サプライチェーンの可視性と俊敏性を向上、リアルタイムなデータ活用の進め方
サプライチェーンの可視性と俊敏性を高めて最適化を図るためには、データ活用が欠かせない。しかし、従来型のBIツールは力不足であり、リアルタイムのデータを取得し、迅速な意思決定につなげるのが難しいという現実がある。
2022/10/11
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「BI／BA／OLAP」の検索結果一覧（14ページ目）
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セルフサービス分析に有効な「データカタログ」、実現の第一歩は？
ビジネス部門が独力でデータ分析を行う「セルフサービス分析」が注目されているが、その実践にはデータ検索の負荷をはじめとする課題が山積している。迅速なデータ利活用を実現するにはどのような施策が必要か。解決策を考察する。
2022/10/06
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「セルフサービス分析」の3つの課題を解決する、データ仮想化とは？
消費行動が大きく変化する昨今、企業の迅速な意思決定を支えるため、データ分析をビジネス部門が自ら行う「セルフサービス分析」が求められている。その実現において、IT部門に降りかかる3つの課題と解決策について解説する。
2022/10/06
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ビジネスにすぐ利用できるデータを迅速に提供、「DataOps」実践のススメ
データは今や、イノベーションの推進や競争力の強化に欠かせない存在だが、その管理に課題を抱えている組織は多い。ビジネスにすぐ活用できるデータを利用者に迅速に提供するには、「DataOps」のアプローチを採用する必要がある。
2022/10/03
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BIツールの全社活用、「管理部門」への導入から始めるべき3つの理由とは？
BIツールを使ってデータドリブン経営を実現するには、全社レベルでの活用が欠かせない。そのファーストステップに管理部門への導入が最適である理由を3つ挙げるとともに、次の段階に進むための4つのチェックポイントを紹介する。
2022/10/03
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3つのステップで解説、BIツールのトライアルを有意義に実施するためのノウハウ
BIツールの効果は定量的に計測しづらいため、経営層や決裁者を説得して円滑に導入を進めるためには、トライアルを有効活用する必要がある。トライアルを有意義に実施するためのノウハウを、3つの段階に分けて紹介していく。
2022/10/03
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「データ収益化」が進まないのはなぜ？ 1800人の調査から見えた原因と課題
データを活用して企業価値の向上や具体的収益に結び付ける「データ収益化」の取り組みは、欧州に比べ日本の企業は遅れている現状がある。それはなぜか？ 全国1800人のアンケート調査から、その原因を探る。
2022/09/13
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調査で見えたデータドリブン企業の優位性、分析の時代に必要なデータ活用の勘所
データドリブンの有効性はコロナ下でも示された。しかし日本企業はアジア太平洋全体に比べデータ活用の認識と投資額の比率が低いとの調査結果が出ている。データ分析の重要性が指摘される今、データへの取り組みを早急に進める必要がある。
2022/09/13
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真にデータドリブンな組織への変革をサポート、モダンBIを実現する分析基盤
データから得たインサイトに基づく意思決定の重要性が叫ばれて久しいが、誰もが活用できるデータ分析環境への拡張に成功した企業はまだ少ない。真のデータドリブンビジネスを実現するには、セルフサービスの分析環境が必要になる。
2022/09/13
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ビジュアル分析／高度な分析／分析のサイクルから見えてくる、分析の役割とは？
ビジネスにおいてデータを分析する取り組みはこの20年ほどで大きく変化し、その中でデータ分析の役割も変わりつつある。アナリストや意思決定者にインサイトを示し、迅速かつスマートな意思決定を促すBIツールの導入も拡大している。
2022/09/13
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