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「データ分析」の検索結果一覧(179ページ目)

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2815件(1781〜1790件を表示しています)

日本オラクル株式会社

製品資料

日本オラクル株式会社

性能・コストを自律的にチューニングする、OLTP対応データベース自律型技術とは

多様な領域で自動化が進む中、次に大きなインパクトを与えると目されるのが自律型データベースだ。DWHやOLTPに対応し、運用負荷を削減するとともに、自律的に伸縮性を発揮して性能・コストをチューニングし、最適化するという。

2019/02/08

カテゴリ:
システム開発
DBMS

日本オラクル株式会社

事例

日本オラクル株式会社

日本を支える防災情報基盤が、相互運用性を備えるデータレイクで構築された理由

クラウドは多数の利点を持つが、大容量データのリアルタイム処理は数少ない弱点の1つだ。レイテンシの大きさがネックとなってしまう。しかし、国内の防災対策を担う情報基盤ではパブリッククラウドを採用しているという。なぜなのか。

2019/02/08

カテゴリ:
クラウド
IaaS/PaaS/PCaaS

日本オラクル株式会社

製品資料

日本オラクル株式会社

オンプレミスもクラウドも一長一短のDWH、解決策と目される自律型DBを検証

データウェアハウスは従来、オンプレミスもクラウドも一長一短の課題があった。そこで両者の課題を解決したのが、高度な自動化機能を備えたデータベースクラウドだ。実際に導入した大手SIerの比較検証から、その優位性を明らかにする。

2019/02/08

カテゴリ:
クラウド
IaaS/PaaS/PCaaS

日本オラクル株式会社

事例

日本オラクル株式会社

IoTが生む多様なデータをリアルタイム活用、水道事業に見るクラウドBIの有効性

有用なデータを収集できても活用できなければ価値は半減してしまう。水道事業向けクラウドサービスを提供するメタウォーターも、クラウド型アナリティクスツールの導入を機に、データに基づく迅速かつ的確な障害対応が可能になったという。

2019/02/08

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

マイクロフォーカスエンタープライズ株式会社(オープンテキストグループ)

製品資料

マイクロフォーカスエンタープライズ株式会社(オープンテキストグループ)

複数のシステムに分散するセキュリティデータ、効率的に収集・分析する方法は?

セキュリティ運用に必要なデータは増加するだけでなく、多様なシステムにまたがって存在しており、収集・分析のハードルが上がっている。この難題を解決するにはオープンアーキテクチャを活用し、データ環境を見直す必要がある。

2019/02/07

カテゴリ:
セキュリティ
SIEM/SOAR/セキュリティログ管理

ネットアップ合同会社

製品資料

ネットアップ合同会社

高度化するディープラーニングのアルゴリズム、サーバ/ストレージの最新要件は

AIやディープラーニングの用途が広がるにつれ、インフラにもより高いパフォーマンスが求められるようになった。高度な計算処理やスケールアップ/アウトに対応するための、サーバやストレージの要件を解説する。

2019/02/07

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
SSD/半導体ストレージ/フラッシュストレージ

ネットアップ合同会社

製品資料

ネットアップ合同会社

AI用データパイプライン構築術:エッジ、コア、クラウドでI/Oを高速化するには

あらゆる業界の企業がAIの導入を急いでいるが、そこで扱われるデータの管理に課題を抱えるケースも多い。エッジからトレーニング、アーカイブに至る一連のデータパイプラインを整備するには、どのような方法が最適なのだろうか。

2019/02/07

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
SSD/半導体ストレージ/フラッシュストレージ

日本オラクル株式会社

製品資料

日本オラクル株式会社

自律型データベースは、本当に“簡単・柔軟・高速”なDB管理を実現できるのか?

約4割が50以上のDBを担当するなど、データベース管理者は過重な負担に苦しんでいる。そこで登場したのが、プロビジョニングやDBチューニングなどデータ管理に関するライフサイクル全体を自動化する自律型DBだ。果たしてその実力は?

2019/02/04

カテゴリ:
データ分析
データウェアハウス

株式会社ネットワールド

製品資料

株式会社ネットワールド

IoTで難易度増すデータ分析、金融業の課題に見るリアルタイム分析成功の秘訣

企業が取り扱うデータの種類はさらに多様化、急増している。さらにはIoTが増加し、多くのデータソースがオンラインにある状況では、データ分析のハードルは上がる一方だ。この状況でリアルタイムにデータを分析するために必要なものとは?

2019/01/28

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

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