IoTから価値を導くための分析プラットフォームと、支える技術
IoTでは、生のデータをそのまま分析することはまれであり、丸める、省く、加工するといった準備が重要だ。また、信頼できる分析結果を得るためには、この段階でデータの関係性や意味を把握するデータガバナンスが必要となる。具体的にどのように取り組むのか見ていこう。
2016/10/03
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IoTはバズワード？ あらゆる業種でビジネスチャンスを広げるIoTの進化とは
IoTは実効性があるのか。単なる流行語にすぎないのか？ IoTに注目が集まる背景には、データの爆発的増大、クラウドの普及、モバイルとソーシャルの発展――の3つの技術動向がある。IoT活用の可能性を引き出すための基礎知識や、取り組み例について見ていこう。
2016/10/03
ビッグデータ分析の本当のメリットを引き出すアプローチとは？
ビッグデータ分析基盤を構築する企業が増えている一方、その成果について明確なビジョンが持てないという企業の声もよく聞かれる。投資判断に迷うユーザーにとって、ビッグデータ分析の最適なアプローチ方法を把握することが肝要だ。
2016/10/03
Hadoopに使いやすさと自動化を──OSSとエンタープライズ機能の融合
ビッグデータ格納・分析基盤にHadoopの採用を検討する企業が増えているが、その真価を引き出すには高度なスキルと多大な労力が必要だ。ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、そしてIT管理者のために「IBM BigInsights for Apache Hadoop」に搭載された新機能の詳細を見ていこう。
2016/10/03
「データを移動させない」処理原理──最新ビッグデータ基盤の採用技術を読み解こう
Netezzaテクノロジーを採用した「IBM PureData System for Analytics」は、データベース、サーバ、ストレージを管理が容易な単一のアプライアンスに統合したシステムである。従来のDWHや高度な分析の在り方を大きく変革し続けるテクノロジーの詳細を見ていこう。
2016/10/03
1000の表より効果的なビッグデータの見せ方とは？
基本的なグラフやチャートは優れた伝達手段だが、スプレッドシートで複雑なデータから理解しやすい対話型グラフィックを作成するのは極めて困難だ。ビッグデータの利用を促進する上で欠かせない可視化の手法と適したツールについて考察する。
2016/10/03
全ての顧客接点でよりパーソナライズされた顧客体験を提供するには
今日の顧客は、商品購入の際にはネットを活用し、情報収集を怠らない。既に商品知識とSNSなどでの情報発信力を持つ顧客に満足してもらうには、よりパーソナライズされた体験を適切なタイミングで提供する必要がある。
2016/10/03
顧客感情や時間を視覚化──ビッグデータを効果的に分析するための視覚化とは？
円グラフや棒グラフでは、効果的に示せるデータ項目の量は限られている。だが、高度な視覚化技法を用いることで、100万項目ものデータの視覚化が可能になる。
2016/10/03
法改正で対応を迫られる保険会社の管理システム、どう見直す？
改正保険業法成立で、保険商品を販売する募集人、募集組織体制の在り方に大掛かりな改正がなされた。管理を行うシステムも見直しを余儀なくされている。法改正に適した次世代管理システムとはどのようなものだろうか。
2016/10/03
報告書作成を「人海戦術」にしない「レポーティングガバナンス」とは
データは集約、分析を経て初めて有効に活用できる。だが、その報告書作成にリソースが割かれ、人材を戦力化できないのが現状だ。報告書作成を効率化し、経営資源をより有効活用する「レポーティングガバナンス」に注目が集まっている。
2016/10/03
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