主要ベンダー13社を比較、クラウドDWHの選定で重視すべきポイントとは？
大量のデータを活用しモダンアナリティクスを実現するには、クラウド型のデータウェアハウスの採用が有効だ。現在、市場には数多くのソリューションが提供されているが、その採用に当たってはベンダー各社の特徴を見極める必要がある。
2021/06/11
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
「日本テラデータ株式会社」のホワイトペーパー一覧（1ページ目）
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投資対効果を最大化、ビジネス成果を獲得するためのデータ分析基盤とは
重要性が広く認識される一方で、期待した成果が挙げられないケースが目立つデータとアナリティクスの活用。その投資対効果を最大化するための秘訣と、目的を実現するためのデータ分析基盤の要件について、事例を交えて解説する。
2021/05/25
- カテゴリ：
- データ分析
- BI／BA／OLAP
データの力でビジネスを変革、“これからの企業”に必要な分析基盤とは？
高いレベルでの迅速性や柔軟性が求められる昨今のビジネスを勝ち抜くには、膨大なデータの収集／管理を、いかに最適化できるかがカギとなる。そのために欠かせないのが、技術面での進化だ。データ分析基盤は、今後どう変わるべきなのか。
2021/05/25
- カテゴリ：
- クラウド
- IaaS／PaaS／BaaS
データ分析がうまくいかないのはなぜ？ 戦略策定で陥りがちな7つの間違いとは
データの重要性が高まる一方、その管理や分析に多額のコストを投じたにもかかわらず、成果を上げられていないケースは多い。企業がデータ戦略の策定で陥りがちな7つの間違いと、それを回避するための4つのステップとは？
2021/05/25
- カテゴリ：
- クラウド
- IaaS／PaaS／BaaS
分断されがちなクラウドベースのデータ保存・分析、サイロ化を回避するには？
クラウドでデータ分析を行う組織は、現在ますます増えている。しかし、全てをクラウドで完結させるケースは少なく、ハイブリッドクラウドやマルチクラウドが多用される。すると今度はデータの分断とサイロ化が課題として浮上する。
2021/05/25
- カテゴリ：
- クラウド
- クラウドコンピューティング
競争優位性の基礎となる機械学習、高度な分析プロセスに必要な3つの要素とは
多くの業界で競争優位性の基礎になるといわれる機械学習だが、投資が進む一方で、実装の遅れが指摘されている。本資料では、機械学習とAIの実装における問題点を明らかにするとともに、その解決策を紹介する。
2021/05/14
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
データを利益に変えるテック企業、その多くに共通するデータ分析基盤とは
近年、急成長を遂げた企業の多くに共通するのが、データを自在に活用し、インサイトによって競争優位性を高めているという点だ。こうした先進企業に追い付き、大規模な価値創出を実現するには、どのようなデータ分析基盤が必要となるのか？
2021/03/12
Azureとの融合で実現、アナリティクスを迅速に立ち上げ・拡張できるDWH
データサイロ化やデータサイエンティストへの過度な依存を解消するには、誰もがデータを活用できる環境が不可欠だ。その解決策となり得る、高度なアナリティクスとMicrosoft Azureを融合させたデータ分析基盤の実力とは？
2021/02/15
- カテゴリ：
- クラウド
- IaaS／PaaS／BaaS
Azureのデータ分析向けサービス、Data FactoryやPower BIの効果的な活用法とは
データ量増やサイロ化に対処するために注目されるクラウドデータ分析基盤。Machine Learning StudioやData Factory、Power BIといったAzureサービスと組み合わせて何ができるのかを解説。
2021/02/15
データドリブン企業への変革に不可欠、「データ統合」の正しい進め方とは？
データドリブンにビジネスを進める重要性は広く知られるが、実際に実用的なインサイトを獲得し、意思決定に役立てている企業は多くない。その原因の1つに、サイロ化が解決できず、データの適切な“統合”ができていないということがある。
2021/02/08