ビッグデータは死語に？ 3つの分析プラットフォームを適材適所に配置し実現する、あらゆるデータの統合活用
ビッグデータは特別なものではない。普段使いのデータとして構造化データと併せて活用できる環境が求められる。データ量の増大、データ構造の多様性、活用する人材といった、企業がデータを分析するうえで抱える課題を克服できる、分析アーキテクチャのあるべき姿を示す。
2013/11/22
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保険会社のデータ活用に学ぶ、ビッグデータと構造化データの統合分析手法
自動車保険のトップ企業では、ドライバーのアクセルやブレーキを踏む際の癖、平均速度などの膨大な運転行動データと、従来型の構造化データとを組み合わせて分析することで、データから新たな価値を生み出している。そのビッグデータ活用方法を詳細に紹介しよう。
2013/11/22
ビッグデータ分析で効果が出ない理由、そして分析コストを回収する有効な方法とは
ビッグデータの本格的活用へ向けて、BIやDWH、分析スキルを持つ人材などに多額の投資をしているにもかかわらず、成果を獲得できていない企業が多い。分析の典型的な失敗パターンと投資を確実に回収する方法とは何か？
2013/09/20
本格的なビッグデータ分析をよりシンプルに データ分析の最適解
ビッグデータ活用が進むのに伴い、より高い柔軟性と処理能力が求められる分析システム。分析者の思考を止めない環境を、納入後最短1～2日で、低コストに用意する方法とは？
2013/09/12
ROIを追求したビッグデータ分析 大量データを実際の行動へと導くDWHの姿とは？
DWHの保守／拡張コストに疲弊する大企業。大量データ分析専用システムへの投資を行う余裕がない小規模企業。ビッグデータ時代にこうした課題を抱える企業が選ぶべきDWHとは？ ROIを徹底追求したDWHの姿を示す。
2013/06/12
スピーディーな知見の獲得
部門レベルから全社レベルまで、アナリティクス機能を迅速に提供するには
2013/05/31
分析の常識が変わるビッグデータ時代に求められるBIとは
BIの利用が全社規模に広がるにつれ、「パフォーマンス」問題が浮上してきた。ビッグデータ時代には絶え間なく確実な意思決定が可能な「ユーザーの思考速度の分析環境」が求められている。
2013/05/23
従来型RDBMSの課題を解決する「分析専用基盤」の要件とは？
「ビッグデータ時代」「全社BI活用時代」、表現の仕方はさまざまだが、明らかなのは「従来型RDBMSで現在のデータ活用ニーズに答えるのは難しい」ということだ。数千人規模の従業員や何年分ものデータを対象にした分析環境に必要な要件とは？
2013/04/22
既存DWH／BIが「行き詰まる」本当の理由と、その抜本的解決策
企業はDWHやBIといった情報系システムに莫大な投資を行ってきた。しかし、既存の情報系システムは今、さまざまな課題を抱えている。課題の根本原因を明らかにしながら、その解決策を探る。
2013/04/11
既存データベースの課題を洗い出す──ビッグデータ分析／活用はじめの一歩
高額なコストをかけてもパフォーマンスが上がらない。そんなデータベースではビッグデータには立ち向かえない。「先が読めない時代」のデータベースは、真のコストパフォーマンスで見直しを図るべきだ。
2013/01/22
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