データベース刷新から始める、AI時代のデータ基盤設計の「5つのポイント」
AI活用とセキュリティの双方に対応できるデータ基盤の構築が急務となっている中、多くの企業が部門ごとに分断されたデータ環境やデータベースの制約により、全社横断の分析やAI導入に踏み出せないでいる。どこから手を付けたらよいのか。
2026/02/10
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「データウェアハウス」の検索結果一覧（1ページ目）
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未来予測とAI活用を見据えたデータレイクハウスへ、東洋製罐グループが得た効果
東洋製罐グループホールディングスでは、データの利活用が不十分で、経営判断に遅れが生じるなど、多くの課題を抱えていた。この現状を改善し、未来予測とAI活用を推進するために採用された「データレイクハウス」の実力とは？
2026/02/04
グローバル調査で学ぶ生成AI活用の実態、成功企業はROIをどう高めているのか？
あるグローバル調査によれば、世界中のビジネスプロフェッショナルの57％が生成AIを既に導入し、9割以上が取り組みに満足している上、既に投資の回収を終えたと回答している。これらの企業はどのように生成AIを活用しているのか。
2026/01/15
企業の意思決定を加速する論理データマネジメントとは
データの利活用を促進させる上ではさまざまなアプローチが存在する。本資料では、データを複製せずに一元管理し、鮮度・品質・ガバナンスを両立し、意思決定の迅速化や運用コストの削減を実現する論理データマネジメントについて紹介する。
2026/01/05
データ基盤の監視体制はどう作る？ コスト最適化や設定ミス特定を実現する秘訣
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。
2025/12/09
多業種の事例集で学ぶ、事業の急成長を支える「データ分析基盤」を構築する方法
多様な業種で進むデータ活用。その背景には、クラウド型の高度なデータ分析・BIプラットフォームの存在がある。本資料では、情報通信、小売、交通、メディアなど、各業界での活用事例を紹介する。
2025/11/13
DXを阻む「データの3大課題」を解決、“可観測性”を高めるために必要なこと
データ活用が当たり前となる一方、データの品質を確保できておらず、「元データに問題があっても気付けない」「ユーザーが問題を解決できない」といった悩みを抱える企業は多い。これらを解決する鍵となる「可観測性」を高める秘訣とは？
2025/09/24
エンジニアが解説する、次世代データ管理を AWS 環境で始める方法
従来、データレイクを構築する際にはHive形式のテーブルフォーマットを使うのが標準だった。しかし、Hive形式にはファイル形式特有の弱点がある。そこで、弱点を根本から解消するものとして期待されているのがApache Icebergだ。
2025/09/19
AI活用やデータ活用を見据えた基盤の理想形？ 今注目の「データレイクハウス」
適切かつ迅速な意思決定の原資となるデータの活用に向けて、多くの組織がシステム基盤の構築に取り組んでいる。そこで注目されているのが、データ活用基盤をクラウド上に構築して、運用するという選択肢だ。
2025/02/20
比較検証レポートに見る、Redshift／BigQuery／Azure Databricksの違い
データ活用やAI活用の取り組みが加速する中、その基盤としてクラウドのデータウェアハウス（DWH）を検討する企業が増えてきた。しかし、自社に最適なサービスが分からないという声もある。主要なサービスには、どのような違いがあるのか。
2025/02/20
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