データドリブンな意思決定を加速させる鍵、「セマンティックレイヤー」とは？
企業がデータドリブンな意思決定を加速させるには、膨大で複雑なデータを誰もが理解しやすい形で扱えるようにする環境が不可欠だ。それを実現する鍵が「セマンティックレイヤー」だ。セマンティックレイヤーの役割と実装方法を紹介する。
2025/12/19
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
「Denodo Technologies株式会社」のホワイトペーパー一覧（1ページ目）
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生成AI時代にCDO／CIOが主導すべき、全社横断型のデータマネジメント戦略とは？
生成AIの導入が進む一方、自社データの品質が不足していることで、期待通りの成果を得られていない企業も多いという。日本企業のDX推進が二極化する中、データを経営資源として活用できている企業と、そうでない企業の違いは何だろうか。
2025/12/19
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- データ分析
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実質的な価値創出に至った企業は4％、生成AIで成果が出ない理由と解決策
2025年は生成AIが実験段階から経済的価値の創出へと移行した転換点といえるが、実質的な価値創出に至っている企業はわずかというのが現状だ。その背景には、多くの組織が膨大なデータ量に対応できる基盤の構築に苦戦していることがある。
2025/12/19
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- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
グローバル調査で見えた、クラウド戦略の成熟度と求められる役割の変化
クラウドに関する最新の調査の結果からは、クラウド戦略の成熟度がグローバルで大きく高まっていることが分かった。同時にクラウドに求める役割が、自社データを最大限に活用することにシフトしつつあるという傾向も顕著になっている。
2023/12/05
EAIやBIでは不十分、社内外に散在するデータの統合＆利活用を実現するには？
DXやデータドリブン経営の推進には、社内の業務システムのデータに加え、IoTデバイスや政府機関が公開するオープンデータを統合し利活用することが不可欠だ。だが、EAIやBIではリアルタイム性や整合性に課題が多い。これを解決するには？
2023/12/01
期待高まる機械学習／AI、土台となるデータ環境の整備には何を求めるべきか
BIや機械学習、AIなど、データを活用するテクノロジーへの期待が高まる中、多くの企業が模索しているのがデータ環境の整備だ。当然だが、データ品質が低ければ分析結果の信頼性も疑わしくなる。そこで、理想的なデータ基盤の要件を探った。
2023/12/01
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- データ分析
- BI／BA／OLAP
データ分析を成功させる鍵、データ統合の課題を一掃する「仮想化製品」とは？
BIツールでデータの分析・活用を行っている企業は多いが、その前段階である“データ統合”に課題を抱える企業は多い。データ分析では、80％の時間がデータ統合に費やされるともいわれている。本動画では、その解決方法を解説する。
2023/10/30
データ活用の大前提「データ仮想化」「データカタログ」とは？
データに基づく意思決定の第一歩は分析環境の整備から。さまざまな場所にあるさまざまなデータを集約し、必要に応じて使えるようにするための仕組みが求められている。そのための重要概念についてまとめた。
2022/08/29
「様子見」では他社に出遅れ、クラウド／データ統合・管理のトレンドはどこに？
クラウドは今やビジネスの要だ。さらなるビジネス変革のためにデータ統合・管理・分析基盤としても企業のクラウド投資は加速している。世界の企業はクラウドに何を期待し、どうアプローチしているのか。2022年の最新レポートから考察する。
2022/08/10
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- クラウド
- クラウドコンピューティング
分散化やサイロ化を解消、データ管理の環境を標準化する新たなアプローチ
分析ニーズの拡大とAI導入によるデータ要件の複雑化などにより、データの分散化やサイロ化が加速している。この状況を打破するとみられる、統一されたアーキテクチャによってデータ管理の環境を標準化する新たなアプローチとは？
2022/08/03
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- データ分析
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