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KDDI株式会社

事例

KDDI株式会社

自社に最適なBCP/DR対策を実現、復旧を迅速化する設計自在のベアメタルサーバ

BCP/DR対策は、あらゆる企業にとって必須のミッションだ。特に、重要な業務システムのダウンタイムゼロを目指すならDRサイトは欠かせない。そこで参考にしたいのが、コスト・設計の最適化に成功した霧島ホールディングスの事例だ。

2020/01/29

カテゴリ:
システム運用管理
ディザスタリカバリ

株式会社富士通ソーシアルサイエンスラボラトリ

製品資料

株式会社富士通ソーシアルサイエンスラボラトリ

1人情シスでも可能なCSIRT/SOC運用、オンプレもクラウドも一元管理を実現する

セキュリティ強化のためにCSIRT/SOC運用を始めたくとも、IT人材不足の企業には荷が重い。特に、オンプレミス環境とクラウド環境を併用していればなおさらだ。そんな企業に注目してほしい、クラウド型セキュリティソリューションがある。

2020/01/29

カテゴリ:
セキュリティ
クラウドセキュリティ

株式会社富士通ソーシアルサイエンスラボラトリ

製品資料

株式会社富士通ソーシアルサイエンスラボラトリ

クラウド導入で深刻化する人材不足、1人情シスに適したセキュリティ運用術は?

パブリッククラウドの利点は大きいが、IT人材不足に悩む中堅・中小企業となるとクラウドに合ったセキュリティ対策まで手が回らないのが現状だ。トラブルを未然に防止し、インシデントに迅速な対応をするため、有効な対策を検討したい。

2020/01/29

カテゴリ:
セキュリティ
クラウドセキュリティ

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

製品資料

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

コスト管理がおろそかになりがちなクラウド、費用対効果を最大化する管理法は?

クラウドサービスへの移行というとコストメリットが取り上げられるが、そのコスト管理がなおざりになってはいないだろうか。従来と異なる課金体系なだけに、財務管理にも変化が求められる。そのポイントが予測可能性の確保だ。

2020/01/28

カテゴリ:
クラウド
クラウドコンピューティング

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

製品資料

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

クラウド移行を成功させる3つのステップ:イノベーターから学ぶ“教訓”とは?

クラウドやAI、ビッグデータの活用は、競争力強化とコスト削減を目指す上で不可欠となる。その中核となるインフラのクラウドシフトにおいて、組織が経験することとなる3つのフェーズと、各段階におけるベストプラクティスを考察する。

2020/01/28

カテゴリ:
クラウド
IaaS/PaaS/PCaaS

株式会社日立ソリューションズ

製品資料

株式会社日立ソリューションズ

3ステップで始めるデジタルマーケティング――成功のためのデータ活用術

顧客の個々の行動を踏まえたアプローチを行う「デジタルマーケティング」が注目されている。ここではそれを「カスタマーエクスペリエンス」「顧客ロイヤルティ」「顧客分析」の3つのステップで整理し、それぞれの最適な戦略を紹介する。

2020/01/28

カテゴリ:
CX
マーケティング/営業

株式会社日立ソリューションズ

製品資料

株式会社日立ソリューションズ

SFA活用を一歩先へ――地図やBI、AIを組み合わせた「データ主導型営業」の利点

SFAを導入したものの、そのデータを営業活動に生かし切れていないという企業は多い。そこで注目されているのが、SFAに蓄積されたデータと社内外のデータを活用して、営業活動をさらに高度化する「データ主導型営業」のアプローチだ。

2020/01/28

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

株式会社日立ソリューションズ

製品資料

株式会社日立ソリューションズ

営業&マーケのデータ活用をAIで高度化、ユースケースで見る導入効果の実態とは

営業やマーケティングの現場で、AIによるデータ活用の重要性が高まっている。データ分析による予測をAIに任せることで、担当者はより創造性が必要な業務に集中できるようになるという。その詳細について、ユースケースを交えて解説する。

2020/01/28

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

SAS Institute Japan株式会社

技術文書・技術解説

SAS Institute Japan株式会社

データの“信頼性”が価値をもたらす、調査で見えたアナリティクス実践のヒント

アナリティクスやAIの価値を最大化するには、データの“信頼性”を高めることが欠かせない。2000人以上を対象にしたグローバル調査の結果を基に、データアナリティクス実践に必要なポイントを解説する。

2020/01/28

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

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