DXの原動力として注目されるローコード開発、内製化を進めるには何が必要?
DXを推進すべく、アジャイル開発やDevOpsといった新たな手法を採用する企業が増える中、改めて注目されるローコード開発だが、その導入/運用ハードルは思いのほか高い。この課題を解決する方法とは?
2021/03/08
DXを推進すべく、アジャイル開発やDevOpsといった新たな手法を採用する企業が増える中、改めて注目されるローコード開発だが、その導入/運用ハードルは思いのほか高い。この課題を解決する方法とは?
2021/03/08
深層学習ベースのAIアプリケーション市場が盛り上がりを見せているが、深層学習モデルの開発・導入に課題を抱える企業は少なくない。こうした中、アプリの迅速な市場投入を支援するフルマネージドサービスへの需要が高まっている。
2021/03/08
DX推進においてボトルネックとなっているのが、複雑化・肥大化・ブラックボックス化した既存のITシステムだ。その解決策として注目されるのが、ローコード開発プラットフォームだが、現実的には、その導入と運用は必ずしも容易ではない。
2021/03/08
機械学習には、生産性の向上やスマートなデータ利用、意思決定の迅速化など、幅広い効果が期待されているが、どこに導入すべきかという最初の段階でつまずくケースが少なくない。そこで参考にしたいのが、成功事例の多いユースケースだ。
2021/03/08
機械学習サービスのTCOを構成する要素は実に複雑だ。構築からトレーニング、デプロイまでの各フェーズ、それぞれのインフラや運用、セキュリティのコストを考慮する必要がある。3年間のTCOを考えた場合、どれだけの差が出るのだろうか。
2021/03/08
機械学習の活用領域の拡大が目覚ましいが、それはF1も例外ではない。膨大なデータを分析してファンエクスペリエンスの向上に生かす他、車両設計の改良にも役立て、レースをさらに盛り上げるために活用しているという。
2021/03/08
データベースのクラウド移行が進み、市場に多数のRDBMSがあふれる今、自社に最適な製品を選ぶのは容易ではない。その中で選択肢の1つとして注目される「Amazon RDS」について、活用企業への調査から強みやビジネス価値を読み解く。
2021/03/08
データがビジネスにおいて価値を高める一方、その活用基盤としてのデータベースは、時代に取り残されている。データベースのクラウド化とともに、従来のリレーショナルオンリーのアプローチからの脱却を、早急に進めるべきだ。
2021/03/08
データは組織にとって重要な資産だが、多くの現場で、データの利用領域はトランザクション内にとどまっている。データからイノベーションを導き出すには、真の意味での「データ駆動型」組織への転換が不可欠となる。
2021/03/08
ビジネスの中核的存在であるデータからイノベーションを生み出すために、企業は多大なリソースを投入している。しかし、データ駆動型組織の構築が進まない企業も少なくない。その主な要因はセルフマネージド型データ分析にあるという。
2021/03/08
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