ビッグデータ時代のビジネス＆IT戦略　徹底攻略「IoT」、変化のシグナルをチャンスに変えるには？

膨大な種類のデータを扱うIoT時代に、データベースを自社構築、運用するのは膨大な手間とコストを要する。さまざまな分析ニーズや将来の拡張性を見据えたマネージドクラウドサービスであるDBaaSの導入優位性を解説する。

デバイスから収集された膨大なデータにより、製品開発の改善や生産性を向上し、新たなビジネスモデルや収益機会の拡大を図るビジネス変革に注目が集まる。IoTの一例として、自動運転支援に向けた「コネクティッドカー」における取り組みを講演資料からひも解く。

IoT（モノのインターネット）の時代を迎え、企業が保有する膨大なデータの分析、活用基盤の整備が急務だ。データウェアハウス構築、運用にかかる課題を解決する、「Data Warehouse-as-a-Service」の導入優位性を紹介しよう。

Webやモバイル、IoTなど、新たなアプリやシステムが膨大な種類のデータを生み出している。そこで再び注目されるのが「NoSQL」だ。「柔軟性」「拡張性」「可用性」など、自社のビジネスニーズに対応したNoSQLの導入ポイントを解説する。

断続的に流入するデータをリアルタイムに分析・判断し、迅速な意思決定を可能にするストリームコンピューティング。本資料では基本的な技術解説から事例、製品について紹介、読めばストリームコンピューティングが理解できる内容だ。

BIツール導入には、コスト、利用面での難しさ、リアルタイム予測機能の欠落、限定的なセキュリティ機能、ユーザーカスタマイゼーションによるITリソース負荷といった課題を伴った。そのような中で、新しい潮流である「セルフサービス型BI」の登場が注目を集めている。

家電やクルマなどさまざまなモノがつながるIoT（Internet of Things）が注目されている。収集した大量のデータをリアルタイムに処理し、利用するソリューションについて事例を交えて紹介する。

ビッグデータの活用が企業の課題となる今日、データ分析力の有無が、競争優位に立つための重要なポイントになる。データ分析専用アプライアンスで一段階上のデータ分析を目指したい。

円グラフや棒グラフでは、効果的に示せるデータ項目の量は限られている。だが、高度な視覚化技法を用いることで、100万項目ものデータの視覚化が可能になる。

基本的なグラフやチャートは優れた伝達手段だが、スプレッドシートで複雑なデータから理解しやすい対話型グラフィックを作成するのは極めて困難だ。ビッグデータの利用を促進する上で欠かせない可視化の手法と適したツールについて考察する。

ビッグデータ分析基盤を構築する企業が増えている一方、その成果について明確なビジョンが持てないという企業の声もよく聞かれる。投資判断に迷うユーザーにとって、ビッグデータ分析の最適なアプローチ方法を把握することが肝要だ。

IoTは実効性があるのか。単なる流行語にすぎないのか？　IoTに注目が集まる背景には、データの爆発的増大、クラウドの普及、モバイルとソーシャルの発展――の3つの技術動向がある。IoT活用の可能性を引き出すための基礎知識や、取り組み例について見ていこう。

今日、市場での競争優位を実現するには、データの分析と活用が鍵となる。本資料では、ビッグデータ活用の5つのシナリオを順を追って紹介、膨大なデータから価値を引き出す方法について考えていく。

経済が不安定で収益性への関心が増している今日、限りあるリソースを収益性の高い分野に集中させることが重要になってくる。その洞察に一役買うのが「収益性分析」だ。

顧客がどのような人なのか、顧客が何を望み、次に何を行うと予想されるか、どのようなアクションや戦略が顧客のロイヤルティーを生み出す可能性が最も高いか。このような課題に、予測分析とBIツールを組み合わせた顧客分析が威力を発揮している。

製造業やインフラ整備などの分野で、重要機器や設備の保全管理の手法が変わろうとしている。想定シナリオに沿った従来の「予防」ではなく、データ分析を基にした「予知保全」が注目を集めているのだ。

改正保険業法成立で、保険商品を販売する募集人、募集組織体制の在り方に大掛かりな改正がなされた。管理を行うシステムも見直しを余儀なくされている。法改正に適した次世代管理システムとはどのようなものだろうか。

屋外娯楽施設の入場者数は、天候で大きく変わるため、スタッフの適切なスケジューリングが難しい。この課題を解決した米ワシントン州の動物園の入場者予測分析ソリューションとは？

近年増加する、特権ユーザーやハッカーによるデータベース内の機密情報の漏えいに対し、対応事例を中心に最新情報を紹介する。

3000万人を超えるユーザーが利用するフィットネスアプリ「RunKeeper」は、データベース管理に費やす時間と労力の削減のためにDaaS（Database as a Service）を徹底活用している。高パフォーマンスなデータ層をクラウド上に実装し、データベースの管理とメンテナンスを不要にした取り組みを紹介する。