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「データ分析」の検索結果一覧(16ページ目)

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2773件(151〜160件を表示しています)

アドビ株式会社

製品資料

アドビ株式会社

クリエイターの生産性向上、創造性の代行ではない生成AI活用のメリットとは?

クリエイティブ業界において生成AIに関する議論が繰り広げられる中、創造性の代行ではなくクリエイターの生産性を向上させる手段として、活用の期待が高まっている。生成AIがもたらすメリットや具体的なツールを紹介する。

2024/10/25

カテゴリ:
情報系システム
コンテンツ/ドキュメント管理

株式会社ギャプライズ

製品資料

株式会社ギャプライズ

推定被害額は1335憶円、マーケティング活動を妨害する不正流入をどう防ぐ?

広告経由の流入には、botや競合クリックなど不正なユーザー流入が全体の5~20%存在しているとされている。ある調査によれば、国内の不正流入被害額は1335憶円といわれており、企業には不正流入の対策が求められている。

2024/10/24

カテゴリ:
CX
マーケティング/営業

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品レビュー

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

データドリブン経営を加速、データ統合をクラウドサービス上で実践する方法

データドリブン経営を目指して取り組みを進めているものの、実現まで至らない企業も多い。こうした企業に共通しているのがデータソースが複数のシステムやツールに分散・サイロ化していることだ。この状況をどう解消すればよいのか。

2024/10/23

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

将来の混乱に備えたサプライチェーンの変革、データとAIによるその実現方法

近年は地政学的影響や自然災害などによって、サプライチェーンの不確実性が顕在化し、その管理の重要性が高まっている。将来の混乱に備え、顧客のニーズを満たすためには、サプライチェーン全体でデータの使用方法を見直す必要がある。

2024/10/23

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

プリサイスリー・ソフトウェア株式会社

製品資料

プリサイスリー・ソフトウェア株式会社

メインフレームデータ活用の第一歩、新しいデータ環境構築における課題と対処法

ビッグデータの重要ソースでありながら、活用が進まないメインフレームデータ。その価値を引き出すには、「新しいデータ環境」の構築が必要となる。その際に障壁となる4つの主要な課題と、対処法のベストプラクティスを解説する。

2024/10/22

カテゴリ:
システム開発
EAI/ETL

パロアルトネットワークス株式会社

製品資料

パロアルトネットワークス株式会社

SOCは対応能力の限界、今取り組むべきセキュリティ運用の抜根的改革とは?

テクノロジーの進歩によって攻撃対象領域が拡大している昨今、従来のSOCは対応能力の限界を迎えている。最新の脅威に対抗するためには、セキュリティ運用の抜根的な改革が必要になるが、どのように進めていけばよいだろうか。

2024/10/17

カテゴリ:
セキュリティ
標的型攻撃/サイバー攻撃

Datadog Japan合同会社

製品資料

Datadog Japan合同会社

データ基盤におけるオブザーバビリティの重要性と、Snowflakeで見るその実現法

ビジネスを推進する上で欠かせないデータ分析。このデータ分析の土台となるのがデータ基盤だが、これは複数のコンポーネントが連携し、複雑な構造を成している。そこで必要になるのが、システム全体に渡るオブザーバビリティだ。

2024/10/17

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

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

巧妙化する脅威に対抗する、セキュリティ運用の変革に向けた5つのビジョン

最新の脅威動向調査によると、昨今のサイバー攻撃はますます巧妙化し、攻撃の種類が増え、高い頻度で実行されていることが分かった。しかし、組織のセキュリティ運用体制はこの状況に対応できていない。

2024/10/16

カテゴリ:
セキュリティ
標的型攻撃/サイバー攻撃

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

データの一元化から脱却し、あえて分散して管理すべき理由とその実現方法とは

データ活用の民主化を実現するには、データストレージの一元化による中央集権的なデータ管理が必要といわれてきた。しかし今では、あえてデータを分散して管理するアプローチであるデータメッシュが注目されている。その理由を見ていこう。

2024/10/16

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

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