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「データ分析」の検索結果一覧(241ページ目)

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インターシステムズジャパン株式会社

技術文書・技術解説

インターシステムズジャパン株式会社

キンバリークラークやイオンアイビスの事例が語る「IT活用で成功するサプライチェーン経営」

戦略的ロジスティクスを確立し、経営視点に立ったサプライチェーン全体の最適化には、IT活用が欠かせない。ITによりロジスティクスを変革してきた企業の事例から成功の鍵を探る。

2014/10/31

カテゴリ:
ERP
EDI/流通BMS

日本ヒューレット・パッカード合同会社

技術文書・技術解説

日本ヒューレット・パッカード合同会社

ビジネスとITの連携でデータをナレッジに変えるサービスデスクを実現

今日、ビジネス部門のエンドユーザーは、さまざまなコミュニケーションツールを使用して問題解決を図っているが、その情報がIT部門と共有されているとはいえない。ITサービス管理ツールの活用で、エンドユーザーが作り出す情報を集約、分析して新たなナレッジに変えるサービスデスクを実現する方法を考えていこう。

2014/10/30

カテゴリ:
情報系システム
ナレッジマネジメント

日本マイクロソフト株式会社

事例

日本マイクロソフト株式会社

翌日昼までかかったDWHの夜間バッチ処理を2時間に短縮したSSDアプライアンスの実力とは

業務用加工食品の専門商社ヤグチは、データ量の増加によるDWHのパフォーマンス低下解消が喫緊の課題だった。高性能とコスト抑制の両立を目指した同社が選択したのは、フラッシュメモリで高速化を実現したデータベースアプライアンスだった。

2014/10/29

カテゴリ:
システム開発
DBMS

日本マイクロソフト株式会社

事例

日本マイクロソフト株式会社

ビッグデータ高速I/O処理とBI機能を備えた物流情報管理システムを支える製品に迫る

日本パレットレンタルが、RFIDで収集したビッグデータを活用し、高速処理と高度なBI分析機能を実装した物流ソリューションシステム実現に向け導入した製品とはどのような製品だったのか。またその導入効果について紹介する。

2014/10/29

カテゴリ:
システム開発
DBMS

インフォテリア株式会社

技術文書・技術解説

インフォテリア株式会社

もう大企業だけのものじゃない! 中堅・中小企業がAmazon Redshiftで始めるデータウェアハウス活用

これまでビッグデータ集計・分析は高額なアプライアンスで提供されるデータウェアハウスを導入できる大企業が中心だった。そのハードルを下げたのが、クラウドで安価に提供される「Amazon Redshift」だ。Redshiftと相性の良いツールで身近になったビッグデータ分析を活用したい。

2014/10/29

カテゴリ:
システム開発
EAI/ETL

インテル株式会社

事例

インテル株式会社

数百億ものTwitterデータを抽出 ポジ/ネガツイートと株式指標の関係性を分析

NTTデータとNTTデータ数理システムは、両社共同で金融マーケット向け「Twitterセンチメント指標」を開発した。数百億にも及ぶツイートデータから高速にツイートを抽出し、リアルタイムでツイートと株式指標との関係性を分析するために、両社が基盤として選んだサーバの実力に迫る。

2014/10/24

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

株式会社インサイトテクノロジー

事例

株式会社インサイトテクノロジー

700万人規模のリアルタイムな薬剤処方分析を可能にしたデータベースとは

これまで製薬会社は、医師が患者に処方した薬剤を把握できるデータベースがないことで、効果的なマーケティングを行えずにいた。それを解決したのが、薬剤処方分析ツール「MDV analyzer」だ。このツール開発を支えた高速データベースエンジンについて詳しく紹介する。

2014/10/16

カテゴリ:
データ分析
データウェアハウス

SAPジャパン株式会社

事例

SAPジャパン株式会社

小売業界で変化した「分析の目的」 顧客生涯価値を最大化するための分析とは

POSデータを始め、小売業は大量のデータが集まる業界であり、その分析を通じて業務の効率化をいち早く進めてきた業界だ。しかし、その分析の目的が昨今がらりと変化した。顧客中心主義へと進化し、顧客生涯価値を最大化させるための分析手法とは?

2014/10/08

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

SAPジャパン株式会社

技術文書・技術解説

SAPジャパン株式会社

夜間バッチ処理時間を71%短縮 「ITのシンプル化」がもたらす価値とは

ビジネスプロセスの標準化と効率化を追求し続けることで複雑化してしまったIT基盤は、企業活動の足かせになってしまった。今求められるのは「ITのシンプル化」だ。「データベースを10分の1に圧縮」「夜間バッチ処理時間を71%短縮」といったシンプル化を実現する方法とは。

2014/10/08

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

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