業界別に解説、IoTの導入を阻むデータ処理/分析能力の“壁”を解消する方法
IoT導入が複雑で難しいと感じる理由の1つに、デバイスが生成する膨大なデータの処理・分析に関する、企業独自/業界特有の課題があるという。そこで製造業やヘルスケア、小売などの業界における課題を解説するとともに、その解決策を探る。
2021/10/18
IoT導入が複雑で難しいと感じる理由の1つに、デバイスが生成する膨大なデータの処理・分析に関する、企業独自/業界特有の課題があるという。そこで製造業やヘルスケア、小売などの業界における課題を解説するとともに、その解決策を探る。
2021/10/18
日々生み出される膨大なデータの真の価値を引き出し、ビジネスにおける成功を勝ち取るためには、効果的なデータ戦略が不可欠だ。しかし、マルチクラウドにおけるデータの分散などが、その戦略の実践を難しいものにしている。
2021/10/18
ビッグデータに関心を持つ企業が多い中、多くのテクノロジーレポートが提供されているが、採用担当者の目線を意識したものは少ない。ITに関する専門知識にかかわらずビッグデータのトレンドと、人材採用にフォーカスした現況をまとめた。
2021/10/06
システムのクラウド移行は、DXはもちろん、あらゆる変革を推進する上での鍵となる。しかし、古いデータや粗悪なデータまで移行したことにより、その価値を最大限に引き出せないまま失敗に終わる企業は多い。どう改善すべきか。
2021/09/02
「Kafka」 の活用が製造業の現場で進んでいる。BMWやPorscheなどの自動車業界に加え、「PlayStation」などのゲーム業界もKafkaをビジネスに生かしている。導入事例を通じて、Kafkaの“賢い活用法”を浮き彫りにする。
2021/09/02
データレイク・データドリブン経営への転換はあらゆる企業にとって急務だが、データの際限の無い増大が阻害要因となっている。これを解消すべく登場したのが、革新的な技術により超高速のデータ処理を可能にする、インメモリ型システムだ。
2021/09/01
グローバルにビジネスを展開する組織にとって、超大規模なデータを迅速かつ適切に分析し、活用することは、喫緊の課題となっている。これを実現するためには、サイロ化したデータを統合するデータ分析プラットフォームが必要となる。
2021/07/09
DXに取り組む中で、物流拠点や顧客ごとに個別最適化された業務システムが原因で、全社的なデータ分析/利活用基盤がなかった日立物流。IoTセンサーや倉庫管理/配送管理システムのデータなどを収集/分析すべく、同社が選んだ方法とは?
2021/06/24
ビジネス環境が厳しさを増す自動車販売業界で、営業活動にデータを活用する動きが加速している。機械学習によるデータ分析で確度の高い見込み客を抽出し、受注確率のアップを実現した日産東京販売ホールディングスの取り組みを紹介する。
2021/05/31
データ活用の重要性がますます高まり、データドリブンなビジネス変革に取り組む企業が増える中、自動車販売会社でもその機運が高まっている。「日産サティオ宮崎」の事例から、同社が活用するデータ分析サービスの実力に迫る。
2021/05/31
「データ分析」に関連するカテゴリ