企業が「データ分析の民主化」に失敗する理由と、成功に必要な4つのステップ
データ活用の推進に向けさまざまな分析ツールへの投資が進んでいるが、その取り組みで満足する成果を挙げている企業は少ない。より効果的なデータ活用を促す「データ分析の民主化」を実現するには何が必要か。その推進方法を解説する。
2024/04/25
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- データ分析
- BI／BA／OLAP
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「アルテリックス・ジャパン合同会社」のホワイトペーパー一覧（1ページ目）
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データ活用のメリットを最大化する、5つのポイントと実践のノウハウ
新たなビジネスの創出や適切な意思決定を行う上でデータ活用は必要不可欠だが、データを効果的に活用できなければそのメリットは享受できない。本資料では、データ活用で価値を引き出すための5つのポイントを解説する。
2024/04/02
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- 経営とIT
- IT経営／IT戦略系ソリューション
疲れや不満の温床？ スプレッドシートに依存したデータ分析から脱却する方法
データ分析を行う際、スプレッドシートを活用している企業は多いだろう。しかし、扱うデータ量や種類が増大する中、その取り組みは限界を迎えている。スプレッドシートへの依存により生じる課題とその脱却方法を解説する。
2024/04/02
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- データ分析
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迅速かつ適切な意思決定の土台、「データの信頼性」を高める方法とは？
データ活用を推進し、そのメリットを享受するには「データの信頼性」が確保されていることが大前提だ。しかし、「データが信用されていない」ことでデータ活用が進まないケースは少なくない。その解決策を考察する。
2024/04/02
データセットの統合に費やす時間を大幅削減、大量データ時代の分析改善策
いまだデータ活用にスプレッドシートを利用する企業は多いが、扱うデータ量が膨大になった今、その手法は限界を迎えつつある。そこで注目されているのが「クラウド分析」だ。期待が高まる理由を、5つのパートに分けて詳しく解説する。
2024/03/04
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- データ分析
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データ分析の高速化でF1レースの勝利を手中に、マクラーレンレーシングの実現法
F1の世界で優位性を獲得するには、1レースごとに生成される膨大なデータからいかにインサイトを導き出し、エンジニアリングに生かせるかが鍵となる。F1世界選手権で20勝を挙げているマクラーレンレーシングの事例から、そのヒントを探る。
2024/03/04
データの価値を引き出す土台を構築、アナリティクス推進のための5つのポイント
データの価値を最大限に引き出すには、データの信頼性向上や処理／分析のスピードアップなどを通じて、土台を構築することが不可欠だ。その実現に向けて注力すべき5つのテーマを取り上げ、各ポイントで取り組むべきことを解説する。
2024/03/04
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- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
ユーザーの役割で変わるクラウド分析基盤の要件、選定時に考慮すべきポイントは
クラウド分析基盤の要件は、ユーザーの役割によって変わってくる。自社に最適な製品を選定するためには、ユーザーがインサイトを必要としているのか、それともデータを分析しているのかなどを、あらかじめ明らかにする必要がある。
2023/09/07
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- データ分析
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