SAS Institute Japan株式会社

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製品資料

膨大・煩雑な生データを「使えるビジネス資産」に変換する方法

業務システム内の従来型データであれ、Hadoopクラスタ内のビッグデータであれ、データはあらゆる企業・組織が保有する重要な資産である。煩雑かつ膨大な生データを単一のプラットフォームで「使えるビジネス資産」へ変換する方法を紹介しよう。(2017/07/03)

技術文書

BIを生かす秘訣は「Microsoft Office」との連携にあり

大多数の企業や組織が採用している「Microsoft Office」とBIソリューションの連携は、情報共有と意思決定の強化という観点から重要である。その一方で、BIやアナリティクスをさらに生かそうとしている企業の多くが、この連携に課題を感じている。(2017/07/03)

技術文書

IoTの次なる活用法――データストリームのリアルタイム分析とは?

IoTを有効に活用するには、センサー機器から絶え間なく流れてくる膨大なデータ(データストリーム)をリアルタイムに分析することが欠かせない。例えば、製造現場ではリアルタイム分析により、異常検知から問題解決まで速やかに対応できるといった効果が期待できる。(2017/07/03)

技術文書

データ視覚化の基礎知識――チャート作成からビッグデータ処理まで

今やビジネスの現場では、身近な売り上げデータから何十億件ものセンサーデータまで、データの活用が当たり前となっている。こうしたデータ分析の結果を速やかにビジネスに生かす「データ分析結果の視覚化(ビジュアライゼーション)」について解説する。(2017/07/03)

製品資料

Hadoopを業務部門でも活用、専門家でなくても扱えるデータ統合管理ツール

これまではHadoopを業務部門のユーザーが活用するためには、専門家の助けを必要としていた。しかし、Hadoopの機能を簡単に利用できる「ビッグデータ統合管理ツール」が登場したことで、この状況は大きく変わりつつある。(2017/07/03)

製品資料

ビッグデータを基に瞬時に意思決定――リアルタイム分析に必要な機能とは

IoTをはじめ日々刻々と生成される膨大なデータをどのように処理すべきだろうか。データを保管・蓄積してからではタイムリーな意思決定は難しい。ビッグデータをリアルタイムに分析・判別するツールが必要だ。(2017/07/03)

製品資料

データ主導の意思決定に欠かせない「データガバナンス」をどう実現する?

優れた意思決定には、優れたデータが欠かせない。そのためには「データガバナンス」を確立し、データの信頼性と品質の向上を図ることが重要だが、そこで失敗してしまう企業が少なくない。成功には何が必要なのだろうか?(2017/07/03)

製品資料

ソーシャルやIoTデータを瞬時に分析、「ストリーミング分析」を成功させる秘訣

ストリーミングアナリティクスの課題を解決し、より深い洞察を得るには、軽量型のアーキテクチャを採用し、かつ従来のアナリティクス製品と組み合わせが容易な製品が望ましい。これらの条件を満たす方法を紹介する。(2017/07/03)

製品資料

予測分析の根本課題を解説、データが正しい意思決定につながらない理由とは?

重要な意思決定にはアナリティクスが欠かせない。しかし、その分析モデルが標準化できていない企業も散見される。データから正しい洞察を導くにはデータ取得から意思決定に至る「アナリティクスライフサイクル」を見直す必要がある。(2017/05/23)

レポート

「在庫最適化システム」が抱える課題、販促時の大幅な需要変動にどう対応する?

小売業の発注業務を支援する在庫最適化システムには、販促時の急激な需要変動に対応できないという課題がある。そこで、さまざまな販促キャンペーンに対応し、在庫を最適化するためのポイントを解説する。(2017/05/23)

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