ビッグデータ活用基盤をクラウドで 「Data Warehouse-as-a-Service」とは?
IoT(モノのインターネット)の時代を迎え、企業が保有する膨大なデータの分析、活用基盤の整備が急務だ。データウェアハウス構築、運用にかかる課題を解決する、「Data Warehouse-as-a-Service」の導入優位性を紹介しよう。
2016/10/03
IoT(モノのインターネット)の時代を迎え、企業が保有する膨大なデータの分析、活用基盤の整備が急務だ。データウェアハウス構築、運用にかかる課題を解決する、「Data Warehouse-as-a-Service」の導入優位性を紹介しよう。
2016/10/03
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
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
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
3000万人を超えるユーザーが利用するフィットネスアプリ「RunKeeper」は、データベース管理に費やす時間と労力の削減のためにDaaS(Database as a Service)を徹底活用している。高パフォーマンスなデータ層をクラウド上に実装し、データベースの管理とメンテナンスを不要にした取り組みを紹介する。
2016/10/03
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
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
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
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
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