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# BI・データレイク・DWH・マイニング

(997記事)
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データ戦略

イノベーション創出のカギは「あの役職」、目指すべきガートナー流「リーダー像」とは

イノベーション創出のカギは「あの役職」、目指すべきガートナー流「リーダー像」とは
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企業が成長を続けるために、データやAI活用によるイノベーション実現の重要性が増している。そうした中で、自らの知見を生かしてイノベーションの実現に寄与できる可能性を秘めているのが、データを主体的に扱うD&A（Data＆Analytics）リーダーだ。D＆Aリーダーが主体性を発揮して、イノベーションに携わるには何が必要なのか。ガートナーの藤原恒夫氏が解説する。

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BI・データレイク・DWH・マイニング

BIツール選定で知らないと損する「6つのポイント」、AI時代の視点をガートナー解説

BIツール選定で知らないと損する「6つのポイント」、AI時代の視点をガートナー解説

自社のデータ活用を進化させるのに有効なBIツールやアナリティクスツール。企業がこれらの導入を検討する際に頭を悩ませがちなのが、ベンダー・ツールの選定をどう行うかだ。ガートナーのジュリアン・サン氏がこうした悩みを解決する上で役立つ、アナリティクス/BIプラットフォームに影響を及ぼす5つのトレンド、ツール選定で押さえておくべき6つのポイントなどについて解説する。

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データ戦略

マスターデータ管理（MDM）とは何か？ ガートナー提唱のデータ一元化の6つのプロセス

マスターデータ管理（MDM）とは何か？ ガートナー提唱のデータ一元化の6つのプロセス
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データ活用における課題の1つが「データの品質」をいかに担保するのかという問題だ。AI（人工知能）、BIツール活用の視点でも再評価が進んでいるのが「マスターデータ管理（MDM：Master Data Management（マスターデータマネジメント））」だ。とはいえ、その推進は一筋縄ではいかない。ガートナー シニア プリンシパル,アナリストのヘレン・グリムスター氏が、その中にあっての陥りやすい罠と、あるべき推進法、さらにMDMツール市場の現状について、わかりやすく解説する。

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データ戦略

データドリブンな意思決定は「本当に正しい」のか？ ガートナーが語る4つの手法と意義

データドリブンな意思決定は「本当に正しい」のか？ ガートナーが語る4つの手法と意義

ビジネス環境がますます変化する中で、データドリブンによる意思決定の動きがさらに加速している。当たり前のことだが、よく考えると生じる疑問の1つが、データドリブンにより「どれだけ判断精度を向上できるのか？」ということだろう。ガートナー バイス プレジデント,アナリストのガレス・ハーシェル氏が、意思決定における「合理的」「原理的」「協働的」「直感的」の4つ手法を解説するとともに、あるべき推進法を提言する。

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データ戦略

CDAO（最高データアナリティクス責任者）とは何か？ 必要なのは技術力だけではないワケ

CDAO（最高データアナリティクス責任者）とは何か？ 必要なのは技術力だけではないワケ

データとアナリティクスによる新たな価値創出に向け、最高データアナリティクス責任者（CDAO）に寄せられる期待は高まる一方だ。しかし、データ分析にかかわる多くのミッションは一筋縄ではいかない取り組みが多い。ChatGPTをはじめ、ジェネレーティブAIも台頭する中で、CDAOやデータ／アナリティクス部門がより大きな成果を上げるために何が必要となるのか。ガートナー ディスティングイッシュト バイス プレジデント,アナリストのアラン・ダンカン氏は「技術的な知見だけでなく、アイデアを生む能力や他社と連携できる能力も求められる」と指摘する。同社が実施した調査を基に、企業のデータ／アナリティクスの現状と課題について解説する。

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その他

3分でわかる「セルフサービスBI」、従来型BIツールとの違い、機能、導入メリット解説

3分でわかる「セルフサービスBI」、従来型BIツールとの違い、機能、導入メリット解説

近年、事業活動から生まれるデータを分析・活用し、ビジネスチャンスを広げようとする取り組みが広がってきています。そうした中、注目を集めているのが、誰でも簡単にデータの収集、分析、可視化ができるツール「セルフサービスBI」です。本記事ではMM総研 執行役員研究部長の渡辺克己氏監修のもと、そもそもセルフサービスBIとは何か基本的なところから主要機能、導入メリット、セルフサービスBIを提供する主要プレイヤーなどについて解説します。

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# BI・データレイク・DWH・マイニングのニュース

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ERP・基幹システム

NEC、自社基幹システムを「SAP S/4HANA」で全面刷新　運用コスト25％削減へ

NEC、自社基幹システムを「SAP S/4HANA」で全面刷新　運用コスト25％削減へ

NECは5日、自社グループの販売・経理・購買業務を支える基幹システムのプラットフォームを全面的に刷新すると発表した。具体的には、基幹システムに蓄積される経営ビッグデータのリアルタイム処理基盤として、SAP社のインメモリプラットフォーム「SAP HANA」を採用する。

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流通・小売業界

AOKIが大規模基幹システムを刷新　「NEC Cloud IaaS」上で稼働開始

AOKIが大規模基幹システムを刷新　「NEC Cloud IaaS」上で稼働開始

紳士服やファッション商品の企画販売を行うAOKIは2日、顧客情報の管理・分析や、スマートフォン向けアプリ「会員証アプリ」の提供、販売管理などを行うための大規模基幹業務システムを刷新したことを発表した。

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# BI・データレイク・DWH・マイニングのスペシャル（記事）

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小野薬品工業データサイエンティスト語る、新薬開発を加速させるデータ活用の秘訣

小野薬品工業データサイエンティスト語る、新薬開発を加速させるデータ活用の秘訣

小野薬品工業データサイエンティスト語る、新薬開発を加速させるデータ活用の秘訣 データドリブンな意思決定を支援するため、今や欠かせない存在の「データサイエンティスト」。彼らが、機械学習や統計モデルを活用して企業内外の膨大なデータを分析する上で重要な役割を担うのが、「データ統合基盤」だ。「データの土台」となる基盤の良しあしが、データサイエンティスト・企業の生産性を大きく左右する。製薬会社の小野薬品工業は、データ統合基盤の刷新によって、データ分析のプログラム実行にかかる時間を8分の1まで短縮させたという。これにより新薬開発にかかる時間やコストを大幅に削減できるだろう。小野薬品工業のデジタルテクノロジー本部 ビジネスソリューション部 データ戦略課 渡邊 崇氏が、その秘訣（ひけつ）を語る。

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過去最高益ANAを支える「データ活用」、 基盤構築でぶち当たった「3つの壁」と解決策

過去最高益ANAを支える「データ活用」、 基盤構築でぶち当たった「3つの壁」と解決策

全日本空輸（ANA）グループでは全社的なデータ活用を進めるべく、共通データ基盤「BlueLake」の構築を推進している。目指すところは、“Single Source of Truth（SSoT：信頼できる唯一の情報源）”の実現だ。一方、データのサイロ化といった既存の課題に加え、構築過程においてもシステム担当者の負担増や個人情報保護の問題といった新たな課題も山積。そこで今回、同社 デジタル変革部 イノベーション推進部 データマネジメントチームの井岡 大氏と松浦 洋太郎氏にデータ活用の環境整備についてリアルな状況を語ってもらった。

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LIXIL「DX銘柄グランプリ」の舞台裏、CDOが語る「データ活用」でCX・EX爆上げの秘密

LIXIL「DX銘柄グランプリ」の舞台裏、CDOが語る「データ活用」でCX・EX爆上げの秘密

LIXIL「DX銘柄グランプリ」の舞台裏、CDOが語る「データ活用」でCX・EX爆上げの秘密 LIXILは「DX銘柄2024」で、3年連続で選定されるとともに、「DXグランプリ企業」にも輝いた。今回のDXグランプリ選定では、LIXILがデジタル活用を通じてCX（顧客体験）とEX（従業員体験）をともに向上させた実績が高く評価された。その取り組みを支えたのがデータドリブン経営だ。今回、同社の執行役専務 Marketing・Digital 担当兼CDOの金澤 祐悟氏に、取り組み内容や成功の秘訣について話を聞いた。

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BI・データレイク・DWH・マイニング

なぜ丸亀製麺は「勝ち続ける」のか、注目を集める独自のマーケティングの“秘訣”

なぜ丸亀製麺は「勝ち続ける」のか、注目を集める独自のマーケティングの“秘訣”

激変する経営環境の中、CRMデータや店舗内顧客行動データなど、多種多様なビジネスデータをどう活用するかが、将来の明暗を分けるといっても過言ではないだろう。丸亀製麺では、「KANDO（感動）ドリブンマーケティング」を中心に外食企業から感動創造企業へと進化すべく、データ活用に取り組んでいる。丸亀製麺が取り組む“勝ち続ける”ためのマーケティングの秘訣はどこにあるのだろうか。

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BI・データレイク・DWH・マイニング

大阪ガスが20年超取り組んだ「データ分析」、基盤構築で痛感した「最大の苦労」とは

大阪ガスが20年超取り組んだ「データ分析」、基盤構築で痛感した「最大の苦労」とは

大阪ガスではDXという言葉が生まれる前から、データ活用に力を注いできた。1990年代後半にデータ分析専門組織を設立し、2010年には全社データ活用基盤「DUSH」を構築。稼働してから約10年が経過したところで、大きく3つの課題が表面化したため、同社ではDUSHを再構築するとともに、クラウド技術などを活用した「高負荷分析基盤」を新たに構築した。そこで今回、プロジェクトをけん引した同社 DX企画部アーキテクトの花牟禮 龍馬（はなむれ・りゅうま）氏に、取り組み内容とともに、経験談や苦労話について語ってもらった。

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データ戦略

【読者アンケート】「不便な検索」が妨げに？調査で見えた“厳しすぎ”なデータ活用実態

【読者アンケート】「不便な検索」が妨げに？調査で見えた“厳しすぎ”なデータ活用実態

近年ますます注目度が高まる「データ活用・分析」。企業はその重要性を認識しつつも、取り組みの実情はさまざまだ。自社はどのくらいのレベルにあり、他社はどのような悩みを抱えているのか？ 今回は、ビジネス＋ITが独自に調査した読者アンケート調査結果から、企業が抱えるデータ分析・活用の課題と注意するべきポイントをさまざまな観点から浮き彫りにする。

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# BI・データレイク・DWH・マイニングのイベント・セミナー

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DX時代のデータ活用・分析 2025 冬

DX時代のデータ活用・分析 2025 冬

ポストコロナ時代。緊迫した社会情勢により経営環境が不透明になる中で各業界で企業の生き残りをかけ、本格的なデジタル変革（DX）へ舵が切られつつあります。CRMデータ、IoTデバイスや店舗内顧客行動データ、カスタマーセンターにある顧客の声、SNSデータなど、企業内にある様々なデータ活用の工夫が、差別化の重要なポイントとなっていくでしょう。 当セミナーでは、ニューノーマル時代を生き抜くためのビジネスデータ活用分析に関する様々な情報をご紹介してまいります。

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SnowflakeやDatabricksなどのクラウドデータウェアハウスを本当に活かすBIとAIとは何か？IBMはなぜAI時代のBIである「チャットBI」を既存のセルフBIから独立させてリリースするのか？

SnowflakeやDatabricksなどのクラウドデータウェアハウスを本当に活かすBIとAIとは何か？IBMはなぜAI時代のBIである「チャットBI」を既存のセルフBIから独立させてリリースするのか？

ながらく情報活用における二大課題と言われてきたのが、データベース側の高速性とBIツール側の使いやすさでした。まず、データベース側については、これまでは高速性を担保するためには高額なアプライアンス型のDBを選択する必要があり、一般的な企業においても膨大なデータを扱う必要がある昨今のビジネスにおいては大きな足かせとなっていました。 そうした状況を一気に解決するものとして、SnowflakeやDatabricksに代表される、いわゆるクラウドネイティブなデータウェアハウス製品の普及がここ数年で加速度的に進んでいます。一方で、せっかくのクラウドデータウェアハウスを活かしきれるBIツールとなると、意外にも選択肢が多くはないという事実はあまり知られていません。 次に、BIツール側の使いやすさの問題に目を向けると、AI機能をBIツールの中に組み込む形で実装することで解消しようとする動きが活発になってきていて、既に複数のBIメーカーが「AI機能付きのBIツール」を発表しています。 しかし、代表的なBIツールであるCognos Analyticsを擁するIBMは、敢えてCognosを「AI機能付きのBIツール」にする道を選びませんでした。 本セミナーでは、クラウドデータウェアハウス時代に選ぶべきBIツールの選定ポイントと、あわせて全社データ活用促進に有効なBIとAIの組み合わせについて解説いたします。

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Snowflakeではじめるデータ基盤構築【入門編】

Snowflakeではじめるデータ基盤構築【入門編】

「Snowflake」はデータ分析基盤の作成には欠かすことのできないデータウェアハウス（DWH）の一つです。その機能は多岐に渡るため、実際に使用するデータエンジニア・データサイエンティストにとってはどのような機能・活用方法・ユースケースがあるのか気になるところだと思います。 そこで本セミナーではまず、「Snowflake」の特徴を基本的な内容から詳しくお伝えします。その上で、「Snowflake」をバリュー高くご活用いただくために避けられないデータ統合の過程や活用事例について、クラウドETLツール「TROCCO」の実際のデモンストレーションを通してより具体的にご紹介いたします。

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【Looker Studioユーザー必見】 Looker Studio×BigQueryで低コストに組織のデータ分析を実現する方法

【Looker Studioユーザー必見】 Looker Studio×BigQueryで低コストに組織のデータ分析を実現する方法

Looker Studioユーザーのみなさま、日々の分析をさらに効率よくしたいとお困りはないでしょうか？ このセミナーでは、Looker StudioユーザーがBigQueryを活用することで、どのように分析効率を向上させることができるのか、実践的なデモを交えて説明します。 さらに組織的な視点からも、データ分析の品質向上、コスト削減、意思決定の迅速化など、BigQueryとLooker Studioを組み合わせることで得られるメリットを解説します。

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# BI・データレイク・DWH・マイニングのホワイトペーパー

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東電グループのDXを担うテプコシステムズ、「データ活用環境」をどう構築した？

東電グループのDXを担うテプコシステムズ、「データ活用環境」をどう構築した？

テプコシステムズは、東京電力グループをITとエンジニアリングで支援するプロフェッショナルである。東京電力グループでは電力の安定供給とゼロカーボンエネルギー社会の両立というビジョンに基づいたデジタルトランスフォーメーション（DX）を進めており、同社はその一翼を担っている。そこで取り組んだのが、コミュニティ型クラウドサービスの導入や、データを蓄積・活用するプラットフォームの構築、および、アジャイル開発の推進である。同社がどのようにしてデータ駆動型プラットフォームを構築し、グループの変革を推進しているのか、その詳細を解説する。

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Oracleへの支出を減らしたい…データベース管理で“よくある”3つの課題の解決法

Oracleへの支出を減らしたい…データベース管理で“よくある”3つの課題の解決法

長らく多くの企業でデータベースに使用されてきた「Oracle」だが、ライセンスとサポートにかかるコストを削減したいとの考えから、さまざまな取り組みが検討されている。また、昨今ではオープンソースのデータベース「PostgreSQL」が、開発者を中心に人気を集めているが、その導入にはさまざまな課題が存在する。こうした中、企業が導入するデータベースはますます多くなり、正確な情報へのアクセスが難しくなってきたことから、データウェアハウスやデータレイクが検討されている。本資料は、データベース管理やモダナイゼーションに関する、一般的な3つの課題の解決策について解説する。

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AI・生成AI

【生成AI入門ガイド】注意すべき“落とし穴”とは？ 進化に対応する4つのポイント

【生成AI入門ガイド】注意すべき“落とし穴”とは？ 進化に対応する4つのポイント

2022年の公開以降、瞬く間に全世界に普及した「ChatGPT」。現在、ChatGPTに代表される生成AI（人工知能）技術は、金融業や製造業、小売、ヘルスケアなどのさまざまな業界で活用されている。しかし、効果的な実装にはさまざまな課題が存在する。生成AIの実装を妨げる障壁とは何か？ 生成AIの歴史を紐解きながら、注意すべき“落とし穴”、急速な進化に対応するための4つのポイントを解説する。

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# BI・データレイク・DWH・マイニングの動画

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BI・データレイク・DWH・マイニング

【動画】中部電力が「クラウドに見出した可能性」、データ利活用基盤刷新の真相

【動画】中部電力が「クラウドに見出した可能性」、データ利活用基盤刷新の真相

電力事業を主体とする中部電力ではDX推進の取り組みとして、地域の見守りサービスやドローンによる自動点検飛行など、新たな事業を展開している。そうした中、データ戦略を進めるため2018年にオンプレのデータ利活用基盤を構築した。しかし、利用業務が徐々に増え、業務ニーズに応えられない、運用の負担に耐えられないなどの課題が発生し、オンプレミス基盤は限界に達していた。また、データ利活用の全体的な運用も複雑になっていた。そこで同社は、新たなデータ利活用基盤をクラウド上に構築することを決定。その仕組みや取り組みについて詳細に解説する。

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BI・データレイク・DWH・マイニング

小野薬品のデータサイエンティストが解説、「全社統合データ活用基盤」で何ができる？

小野薬品のデータサイエンティストが解説、「全社統合データ活用基盤」で何ができる？

新薬の研究などを手がける製薬会社の小野薬品工業。同社はDX推進にあたり、まずはDX推進基盤の強化に着手した。そうして構築したのが、クラウドベースのデータウェアハウスを中心とした、全社統合データ利活用基盤だ。本動画は、同社のデータサイエンティストがこの基盤を駆使して行った、リアルワールドデータ分析の高速化と民主化、臨床試験成功確率予測モデルの開発、アンメットメディカルニーズ探索、という3つの事例について、詳細に解説する。

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AI・生成AI

今さら聞けない「Snowflake」のキホンを解説、AIによる高度なデータ処理も？

今さら聞けない「Snowflake」のキホンを解説、AIによる高度なデータ処理も？

データ活用において多くの企業を悩ませているのが「データのサイロ化」だ。必要なデータがどこにあるのか分からない、安全にデータ移動させる方法がないなど、さまざまな問題が発生してしまう。こうした課題を解決できるプラットフォームが「Snowflake」だ。あらゆる形式のデータを保管・管理し、AIによる高度なデータ処理を1つのプラットフォームで完結させることができる。本動画では、Snowflakeのアーキテクチャ、機能と特徴、活用方法など、基本的な概要について解説する。

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