Excelでは困難、データドリブン経営を成功に導く超高速データ処理システムとは
データレイク・データドリブン経営への転換はあらゆる企業にとって急務だが、データの際限の無い増大が阻害要因となっている。これを解消すべく登場したのが、革新的な技術により超高速のデータ処理を可能にする、インメモリ型システムだ。
2021/10/28
データレイク・データドリブン経営への転換はあらゆる企業にとって急務だが、データの際限の無い増大が阻害要因となっている。これを解消すべく登場したのが、革新的な技術により超高速のデータ処理を可能にする、インメモリ型システムだ。
2021/10/28
作成ファイルの保存先に悩んだことはないだろうか。このことは既に文書管理のルールが破綻していることを意味しており、こうした状況では格納時だけでなく、ファイルの取り出しにも一苦労だろう。この課題を解消する文書管理の方法とは?
2021/10/28
適切・迅速な対応が求められるCS部門において、熟練者の減少に伴う対応力の強化は不可避なミッションといえる。しかし、蓄積されたナレッジを使いこなせていないケースは多く、経験の浅い担当者の手戻りが発生しているのが実情だ。
2021/10/20
顧客情報やプラントの稼働率といったデータの有効活用は、製造業の効率化に欠かせない。だがBIなどのアナリティクスツールでは、ダッシュボードの使い勝手に難があるケースも多い。製造の真の合理化を実現するには、どんな手段が最適か。
2021/10/19
小売業界においてもデータ活用の波が押し寄せる中、ユーザーの利便性を損ねることなく、データ活用を推進できる手法が注目されている。これにより企業は、顧客基盤の維持・拡大やサプライチェーンの最適化を実現できるようになる。
2021/10/19
コロナ禍を契機にリモートワークの効果が広く理解され、今後も制度を継続する意向の企業は多い。しかし効果を最大化するためには、従業員の行動データを分析し、それに基づく適切なアクションが必要になる。その手法を探る。
2021/10/18
顧客接点の最前線であるコンタクトセンターだが、その運営には、応対品質の向上やオペレーターの定着化など、さまざまな課題がついて回る。高品質で効率的な運営の実現に向けて、こうした課題を解決する方法を紹介する。
2021/10/18
世界中で進められている自動運転車両の開発だが、その実現においては、圧倒的な量のデータと機械学習が伴う。しかし、ペタバイト規模のデータを処理するには、レガシーなストレージやデータベースでは限界がある。
2021/10/18
IoT導入が複雑で難しいと感じる理由の1つに、デバイスが生成する膨大なデータの処理・分析に関する、企業独自/業界特有の課題があるという。そこで製造業やヘルスケア、小売などの業界における課題を解説するとともに、その解決策を探る。
2021/10/18
設備の保守コスト削減、販売機会逸失の回避など、分析やAIは製造業に多くの効果をもたらすことが期待されている。だがそのためには、場所やタイプを問わずデータを集約/分析できる管理基盤が欠かせない。その要件とは?
2021/10/18
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