ビッグデータ戦略につまずかないための「NoSQL」データベース活用術
ビッグデータをリアルタイムに活用するためには「NoSQL」データベースの活用が欠かせない。構造化・非構造化データの双方を管理でき、リレーショナルデータベースでは難しかったデータの理解・分析が可能になるからだ。
2018/01/09
ビッグデータをリアルタイムに活用するためには「NoSQL」データベースの活用が欠かせない。構造化・非構造化データの双方を管理でき、リレーショナルデータベースでは難しかったデータの理解・分析が可能になるからだ。
2018/01/09
医療、ヘルスケア業界においても、増加の一途をたどるデータを効率的に管理・活用できるデータベースの構築は喫緊の課題となっている。医療向けデータベース製品に求められる要件の確認が、問題解決への第一歩だ。
2018/01/09
情報収集は業務時間の25%を使うとの調査データがあるが、その中のムダな時間を削減することで労働生産性を上げることができる。社内の文書やデータが“整理整頓”されていないという企業は、特にムダを削減できる余地が多いといえる。
2017/12/28
2017年10月に「Microsoft SQL Server 2017」が発売された。このアップデートで追加された新機能とはどのようなものか。Linux対応により実現した「Docker」上での動作など、気になるポイントも徹底解説する。
2017/12/22
ストリーミングアナリティクスの課題を解決し、より深い洞察を得るには、軽量型のアーキテクチャを採用し、かつ従来のアナリティクス製品と組み合わせが容易な製品が望ましい。これらの条件を満たす方法を紹介する。
2017/12/21
優れた意思決定には、優れたデータが欠かせない。そのためには「データガバナンス」を確立し、データの信頼性と品質の向上を図ることが重要だが、そこで失敗してしまう企業が少なくない。成功には何が必要なのだろうか?
2017/12/21
IoTをはじめ日々刻々と生成される膨大なデータをどのように処理すべきだろうか。データを保管・蓄積してからではタイムリーな意思決定は難しい。ビッグデータをリアルタイムに分析・判別するツールが必要だ。
2017/12/21
これまではHadoopを業務部門のユーザーが活用するためには、専門家の助けを必要としていた。しかし、Hadoopの機能を簡単に利用できる「ビッグデータ統合管理ツール」が登場したことで、この状況は大きく変わりつつある。
2017/12/21
今やビジネスの現場では、身近な売り上げデータから何十億件ものセンサーデータまで、データの活用が当たり前となっている。こうしたデータ分析の結果を速やかにビジネスに生かす「データ分析結果の視覚化(ビジュアライゼーション)」について解説する。
2017/12/21
IoTを有効に活用するには、センサー機器から絶え間なく流れてくる膨大なデータ(データストリーム)をリアルタイムに分析することが欠かせない。例えば、製造現場ではリアルタイム分析により、異常検知から問題解決まで速やかに対応できるといった効果が期待できる。
2017/12/21
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