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「データ分析」の検索結果一覧(4ページ目)

「データ分析」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「データ分析」の比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。

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ServiceNow Japan合同会社

製品レビュー

ServiceNow Japan合同会社

HR業務への生成AI導入が加速、セキュリティとガバナンスは大丈夫?

従業員にさまざまなサービスを提供するHR業務に、生成AIを導入する動きが加速している。生成AIは、HR業務が抱えている課題をどのように解決し、従業員エクスペリエンス(EX)の品質向上と組織全体の生産性向上に貢献するのだろうか。

2026/08/24

カテゴリ:
ERP
HR Tech/人事/給与

ServiceNow Japan合同会社

市場調査・トレンド

ServiceNow Japan合同会社

AI時代の人事リーダーには何が求められる? 調査で見えた必要なスキル

テクノロジーの進化と世界情勢の急変を受け、組織内におけるHRの重要性がこれまで以上に高まっている。役割が劇的に変化する中、従業員と組織の成長に必要な支援とは何か。グローバル調査の結果から、リーダーシップの在り方を解説する。

2026/08/24

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

ネットアップ合同会社

製品レビュー

ネットアップ合同会社

AIを継続的な「価値創出装置」に変えるAIファクトリー構築法

AIの普及が進むが、一方でその効果が全社的な経営インパクトにつながらないというジレンマに陥っている企業は少なくない。この原因となるデータ基盤の課題を解消し、継続的な価値創出をかなえる「AIファクトリー」の構築方法を解説する。

2026/08/21

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

株式会社Leaner Technologies

製品資料

株式会社Leaner Technologies

調達・購買のアナログ業務を刷新、データとAIで成果を出す「間接材調達DX」

多くの企業で調達・購買部門のデジタル化の遅れが課題となっている。この解消策として、見積もりから支払いまでの全プロセスを可視化し、物品材・サービス材を問わず一元管理して、コスト最適化を実現する間接材調達基盤が注目されている。

2026/08/21

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

Dropbox Japan株式会社

製品資料

Dropbox Japan株式会社

「ファイルサーバのクラウド移行」ガイド:落とし穴から事前設計、移行手順まで

ファイルサーバ更改を機にクラウドストレージへ移行する企業もあるが、その際は、特性や制限事項を踏まえた事前設計が欠かせない。本資料では、移行プロジェクトの考慮点、権限設計、具体的な移行手順、データ移行のポイントを解説する。

2026/08/20

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
クラウドストレージ

アルプス システム インテグレーション株式会社

製品資料

アルプス システム インテグレーション株式会社

有効活用できない社内データを“蓄積”から経営“資産”へと変える方法とは?

社内に眠るデータを有効活用できずに悩む企業は多い。原因である“サイロ化”や“汚れ”を解消し、単なる“蓄積”を価値ある経営“資産”へと変えるにはどうすればよいのだろうか。本資料では、この解決策を解説する。

2026/08/20

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

アルプス システム インテグレーション株式会社

製品資料

アルプス システム インテグレーション株式会社

生成AI活用やデータ分析を成功に導く、“データの汚れ”を解消する品質改善策

生成AIやデータ分析を推進する上でデータ統合は必要だが、「欠損や重複、表記ゆれにより精度の向上につながらない」と悩む企業は多い。手作業に頼らず信頼性の高いデータを迅速に整備/提供するための具体的なアプローチを解説する。

2026/08/20

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

プリサイスリー・ソフトウェア株式会社

市場調査・トレンド

プリサイスリー・ソフトウェア株式会社

信頼性の低い生データを活用する環境から脱却、データエンリッチメントの効果

生データの品質低下が意思決定や成長を阻害する中、企業が確かな洞察を得るためにはどうすればよいのか。本資料では、検証とエンリッチメントによってデータの信頼性を高め、データドリブン経営を推進するための実践的な方法を解説する。

2026/08/19

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

ネットアップ合同会社

市場調査・トレンド

ネットアップ合同会社

東大教授と考える、AI時代の「データ主権」「信頼性」「ガバナンス」の在り方

AIから真の価値を得るためには、企業固有のデータを活用することが重要だ。本資料を通じて、その鍵となる3つの要素を解説するとともに、安全性を高めてAI-Readyな環境を構築するためのデータ基盤の在り方を探っていく。

2026/08/18

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

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