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「データ分析」の検索結果一覧(189ページ目)

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インフォマティカ・ジャパン株式会社

技術文書・技術解説

インフォマティカ・ジャパン株式会社

注目の「Amazon Redshift」を活用するためのデータ管理ベストプラクティス

高度なデータ分析には、クラウド環境が適している。本資料では「Amazon Redshift」を例に、クラウドデータウェアハウスがオンプレミス環境に付き物の課題をどう克服し、どのようなメリットをもたらすのかを解説する。

2018/05/15

カテゴリ:
データ分析
データウェアハウス

インフォマティカ・ジャパン株式会社

技術文書・技術解説

インフォマティカ・ジャパン株式会社

ハイブリッド環境の複雑性を制御、生産性を向上させるデータ管理方法とは?

IT部門は、オンプレミスやクラウドの統合環境が生みだす複雑性の制御と、ユーザーの生産性向上の両立というミッションに悩まされている。ハイブリッドデータ環境を管理するには、どのようなアプローチを取ればいいのだろうか。

2018/05/15

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

日本ヒューレット・パッカード合同会社

製品資料

日本ヒューレット・パッカード合同会社

池澤あやかの「ソフトの次はハードでしょ!」~インメモリが世界を変える~

欲しい情報がすぐに手に入れば世の中は大きく変わっていく! インメモリデータベースでリアルタイムデータ分析を実現する方法と将来の可能性について、エンジニアタレントの池澤あやかが識者に聞く。

2018/04/27

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
IAサーバ/PCサーバ

株式会社フロムスクラッチ

技術文書・技術解説

株式会社フロムスクラッチ

データ経営に差を生む、ビッグデータ活用で注意すべき「10のポイント」とは?

ビッグデータ市場は年間2桁成長が続くと予想される、いまや大きな潮流だ。しかし、注目度の一方でビッグデータを正しく理解して活用できている企業はまだ少ない。そこで、ビッグデータ活用に当たって意識すべき10のポイントをまとめた。

2018/04/27

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

日本マイクロソフト株式会社

製品資料

日本マイクロソフト株式会社

アプリ開発者の弱点はクラウドデータサービス? クラウドを最大限生かすコツは

アプリ開発者の多くが苦手とするクラウドデータサービス。しかし、セキュリティやグローバル化、ビッグデータ、AIなどアプリに求められる課題をクリアする上で、その活用は欠かせない。実例とともに活用のポイントを解説する。

2018/04/13

カテゴリ:
クラウド
クラウドコンピューティング

日本マイクロソフト株式会社

製品資料

日本マイクロソフト株式会社

5つの整合性モデルを実装済みの「Azure Cosmos DB」がアプリ開発に向く理由

グローバルを視野に入れたアプリ開発は、データを世界中でレプリケートする際に生じるデータの整合性という課題と切り離せない。アプリごとに整合性モデルの最適解は異なるため、これまでは整合性モデルの選択が開発者の悩みだった。

2018/04/13

カテゴリ:
システム開発
DBMS

日本ヒューレット・パッカード合同会社

製品資料

日本ヒューレット・パッカード合同会社

技術者不足でも運用を効率化、事前対策的トラブルシューティングの手法とは?

IT部門は複雑化するインフラとITに依存するビジネスユーザーのために、データインフラの性能を保証できなくなっている。技術者不足に悩むIT部門の切り札が、予測分析と機械学習による、事前対策的トラブルシューティングだ。

2018/04/12

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

東芝デジタルソリューションズ株式会社

製品資料

東芝デジタルソリューションズ株式会社

未来を見据えたIoTの進め方──ファーストステップは「見える化・遠隔監視」

デバイスの見える化・最適化、自動化・自律化を進めるだけでなく、新しい事業価値の創造までデジタル変革を進化させるには、IoTをうまく活用していかなければならない。未来を見据えたエンタープライズ向けのIoTソリューションを紹介する。

2018/04/12

カテゴリ:
ネットワーク
M2M/IoT/RFID(ICタグ)

Tableau, A Salesforce Company

技術文書・技術解説

Tableau, A Salesforce Company

ビッグデータと関連テクノロジーの今後はどうなる? トレンド予測から読み解く

ビジネスにおけるビッグデータの重要性は増し続けている。今後は、エンドユーザーがデータを自由に分析して新たな知見を得たり、データ管理者が安全にデータを管理したりできるプラットフォームが求められることになると予想される。

2018/04/11

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

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