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「ビッグデータ」の検索結果一覧(12ページ目)

「データ分析」/「ビッグデータ」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「データ分析」/「ビッグデータ」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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株式会社ネットワールド

技術文書・技術解説

株式会社ネットワールド

ビッグデータ分析のライフサイクルを劇的に変えるBDaaS導入の効果とは?

ビッグデータはビジネスにおいてさまざまなメリットをもたらすが、そのインフラやアーキテクチャは複雑で、データ展開には多くの課題がある。従来のビッグデータ環境の課題を解消する、新しいパラダイムとは?

2018/05/28

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

株式会社フロムスクラッチ

技術文書・技術解説

株式会社フロムスクラッチ

データ経営に差を生む、ビッグデータ活用で注意すべき「10のポイント」とは?

ビッグデータ市場は年間2桁成長が続くと予想される、いまや大きな潮流だ。しかし、注目度の一方でビッグデータを正しく理解して活用できている企業はまだ少ない。そこで、ビッグデータ活用に当たって意識すべき10のポイントをまとめた。

2018/04/27

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

インターシステムズジャパン株式会社

製品資料

インターシステムズジャパン株式会社

データ分析の遅延が顧客体験の障害に、求められるデータインフラの要件を考える

ビッグデータ時代、データ活用は最大の課題だ。優れた顧客体験を提供するには、膨大なデータをリアルタイムに分析できる統合データプラットフォームが欠かせない。データ駆動型の最良の顧客体験を実現するためには、何が必要だろうか。

2018/04/10

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

インターシステムズジャパン株式会社

製品資料

インターシステムズジャパン株式会社

IoTアプリ開発に必須の機能を集約、デジタル変革を実現するデータ基盤とは?

ビッグデータ時代のアプリは、多様なデータ型のマルチワークロード処理とリアルタイム分析が必要だ。実現には、複数の技術の組み合わせが必要だが複雑さが増す。こうしたツールが分散した現在の開発環境を根本から見直す必要がありそうだ。

2018/04/10

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

インテル株式会社

事例

インテル株式会社

顧客ニーズの膨大なピークを予測し成功 日本ペイントに学ぶビッグデータ活用術

実現が難しい「サプライチェーンの最適化」は製造業にとって大きな課題だ。ところがIT技術の進歩によって、ビッグデータ分析により顧客ニーズを予測し、開発や製造に活用することで、大きな成功を収める事例が出てきている。

2018/02/26

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

Splunk Services Japan合同会社

製品資料

Splunk Services Japan合同会社

ビッグデータ活用ガイド:50種類以上のデータごとに活用事例を解説

企業のインフラを駆け巡る膨大な量のマシンデータ。通常は短期間で廃棄されるこれらのデータを活用することで、ITやセキュリティ、コンプライアンスなどにメリットをもたらすという。その活用方法をデータソース別に解説する。

2018/02/22

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

Splunk Services Japan合同会社

技術文書・技術解説

Splunk Services Japan合同会社

GDPRを学ぶ3つのユースケースと、マシンデータから得られる知見の活用法

施行開始が迫るEUのGDPR。適用範囲はEU圏でビジネスを展開するあらゆる企業に及ぶため、日本企業も無関係では済まされない。GDPRが実際どんな場面で適用され、どのような対策が必要なのか、3つのユースケースから理解する。

2018/02/20

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

Splunk Services Japan合同会社

技術文書・技術解説

Splunk Services Japan合同会社

廃棄されてきた膨大なマシンデータ、それは新たな知見を得るための鉱脈だった

これまで過小評価されてきた膨大なマシンデータ。その巨大さゆえ、インフラ内に短時間しかとどまることを許されず、捨て去られ、忘れ去られてきた。しかしこのマシンデータこそが、新たな知見を得るための鉱脈だということに気付くべきだ。

2018/02/20

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

日本ヒューレット・パッカード合同会社

製品資料

日本ヒューレット・パッカード合同会社

SAP HANAユーザー待望の最大48TB搭載しインメモリ処理できる新型サーバの可能性

SAP HANAデータ活用に欠かせないインメモリDB。信頼性、可用性、保守性を備えたインフラを整備する必要がある。ミッションクリティカルを犠牲にすることなく導入のハードルを下げる解決策とは。

2018/01/31

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

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