自動運転車両の開発において、新たなデータ管理テクノロジーが求められる理由
世界中で進められている自動運転車両の開発だが、その実現においては、圧倒的な量のデータと機械学習が伴う。しかし、ペタバイト規模のデータを処理するには、レガシーなストレージやデータベースでは限界がある。
2021/10/18
IT製品導入に関する技術資料を多数掲載 ホワイトペーパーダウンロードセンター
「Cloudera株式会社」のホワイトペーパー一覧（1ページ目）
Cloudera株式会社の製品資料、技術資料は、無料でダウンロードが可能です。比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。
製造業のスピーディーなデジタル化を支援、データ活用プロセスをどう改善する？
製造現場のデジタル化の波は、他業界より早いスピードで押し寄せており、日々生成される膨大なデータからより高い付加価値を引き出すことが求められている。その中でも、データ活用の効果が特に顕著に表れる5つのユースケースを紹介する。
2021/10/18
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
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
製造業がAIやIoTで成功するには？ ユースケースに見るデータ管理基盤の要件
設備の保守コスト削減、販売機会逸失の回避など、分析やAIは製造業に多くの効果をもたらすことが期待されている。だがそのためには、場所やタイプを問わずデータを集約／分析できる管理基盤が欠かせない。その要件とは？
2021/10/18
- カテゴリ：
- クラウド
- IaaS／PaaS／PCaaS
クラウド移行で顧客体験が低下？ パフォーマンス測定に潜む落とし穴と回避策
クラウド移行に当たってはアーキテクチャ設計や他のアプリケーションへの依存関係など考慮すべき点が多いが、顧客／従業員の体験に悪影響を及ぼしかねないのが、“主観的”なパフォーマンス測定だ。これを回避するための10のポイントとは？
2021/10/18
- カテゴリ：
- 経営とIT
- IT経営／IT戦略系ソリューション
ビジネス価値を創出する機械学習モデル、実務移行・運用を支える「MLOps」とは
機械学習モデルを研究開発から実務環境に移行し、それを維持、拡張し続けることは、多くの組織にとって多大な労力を要する課題となっている。機械学習のあらゆる運用プロセスの遂行を支援するMLOpsは、課題解決の切り札となるか。
2021/10/18
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
企業向け「機械学習」機能の構築、困難な理由と成功に導く3つの方法とは？
実務に活用可能な形での機械学習やAIの機能の実装は、企業が今後も市場での競争優位性を維持し続けるために重要な取り組みだ。しかし、この取り組みでビジネスを成功に導くためには、現状の課題を解決、あるいは軽減する必要がある。
2021/10/18
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
マルチクラウド化が進む今、競争力を獲得するためのデータ戦略を実践するには？
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
ビッグデータ活用を実現、ビジネスをデータドリブンに変革する統合型データ基盤
企業ITの多様化とデータ量の増大により、新しいデータ基盤の構築が喫緊の課題となっている。そこで注目したいのが、データライフサイクル全体で高度なセキュリティを確保する、クラウドネイティブな統合型プラットフォームだ。
2020/07/03
運用の一元管理やコンテナ化を実現、ハイブリッド時代のデータ基盤の最適解とは
マルチ／ハイブリッドクラウド環境、継続したセキュリティ対応、全環境下での俊敏性への対応といった、昨今のインフラにおけるトレンドを実現するには、データ基盤の見直しが不可欠となる。その要件と具体的なソリューションを紹介する。
2020/07/03