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「データ分析」の検索結果一覧(6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。

2828件(51〜60件を表示しています)

株式会社サムライズ

製品資料

株式会社サムライズ

大量のデータから業務/経営に役立つヒントを探る、データドリブン経営の実践術

デジタル化が進む中で、企業が競争力を維持するには、柔軟かつ迅速な分析体制を構築し、データドリブンな意思決定を実現することが不可欠だ。本資料では、その分析体制の構築を支援するクラウド型のデータ分析プラットフォームを紹介する。

2025/08/26

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

Datadog Japan合同会社

製品資料

Datadog Japan合同会社

「AWSサーバレス環境」モニタリングのベストプラクティスを学ぶ

インフラ管理の手間やコストの大幅な削減が可能となるサーバレス環境。一方で、サーバレスでのアプリケーションやワークロードのモニタリングには、サーバレス環境固有の課題がある。本書ではそのベストプラクティスを解説する。

2025/08/04

カテゴリ:
システム運用管理
パフォーマンス管理

Datadog Japan合同会社

製品資料

Datadog Japan合同会社

Snowflake環境を例に解説:データ基盤をオブザーバビリティで活用する方法

データ基盤はさまざまな恩恵をもたらすが、複雑な環境でメリットを最大限に引き出すには、コストやパフォーマンス、セキュリティの最適化が欠かせない。そのカギとなる「オブザーバビリティ(可観測性)」をどう実現すればよいのか。

2025/08/04

カテゴリ:
データ分析
データウェアハウス

Square株式会社

製品レビュー

Square株式会社

1日がかりの業務が数時間に短縮、16店舗を構える飲食店が選んだ決済システム

東京都内で計16店舗の飲食店を運営する企業では、従業員の高い定着率と長い勤続年数を実現している。この運営を支える要素の1つが、新たに導入した「決済システム」だという。その特長や導入効果を、動画で詳しく紹介する。

2025/08/01

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

ServiceNow Japan合同会社

市場調査・トレンド

ServiceNow Japan合同会社

ミレニアル世代やZ世代の従業員ニーズを捉え、従業員体験を向上させるには?

従業員の定着率や生産性に大きく影響する従業員体験(EX)。人材の不足や流動化が進む昨今、EX向上の重要性がますます高まっている。従業員のスキル向上やテクノロジーへの投資を通じてEXを高める方法を紹介する。

2025/07/30

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

アルテリックス・ジャパン合同会社

事例

アルテリックス・ジャパン合同会社

データ分析の高速化でF1レースの勝利を手中に、マクラーレンレーシングの実現法

F1の世界で優位性を獲得するには、1レースごとに生成される膨大なデータからいかにインサイトを導き出し、エンジニアリングに生かせるかが鍵となる。F1世界選手権で20勝を挙げているマクラーレンレーシングの事例から、そのヒントを探る。

2025/07/30

カテゴリ:
システム開発
EAI/ETL

アルテリックス・ジャパン合同会社

技術文書・技術解説

アルテリックス・ジャパン合同会社

疲れや不満の温床? スプレッドシートに依存したデータ分析から脱却する方法

データ分析を行う際、スプレッドシートを活用している企業は多いだろう。しかし、扱うデータ量や種類が増大する中、その取り組みは限界を迎えている。スプレッドシートへの依存により生じる課題とその脱却方法を解説する。

2025/07/30

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

製品資料

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

標準のPostgreSQLより4倍以上も高速、高性能&高可用性で注目のデータ基盤とは

リアルタイム性や生成AI対応などデータベースに対する期待が急速に高まっている。そこで従来のPostgreSQLでは対応が難しかったスピードやスケーラビリティの課題を解消したデータ基盤が注目されている。本資料で詳細を解説する。

2025/07/25

カテゴリ:
システム開発
DBMS

FastLabel株式会社

製品資料

FastLabel株式会社

生成AIの精度を左右する“追加学習データ”作成で陥りがちな課題と解決策

インストラクションチューニングは、生成AIの応答精度を向上させるために重要なステップだが、その学習データを作成する際は、設計面/実務面/運用面で課題が発生しやすい。本資料では、現場でよくある課題と解決策について解説する。

2025/07/23

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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