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「データ分析」の検索結果一覧(1ページ目)

「データ分析」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「データ分析」の比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。

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株式会社日立製作所

製品資料

株式会社日立製作所

自社に適したサーバ&ストレージはどれ? 課題解決例付き製品ガイド

デジタル化の進展とテクノロジーの進化により、データ活用の重要性は一層高まっている。本資料では、増大するデータを効率的に蓄積/分析し、ビジネス価値を創出するための理想的なITインフラの在り方を解説する。

2026/02/20

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
IAサーバ/PCサーバ

Splunk Services Japan合同会社

製品資料

Splunk Services Japan合同会社

ログはあるのに原因特定に時間がかかる? 統合と可視化で解消する方法

マルチクラウドやオンプレミスを併用する環境では、ログ管理が部署ごとに分断されがちだ。この状態では障害発生時の原因特定に時間を要し、MTTR(平均復旧時間)の短縮が難しくなる。その課題をどう解消すべきか。

2026/02/20

カテゴリ:
システム運用管理
ログ管理

ServiceNow Japan合同会社

製品資料

ServiceNow Japan合同会社

製造業のHRリーダーが「卓越した従業員体験」を提供するための戦略とは?

製造業においては効率性と生産性を最大化することが重要な課題だ。そのためには全ての従業員の潜在能力を引き出すようなHR運用が必要になるが、現状ではオフィスにデスクがないなど、HRサービスが十分に行き届いていないケースが多い。

2026/02/20

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

株式会社Helpfeel

製品資料

株式会社Helpfeel

「自己解決できるFAQ」を高速で作り上げるための4つの改善ステップ

カスタマーサポートにおける業務の効率化や顧客満足度の向上を図るべく、多くの企業が運用しているFAQ。効果的なFAQ運用を実現するためには、ユーザーが自己解決に至るまでのステップに合わせて改善していくことが求められる。

2026/02/20

カテゴリ:
CX
コンタクトセンター/CTI

アルテリックス・ジャパン合同会社

製品資料

アルテリックス・ジャパン合同会社

AIの成果を最大化する鍵、「AI対応データ」を準備するための6つのステップ

AIをビジネスで生かし、大きな成果を得るには、「AI対応データ」が必要だ。しかし、AI対応データを手に入れるためには、地道なデータ準備が不可欠となる。本資料では、AI対応データを準備するための6つのステップを紹介する。

2026/02/19

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

アルテリックス・ジャパン合同会社

事例

アルテリックス・ジャパン合同会社

Excel中心の反復業務や集計作業を脱却、AGCに学ぶ業務自動化&データ標準化

グローバルに事業を展開するAGC。化学品カンパニーが中心となって進められた同社のDXは、製造領域にとどまらずビジネス領域にまで対象が広がり、現在では年間6000時間もの業務削減を実現するなど、大きな成果を挙げているという。

2026/02/19

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

製品資料

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

データアナリストだけではない、データ分析をあらゆる従業員に開放するには

日々増加するデータを活用して、ビジネスにおける意思決定に役立てようとする動きが加速している。しかし多くの組織で、データへスムーズにアクセスできるような環境が整備されておらず、リアルタイムの意思決定を阻む要因となっている。

2026/02/19

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

アヴィバ株式会社

製品資料

アヴィバ株式会社

OTデータの分断をどう解消する? DXを加速させる安全なデータ共有の仕組み

製造業では、OTデータの分断や部門間の連携不足が要因で迅速な意思決定や業務の最適化が妨げられている。これを解消するには、OTを含むさまざまなデータを一元的に管理し、統合されたデータを可視化/分析できる環境を整えることが重要だ。

2026/02/18

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

株式会社日立製作所

事例

株式会社日立製作所

AI活用の課題、ミッションクリティカルな現場で使える回答が得られない理由とは

判断が人命に直結するようなミッションクリティカルな現場でのトラブル対応において、AIへの期待は高まっている。しかし、マニュアルなどを取り込むだけでは、現場が判断材料にできる回答を得られないケースもある。

2026/02/18

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

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