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「経営とIT」の検索結果一覧(1135ページ目)

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インフォテリア株式会社

製品資料

インフォテリア株式会社

「紙の資料がいい」という人も納得、ペーパーレス会議を実現させる3つのヒント

「会議」は、メンバーとの意思疎通を図るために重要なプロセスだが、その事前準備には多くの手間が伴う。そこで、タブレット端末を活用したペーパーレス会議の仕組みが注目され始めた。その仕組みを作る上での3つの課題と解決策とは?

2018/02/23

カテゴリ:
情報系システム
コンテンツ/ドキュメント管理

Splunk Services Japan合同会社

製品資料

Splunk Services Japan合同会社

EU「一般データ保護規則」(GDPR)対策の遅れを短期間で取り戻す方法

EU版の個人情報保護法ともいえる「GDPR」が2018年5月に施行される。これからの限られた時間の中で、GDPRが求める高い水準の個人情報保護を実現する方法はあるのか? 対策を急ぐ企業への救いとなるソリューションを紹介する。

2018/02/22

カテゴリ:
システム運用管理
ログ管理

株式会社テプコシステムズ

製品資料

株式会社テプコシステムズ

会議室のリアルタイムモニタリングが“会議の在り方”を変える

会議室を使いたいのに予約がいっぱいで利用できない、しかし実態は使われておらず空室……。多くの企業で見られるシーンだが、生産性向上を実現するにはぜひとも改善したいポイントといえる。キーとなるのが会議室利用状況の“見える化”だ。

2018/02/22

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

株式会社テプコシステムズ

製品資料

株式会社テプコシステムズ

会議室利用状況の“見える化”が生産性向上と働き方改革を実現する

盲点となっているが、「会議」の改善は生産性向上や働き方改革において極めて重要なファクター。会議自体の在り方を見つめ直すのはもちろんのこと、会議室の利用状況を“見える化”し、有効活用を促進することも効果的だ。

2018/02/22

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

日本マイクロソフト株式会社

技術文書・技術解説

日本マイクロソフト株式会社

顧客がカスタマーサービスに期待するものは? 調査で分かった「やるべきこと」

顧客のカスタマーサービスへの期待は日増しに大きくなっている。そのニーズに応え、顧客ロイヤリティーを高めるためには、どのような点に注目すべきだろうか。世界5カ国、5000人への調査を基に、カスタマーサービスの理想の姿を探る。

2018/02/22

カテゴリ:
CX
CTI/ヘルプデスク

NTTドコモビジネス株式会社

製品資料

NTTドコモビジネス株式会社

AI、IoT活用を見据えたクラウド基盤の3つの条件 デジタル変革の実現方法とは?

クラウドの活用が進む現在、企業はより素早いデジタルトランスフォーメーションを求められており、時代に先駆けた技術やサービスを必要としている。AIやIoT活用を見据えたクラウド基盤に必要な、3つの条件とは何なのだろうか。

2018/02/20

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

Splunk Services Japan合同会社

技術文書・技術解説

Splunk Services Japan合同会社

平均約1200件/月のインシデントが与えるビジネスへの影響と対策の現状レポート

IT依存度の高まりによりインフラが高度化、複雑化するにつれ、インシデント件数も増加する。ユーザーの不満やビジネスコスト増を招き、場合によっては組織の信頼低下にもつながるインシデントとその対策の現状を、レポートから読み解く。

2018/02/20

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

Splunk Services Japan合同会社

技術文書・技術解説

Splunk Services Japan合同会社

GDPRを学ぶ3つのユースケースと、マシンデータから得られる知見の活用法

施行開始が迫るEUのGDPR。適用範囲はEU圏でビジネスを展開するあらゆる企業に及ぶため、日本企業も無関係では済まされない。GDPRが実際どんな場面で適用され、どのような対策が必要なのか、3つのユースケースから理解する。

2018/02/20

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

Splunk Services Japan合同会社

技術文書・技術解説

Splunk Services Japan合同会社

廃棄されてきた膨大なマシンデータ、それは新たな知見を得るための鉱脈だった

これまで過小評価されてきた膨大なマシンデータ。その巨大さゆえ、インフラ内に短時間しかとどまることを許されず、捨て去られ、忘れ去られてきた。しかしこのマシンデータこそが、新たな知見を得るための鉱脈だということに気付くべきだ。

2018/02/20

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

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