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拡張可能なセルフサービス分析のための 5 つのステップ

データ革命の到来です。 セルフサービス分析ができることが期待されています。 事業部門が生データにアクセスすると混乱が発生する可能性があります。 セルフサービス BI が、これまでの BI の方法論に挑戦します。これにより、IT 部門のデータ分析に対するアプローチも新しいものになります。 最新のアプローチは、シンプルです。 IT 部門と事業部門が協力して、...

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IoT のラストマイル問題を解決する

モノのインターネット (IoT) が、私たちの知っていた世界を変えようとしています。ガートナー社によれば、2020 年までにネットワークに接続されるデバイスの数は 260 億近くになります。ウェアラブルデバイスからホームオートメーション、生産最適化まで、可能性は広大ですが、課題も山積みです。 大衆にとって IoT を役立つものにするには、デバイスの接続性の問題よりも、...

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BI をクラウドに移行する 5 つの理由

従来の BI ではセキュリティとスケーラビリティが約束されていますが、どのような代償が必要なのでしょうか。データを利用して答えを見出し共有するには、多くの場合、労力と時間がかかります。しかし、急速に成長し成熟しつつあるクラウドテクノロジーを活用すると、より簡単に実現できます。 Tableau と AWS の活用により、BI をクラウドに移行して従来の BI...

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Excel 分析のスプレッドシートではできない 5 つのこと

分析に使うツールと言えば Excel、という方が多いでしょう。スプレッドシートによる Excel 分析は確かに便利ですが、ビッグデータから真のインサイトを引き出そうと思っても、探している答えがすべて見つかるわけではありません。 スプレッドシートは、即応性が求められる高度な分析や、大量のデータの分析には適していません。 多くの場合、効率や精度、時間を犠牲にして間違った対応がされています。...

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最新のクラウド分析で製造業のレジリエンスを強化

製造企業はますます複雑化する重大な課題に日々直面しており、競争力を維持できるかどうかは迅速で情報に基づく対応にかかっています。そこで最新のクラウド分析を導入すると、製造企業は社内施設にすでにある膨大な量のデータを活用して、意思決定の質とスピードを高めることができます。 Murray 氏は、CFO や CIO、COO、計画担当バイスプレジデント、...

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2016 年ビッグデータのトレンド Top 8

2015 年は、ビッグデータを語るうえで重要な年となりました。最善の意思決定を行うためには、どのような規模や形態のデータも軽んじることはできない、という考え方を受け入れる企業が増えてきました。これを裏付けるように、非リレーショナルなデータや非構造化データ、そして膨大な規模のデータを扱えるシステムが進化し洗練され、企業の IT システムで活用される流れが続いて行くでしょう。これにより、...

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2016 年クラウドのトレンド Top 10

2015 年、クラウドテクノロジー市場は大きく変化しました。この変化は破壊的ともいえる市場ならではの変化でもありました。画期的なイノベーションが発表され、予想外の変化がビジネスに起こった 2015 年は、クラウド革命が永続することに対する懐疑的な見方が一掃された年でした。 この大きな変化の一翼を担ったのは、重要なビジネス資産であるデータを効率的に (しかも費用効率よく)...

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モバイルビジネスインテリジェンスに関する 3 つのパラダイムシフト

データに瞬時にアクセスできるようになったことで、世界は変わりました。コーヒーの列に並ぶ間に得られる情報量を考えてみてください。スポーツの試合の結果、メール、数百件ものニュースを簡単にチェックできます。しかも、多くの場合、単に情報を吸収するだけではなく、アクションも起こしています。Twitter や Tumblr を数秒で更新し、 移動中にメールやテキストメッセージに返信します。...

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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、...

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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、...