IoTの次なる活用法――データストリームのリアルタイム分析とは？
IoTを有効に活用するには、センサー機器から絶え間なく流れてくる膨大なデータ（データストリーム）をリアルタイムに分析することが欠かせない。例えば、製造現場ではリアルタイム分析により、異常検知から問題解決まで速やかに対応できるといった効果が期待できる。
2017/12/21
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
「SAS Institute Japan株式会社」のホワイトペーパー一覧（6ページ目）
SAS Institute Japan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。
BIを生かす秘訣は「Microsoft Office」との連携にあり
大多数の企業や組織が採用している「Microsoft Office」とBIソリューションの連携は、情報共有と意思決定の強化という観点から重要である。その一方で、BIやアナリティクスをさらに生かそうとしている企業の多くが、この連携に課題を感じている。
2017/12/21
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- データ分析
- BI／BA／OLAP
膨大・煩雑な生データを「使えるビジネス資産」に変換する方法
業務システム内の従来型データであれ、Hadoopクラスタ内のビッグデータであれ、データはあらゆる企業・組織が保有する重要な資産である。煩雑かつ膨大な生データを単一のプラットフォームで「使えるビジネス資産」へ変換する方法を紹介しよう。
2017/12/21
IoT時代のデータ収集と活用、どうすればいい？ SASの戦略担当に聞く7つの質問
「IoTの本質はデータのソース、具体的にはセンサーにある」。SASの戦略担当が語るIoTとは。
2017/11/13
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- データ分析
- BI／BA／OLAP
アナリティクス活用で意思決定を自動化――業務を効率化する8つの機能
日々さまざまな意思決定が行われているビジネスの世界において、ミスの少ない意思決定を行うには、正確かつ最適な情報が欠かせない。アナリティクスを活用し分析モデルを効率的に展開すると、業務上の意思決定を自動化できるという。
2017/11/13
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- データ分析
- BI／BA／OLAP
その品質管理、「顧客目線」で取り組めていますか？
あなたの企業では「顧客目線」で品質データを管理できているだろうか。顧客目線で品質データを理解・管理するためにすべきこととは。
2017/11/13
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- データ分析
- BI／BA／OLAP
ビジネスアナリティクス活用の課題は？ 8つの指標で成熟度をチェック
ビジネスアナリティクス市場は急速に拡大しているが、いまだに多くの企業がデータ分析に悪戦苦闘している。膨大なデータ、テクノロジーの分断など複数の障壁が存在する中、アナリティクスの活用レベルを高めるには、どうすればいいのか。
2017/11/13
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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
顧客に最適なプランを通話中に生成――提案の受け入れを10倍にした分析手法とは
IoTデバイスの普及などにより、企業が収集可能なデータはさらに巨大なものになっている。しかし、データの分析に時間がかかれば、ビジネス環境の変化には追い付けない。そこで脚光を浴びているのが「ストリーミングアナリティクス」だ。
2017/11/13
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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
「在庫最適化システム」が抱える課題、販促時の大幅な需要変動にどう対応する？
小売業の発注業務を支援する在庫最適化システムには、販促時の急激な需要変動に対応できないという課題がある。そこで、さまざまな販促キャンペーンに対応し、在庫を最適化するためのポイントを解説する。
2017/11/13
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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
予測分析の根本課題を解説、データが正しい意思決定につながらない理由とは？
重要な意思決定にはアナリティクスが欠かせない。しかし、その分析モデルが標準化できていない企業も散見される。データから正しい洞察を導くにはデータ取得から意思決定に至る「アナリティクスライフサイクル」を見直す必要がある。
2017/11/13
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- AI／機械学習／ディープラーニング