ラーニング
ホワイトペーパー
すべてのホワイトペーパーをご覧いただけます。
製造業の最先端: 業界を変革する 4 つのデータ活用法好むと好まざるとにかかわらず、製造業界は動きが速く、リーン化が進んでおり、旧来の現状維持のビジネスシステムでは取り残されてしまいます。 製造業では、業務を効率化し、サービスやサポートの品質を向上させるために、これまで以上に膨大なデータを収集し、分析する必要に迫られています。 製造効率、製品の品質、顧客の需要、サービスの卓越性すべてに対する影響とそれらの相関関係を調査するには、... |
詳しく読む |
公衆衛生管理を実現するための 5 つのベストプラクティス医療改革によって、診療ごとの個別支払いモデルから、質に基づく支払い、価値に基づく医療へのパラダイムシフトが加速しています。そして医療組織は、移行を成功させるために、個々の患者と集団のデータで実践的な分析を求めるニーズが急速に高まりつつあります。 医師、医療提供者、保険者のすべてが、緩やかな変革に留まらず臨床転帰や財務・運営上の成果を改善するために、... |
詳しく読む |
キャンパスにおけるビッグデータ: IT 担当者が実現する高等教育分析大学の教員や管理者たちが測定可能な成果を上げるためには、自らビッグデータにアクセスすることが必要だというのは、すでに周知の事実です。 高等教育の場に変化の波が押し寄せています。高速でスマートなツールが古くて低速なビジネスインテリジェンスモデルに取って代わり、大学のあらゆる分野で業績管理の改善が求められています。 しかし、新しいデータテクノロジーを使用しても、... |
詳しく読む |
優れたビジュアライゼーションの作成本書では、古代の洞窟壁画からコンピューター革命、そして Tableau の誕生に至るまで、視覚表現の歴史をたどります。 データ研究の先駆者たちについて述べ、ビジュアライゼーションの手法に変革をもたらすことにつながったその業績を紹介します。 また、さまざまな形式のデータビジュアルについて理解を深め、効果的なビジュアル作成における障壁と、そうした壁を乗り越えるために利用できる手段について検討します... |
詳しく読む |
Tableau Server 9.0 のスケーラビリティ: 規模に応じてセルフサービス分析を提供Tableau 9.0 は、私たちにとって史上最大のリリースです。 2014 年 11 月、9.0 のリリースサイクルの非常に早い時期に、まだ開発中でしたが、新機能のパフォーマンスのテストおよびスケーラビリティのテストを開始しました。 テストでは、Tableau Server 9.0 のパフォーマンステストおよび負荷テストに新機能の設計フィードバックを何度も反映しました。... |
詳しく読む |
行政機関におけるパフォーマンス管理の改善行政機関では財政緊縮が常体となり、行政機関に対して説明責任を求める声は強くなる一方です。こうした中で、パフォーマンス管理評価の新しい傾向は、行政機関が破たんすることなく発展し、効率を改善する機会をもたらします。 パフォーマンススコアカードは、データをビジュアル化するダッシュボードとして利用できるようになり、行政機関のリーダーが重要な決定を下し、目標を達成し、... |
詳しく読む |
Tableau Cloud: 常に最新のデータを
Tableau Cloud を使えば、クラウドでもオンプレミスでも、あらゆる場所に保存されているデータを利用できます。
ライブ接続でもスナップショットによるデータ更新でも、すべてのデータが活用でき簡単に最新の状態を維持できる柔軟性があります。ここでは、Tableau Cloud を使用して最新のビジュアル分析を組織全体で共有する方法を紹介します。
|
詳しく読む |
Google BigQuery & Tableau: ベストプラクティスTableau と Google BigQuery を使用すれば、使いやすいビジュアルインターフェイスを用いて大量のデータを分析し、即座に回答を得ることができます。このツールを組み合わせて使用することで、以下のことが可能になります。
|
詳しく読む |
AWS 上の Tableau Server企業向け BI プラットフォームの Tableau Server は、組織の分析エコシステムのあらゆる要素に対して包括的で堅牢な機能を提供します。短時間で簡単に導入でき、カスタマイズが必要な場合でも最小限で済みます。Tableau Server のコアアーキテクチャは、世界でも最大規模の 2 つのデータプラットフォーム、Tableau Cloud と Tableau Public... |
詳しく読む |
Tableau を使った高度分析高度な分析は、モダン BI の重要なコンポーネントです。今日の組織では、データサイエンティストには信頼できるプラットフォームが必要であり、ビジネスユーザーには、ワークフローを簡素化しデータに関してより詳細な質問ができるツールが必要です。 このホワイトペーパーでは、次の内容を詳しく説明します。
|
詳しく読む |