がAWS「Redshift」「SageMaker」で顧客体験向上 導入時の苦労は?
農業機器大手のAGCOは「Amazon Redshift」「Amazon SageMaker」などのAWSサービスを利用して、AIベースの新しいマーケティングツールと顧客向けポータルの開発を進めている。競合がひしめく市場で勝ち残るためだ。(2019/9/4)

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【後編】
「SAP HANA」を選ぶべき利用シーンとは? 判断ポイントを紹介
組織が「SAP HANA」を選択すべきかどうかの選択は、用途に依存する。導入すべきかどうかを判断するヒントを紹介する。(2019/7/17)

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)

意外と簡単
セルフサービスBI導入、3つの「しくじり」を避けるための原則
セルフサービスBIは企業の全員に大きな変化をもたらす可能性がある。本稿では、導入を容易にするために心に留めておくべき原則を紹介する。(2019/6/24)

事例で探る「SAP HANA」の実力【前編】
医療ITベンダーの技術基盤を「SAP HANA」はどう支えているか
医療ソフトウェアベンダーのHarrisLogicは、「SAP HANA」を事業推進の中核として利用している。SAP HANAで何を目指し、具体的にどう利用しているのか。(2019/6/19)

注目サブスクリプションサービスが活用
クラウド機械学習「Databricks」は「反Amazon共同体」の頼れる味方
小売業が「Amazonプライム」に対抗するためのサービスを提供するShopRunnerは機械学習をどう活用しているのか。同社データサイエンス部門トップが語った。(2019/6/13)

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)

「BigQuery」での成功体験が決め手
なぜ大手新聞社は「AWS」から「Google Cloud Platform」への移行を決めたのか
大手新聞社Telegraph Media Groupはデジタル版のサービスを充実させるため、インフラとして利用するクラウドサービスを「Amazon Web Services」から「Google Cloud Platform」へ切り替えることを検討している。(2019/5/7)

菓子メーカーとコンサルティング会社の事例を紹介
「Oracle Database」から「SAP HANA」への乗り換えが増えているのは本当か?
Oracle DatabaseからSAP HANAへ移行した企業がどれだけあるかについては見解が分かれる。注目したいのは、移行によってメリットを得ている事例が実際に出ていることだ。(2019/5/2)

優れたビッグデータ分析ツールの特徴とは?
Tableau、Qlik Sense、Power BIの競合は? 「ビッグデータ可視化」の11大ツール
データドリブン志向の企業は、可視化ツールを使用してビッグデータに潜む結論を読み解き、その結論から有益な情報を導き出す。本稿ではビッグデータ分析に適した可視化ツールと選び方のポイントを紹介する。(2019/4/26)

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)

オンプレミスよりも信頼性が高いのはなぜか
Amazon、Google、IBM 各ベンダーの「クラウドベースIAM」を比較する
Amazon、Google、IBMは、それぞれクラウドサブスクリプションの一部として、IDおよびアクセス管理(IAM)サービスを提供している。企業はこうしたサービスの利用を開始する前に、それらを慎重に評価する必要がある。(2019/3/19)

AIとIoTでの活用が進む
データレイクを「沼地」にしないために 2019年ストレージ技術予測
専門家によると2019年は、ビッグデータ分析、AI(人工知能)、機械学習、IoT(モノのインターネット)のための「ストレージアーキテクチャの見直し」が重要になるという。(2019/3/5)

自動索引生成やIoTデータの高速取り込み
徹底解説:Oracle Database 19cは何ができるのか?
「Oracle Database 19c」は最新のソフトウェアが安定して動作することを目指している。それだけでなくデータベース管理者にとって便利な追加機能も提供する。(2019/3/1)

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)

落第しそうな生徒も特定
Qlik Senseを使った教育機関の予測分析は現場に何をもたらしたか
米バージニア州ラウドン郡の学区では、2018年にセルフサービスBIツール「Qlik Sense」を使った教育機関分析の試みを開始した。一人一人に合った教育を提供するための予測分析を、ラウドン郡はどう実現するのか。(2019/2/14)

「データを無駄にしない」がテーマ
2019年のBI/アナリティクスのトレンドは、AI、グラフDB、マルチクラウド
BIとアナリティクスの主要なトレンドとして、機械学習、マルチクラウド、グラフデータベースの台頭が挙げられる。これらは企業にどのような影響を与えるのか。(2019/2/8)

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)

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)

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)