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「非構造化データ」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「非構造化データ」に関する情報が集まったページです。

DXに取り組みながらGDPR対策もできる:
PR:ハイブリッド環境で複雑化するデータ管理、「攻め」と「守り」のデータガバナンスを実現する方法とは
データレイクサービス「Data Lake Store」やNoSQLデータベース「Cosmos DB」など、デジタルトランスフォーメーション(DX)向けの機能強化が進むMicrosoft Azure。そのような中、クラウドを含めた「攻め」と「守り」の両面で、データガバナンスの実現に向けて「データカタログ」の展開に力を入れているのがインフォマティカ・ジャパンだ。iPaaS(Integration Platform as a Service)市場のリーダーである同社の考えを聞いた。(2018/6/11)

Gartner Insights Pickup(62):
IoTは、データとアナリティクスにどのような影響を与えるか
既存のデータ管理・分析機能をIoTにそのまま適用しようとする企業は多い。だが、綿密な考慮を経た上で無理のない利用方法を考えないと、プロジェクトは失敗する恐れがある。(2018/6/1)

ハイブリッドクラウドオブジェクトストレージの基礎(前編)
「ハイブリッドクラウド」で「オブジェクトストレージ」ならできること
ハイブリッドクラウドに対応したオブジェクトストレージを使うと何が実現するのか。両者の特長を生かすことによって、データを柔軟に運用できるようになる。(2018/5/28)

EIM(エンタープライズ情報管理)で開かれる新たな地平:
PR:日本でデジタル化の取り組みがうまくいかない理由、欧米企業と国内企業における非構造化データの活用格差とは
「エンタープライズ情報管理(EIM:Enterprise Information Management)」は、ECMをもう一段大きく発展させたものだ。日本ではそれほど一般的ではないが、英語圏ではECMやBPM、CEM(顧客体験管理)、BIなどのアナリティクス、eDiscovery(電子証拠開示)などのコンプライアンス対応、そして企業間データ連携といった、企業の情報を管理したり、企業間で情報を連携させたりするさまざまな機能を包含した仕組みとして注目度が増している。(2018/5/23)

「分析ライフサイクル全体が対象」:
データサイエンティストにとっての機械学習自動化とは、SAS Viyaの場合
ディープラーニングを含む機械学習のプロセスを自動化する製品・サービスが増えている。SAS Instituteの「SAS Viya」も、こうしたソリューションと比較して検討するケースが多いと考えられる。では、SAS Viyaは、他の機械学習自動化ソリューションと比べてどのような特徴があるのだろうか。(2018/5/18)

LUN数、マルチパスを重視
数字で見る SANストレージの購入理由と製品導入の基準
容量とアプリケーションに関するニーズは企業に新しいSAN(Storage Area Network)ストレージ導入を促している。その際の購入判断の鍵となるのは、LUN(論理ユニット番号)の数やマルチパスといった基準だ。(2018/5/15)

ImpalaやHiveより120倍速い処理速度:
PR:「Hadoop」が抱える分析速度と運用性の課題、どう解決する? 攻めの経営戦略を実現するデータ分析基盤とは
攻めの経営戦略を進めるために、大量のデータ分析ができる「Hadoop」の導入を検討している企業は少なくない。しかし。そのほとんどで、性能やアプリケーションの保守性、運用性、コストなどの課題が浮かび上がっている。どうすれば解決できるのか。2人の専門家に聞いてみた。(2018/4/25)

第17条「消去の権利」の対策を整理
「GDPR」第17条“忘れられる権利”がもたらす問題と技術的対策
「一般データ保護規則」(GDPR)の順守はオプションではない。違反すれば甚大な被害が生じる恐れがある。GDPR対策を進める上で認識しておくべきことを整理する。(2018/4/24)

ビッグデータ×AIで得た知見をどのようにビジネスに活用すべきか:
PR:「データの利活用なくしてサービス開発では顧客満足度は上がらない」――新しい価値を生み出す“クラウド活用法”とは
クラウドやAIを活用して、新しいサービスを開発しようとする企業は多いものの、データ利活用の環境構築や、データ分析のための人材確保に手間取っている企業は少なくない。ビッグデータをうまく活用して、そこから得られた知見をビジネスに活用するポイントについて、企業の取り組み事例とともに日本マイクロソフトに聞いた。(2018/4/9)

データ移行に3カ月……その手間がなくなる:
PR:ペタバイト規模で増え続けるデータをどう管理する? 大容量データでクラウドよりスケールアウト型NASの方が適している理由
「機器リプレースでのデータ移行だけで3カ月かかった」「クラウドに移行したらデータ転送量で高額な請求がきた」「ダウンロードしたら想定の何倍も請求されることがわかった」──組織が扱うデータがPB(ペタバイト)クラスに拡大する中、こうしたデータにまつわる課題はより深刻化することが予想される。どうすればいいのか。ニューテック、レッドハット、メラノックステクノロジーズ ジャパン、EIZOメディカルソリューションズが出した解答は。(2018/4/9)

クラウド、AIで開発、保守を「スピードアップ」(前編):
クラウド、コンテナ、マイクロサービスが企業にとって重要なビジネス戦略となる理由
「デジタルIT」「エンタープライズIT」どちらにも求められる、アプリケーションの開発や保守に関わる「スピードアップ」をテーマに、2回に分けて解説する。前編となる今回は、スピードアップへの貢献が期待される、クラウド時代に沿ったモダナイゼーションの4つのアプローチを紹介する。(2018/4/16)

電子カルテや医師のメモを自然言語処理で分析
米国大学病院の医療用テキストマイニングツール活用事例、導入の苦労や成果は?
ペンシルベニア大学系列の医療グループ「Penn Medicine」は、自然言語処理技術で非構造化データを利用して、分析の質や患者ケアの向上につなげた。導入から活用までのプロセスや課題を紹介する。(2018/4/3)

いまさら聞けない第4次産業革命(21):
第4次産業革命で変わる検査と品質向上の取り組み
製造業の産業構造を大きく変えるといわれている「第4次産業革命」。本連載では、第4次産業革命で起きていることや、必要となることについて、話題になったトピックなどに応じて解説していきます。第21回となる今回は、IoTやAIを活用することで品質向上への取り組みがどのように変化するのかという点を紹介します。(2018/3/27)

Xilinx ACAP:
Xilinxが新アーキテクチャ投入「シリコンの進化だけでは追い付けない」
Xilinxが新カテゴリー製品となる「Adaptive Compute Acceleration Platform」(ACAP)を発表した。Zynqなどよりも柔軟な“プログラマブル”製品であり、2018年中のテープアウトを予定する。(2018/3/27)

RPA導入企業の半数近くが業務の完全自動化を実現
アビームコンサルティングが、RPA導入企業の実態把握調査を日本RPA協会と共同で実施、その結果や事例などを紹介した。(2018/3/13)

主要な9大用途を紹介
いまさら聞けない、「ビッグデータ分析」と“普通の分析”との違いとは
ビッグデータ分析ソフトウェアはさまざま機能を搭載し、用途も多様だ。本稿では主要なユースケースを基に、その実力を探る。(2018/3/6)

【特集】Transborder 〜デジタル変革の旗手たち〜:
ゼロからIT部門を作り直した――急成長する不動産企業「オープンハウス」の舞台裏
都心の戸建て住宅というビジネスがヒットし、急成長する不動産企業の「オープンハウス」。その裏にはIT活用の進化もあるようだ。PCのお守りしかしていなかったというIT部門が、先端ITを使いこなす内製部隊に生まれ変わった背景を追った。(2018/2/26)

一般企業も待ったなし、「データはあるが生かせない」に終止符を
デジタル時代、ビジネス差別化に欠かせない「データ資産化」の要件とは
IoT/ビッグデータの取り組みが本格化し、「大量データからいかに価値を引き出すか」「有効なアクションにつなげるか」が、企業収益を左右する一大要件となっている。だが、データを蓄積していても有効活用できていないケースは非常に多い。その真因とは何か? データの蓄積基盤となるデータレイクにフォーカスしながら、「データを資産化できない」本当の理由を探る。(2018/2/28)

NTT DATA Innovation Conference 2018レポート:
テクノロジーが自律的に拡張する時代に、いかにビジネスの勝機を捉えるか
人類は、歴史上何度かの転換点を乗り越えて進化を続けてきた。コンピュータがあらゆる領域で人類を超えるシンギュラリティの到来が叫ばれる今、破壊的に成長を続けるテクノロジーを企業はいかにビジネスに取り込んでいくべきなのか。(2018/2/21)

捨てられないコールドデータをどう保存するか
徹底比較:HDD、テープ、SSD、光ディスク コスト効率の高いコールドストレージは?
コスト効率に優れたコールドストレージ製品、サービス、メディアへの需要が急速に高まっている。それには多くの理由がある。非構造化データが飛躍的に増加していることも理由の1つだ。関連技術を比較する。(2018/2/12)

AWSを追撃するGoogle
Googleクラウドが投入した3機能をAWSと比較、次の戦略が見えてきた
Googleは2017年、市場のリーダーであるAWSとのギャップを埋めようとして幾つかの対抗措置を講じた。しかし、その努力は新規顧客を獲得するのに十分なのだろうか。(2018/2/6)

クラウドのニッチな市場にも光あり
大手含む12のIaaSベンダーを比較、その長所と短所は
IaaS(Infrastructure as a Service)市場は大手4社がけん引し続けている。だが、ベンダーは他にも存在する。最適なクラウドベンダーを見つける参考になる、クラウドベンダーの主な長所を本稿にまとめた。(2018/2/6)

デジタルトランスフォーメーション(DX)時代の大問題
「非構造化データ」が“爆増”しても困らないストレージの条件とは?
非構造化データの急速な増加は、ストレージシステムにも大きな変革を迫る。そこで重要な要素となるのが、スケールアウト型の「セカンダリーストレージシステム」だ。(2018/2/5)

AIソリューション開発を強力に支援:
非構造化データから問題を早期発見――SAS、アナリティクス環境「SAS Platform」の最新リリースを発表
AIソリューション開発を容易にする「SAS Platform」の最新リリースが発表された。新製品の「SAS Visual Text Analytics」「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」の新リリース、Webインタフェースが主な特徴だ。(2018/2/1)

顔認証テクノロジーの可能性
「感情分析で人事部に本音が筒抜け」、未来の職場はちょっと不気味?
深層学習(ディープラーニング)システムでは、人間の目で判別できない顔の不随意反応を分析できる。人事部の担当者はその結果を利用し、あなたが社風に合うかどうかを見極めることが可能になる。(2018/1/31)

大手の独走態勢は過去 注目の8社を紹介
巨人に挑む新興ストレージベンダーが熱い理由、「AWS下位互換」「SDSとフラッシュの融合」に注目
ビジネス向けストレージ市場に参入しようとして敗れていった企業がある中、新たに既存ベンダーとの戦いに挑むスタートアップ企業が誕生している。彼らは成功をつかむことができるのか。(2018/1/18)

【増補】真説・人工知能に関する12の誤解(13):
人工知能に人間を「裁く」ことはできるのか?
人工知能に判断を任せられる領域が広がってきています。しかし、それが「信頼できる」ものかどうかは考え続けなければいけません。先日も、人工知能が“思い込み”で判断していると疑われる例が「司法」の現場で飛び出しました。(2017/12/21)

CRM製品に何を求めるべきか
徹底比較:Salesforce vs. Dynamics 365、長所と短所を見極めて選択する
Salesforce.comの「Salesforce」とMicrosoftの「Dynamics 365」。いずれかを初めて導入するにせよ、一方から他方へと移行するにせよ、両製品の長所と短所が組織のニーズに合っている必要がある。(2017/12/20)

AWS re:Invent 2017:
VMware Cloud on AWS、Direct Connect対応、Site Recoveryなど大幅な機能強化
VMwareとAmazon Web Services(AWS)は2017年11月28日(米国時間)、VMware Clooud on AWS(以下、VMC on AWS)で、新リージョン、Direct Connect、Site Recoveryサービスの提供など、大幅な機能強化を発表した。「続・VMware Cloud on AWSについて、現時点で分かっていること」という記事の中で、VMwareのVMC on AWSプロダクトマネジメント担当シニア・ディレクター、ナラヤン・バラワジ氏の発言として紹介したことは、おおむね実現した。(2017/11/29)

デジタルトランスフォーメーション時代に必要な人材とは?:
「優秀な若手は5年で必ず現場へ異動」 三井住友カードの情シスキャリアパスがすごい
デジタルトランスフォーメーションを進める人材を社内で育てるのは難しい。しかし、その難題に正面から取り組んでいるのが、カード業界大手の三井住友カードだ。同社では優秀なIT部門の若手を、あえてビジネス部門へ異動させているのだという。(2017/11/28)

デジタル変革で増え続けるデータを「付加価値」に:
PR:判断材料をどう作る? IoT時代に必要なデータ管理の要素は“可視化”
クラウドサービスが普及してきたこの数年で、企業が活用するアプリケーションは高度化し、それに伴って使用するデータの量も爆発的に増加した。デジタルトランスフォーメーションが浸透しIoTやビッグデータを活用する時代が本格化すれば、その傾向はさらに加速する。その中でインフラ事業者が提案できる、最適なデータ管理の在り方とは?(2017/11/21)

システムと組織の両面で改革:
カードの不正利用もAIで暴く――JCBのデータ活用、その裏で活躍する分析チームの姿
国産クレジットカードの草分け的存在であるJCB。最近では、カードの不正利用検知にAIを利用するなど、データ活用を進めている。膨大なデータを保有するクレジットカードをビジネスに役立てるため、システムと組織の両面で改革を進めているのだという。(2017/11/13)

ライバル2社が手を取り合う
AmazonとMicrosoftが予想外の共同開発、深層学習「Gluon」と激突するのは?
AmazonとMicrosoftが提供する深層学習のライブラリ「Gluon」は、クラウド環境で機械学習をより簡単に利用できるようにするものだ。大手2社の提携は、機械学習や深層学習に取り組むことの重要性を象徴している。(2017/11/9)

ビッグデータ分析にクラウドを活用するポイント【後編】
データ分析が強みの人気クラウド、その豊富な機能とは
「Microsoft Azure」と「IBM Bluemix」には数多くのデータ分析機能が存在する。こうした機能を活用したデータ分析の手法、各サービスの特徴をまとめた。(2017/11/2)

制限付きでIBM Cloudのサービスを無償公開:
IBM Cloudを無料で――日本IBM、「IBM Cloudライト・アカウント」提供開始を発表
日本IBMは、「IBM Cloud」を無期限、無償で利用可能な「IBM Cloudライト・アカウント」の提供を2017年11月1日に開始する。IBM WatsonやIoTなど、IBM Cloudで提供される25種類のサービスやAPIが利用できる。(2017/10/31)

FAメルマガ 編集後記:
協働ロボットが広がり始めた理由と今後解決すべき課題
さらなる進化に期待です。(2017/10/20)

オープンソース技術が約束するストレージの変革【前編】
OSSストレージは良いことだらけ? 商用製品との違いは
OSSのストレージは、既存ストレージインフラよりもコストを抑えることができ、高い柔軟性を提供することから、業界を一変させる可能性がある。(2017/10/20)

DTC/トーマツ 品質アナリティクスソリューション:
リコールなどにつながる市場品質問題を迅速に検知できるソリューション
デロイト トーマツ コンサルティングとトーマツは、「Deloitte Exponential」および「Deloitte Analytics」が提供するサービスとして、リコールなどにつながる市場品質問題を迅速に検知する「品質アナリティクスソリューション(QAS)」の提供開始を発表した。(2017/10/17)

リレーショナルデータベースの限界(後編):
クエリでは分析できない? より進化したデータ分析技術
現在のデータ分析ニーズに、リレーショナルデータベースと従来のクエリでは対応できない。現在進みつつある、人工知能やディープラーニング、コグニティブアナリティクスなどについて整理しよう。(2017/10/4)

PR:モノづくりを見つめて30年、HPEの大ベテランが思う日本の製造業の「これから」
日本の製造業は厳しい、という声がある中、「今こそデジタル化のチャンスだ」と伝え続けるエバンジェリストがHPEにいる。30年以上、製造業を見つめ続けてきた彼が思う、製造業のデジタル化に必要なこととは?(2017/10/2)

想像力の欠如が可能性を閉ざす
「iPhone X」のすごさを理解できないIT幹部は職を失う?
「ARKit」「ニューラルエンジン」「Face ID」など、Appleが「iPhone X」に詰め込んだ要素は数多い。企業のCIOにとっては、それが実現する具体的な未来こそが重要だ。(2017/9/27)

FAメルマガ 編集後記:
製造現場でAIをどう活用するか、弱点を整理
限界を見極めたうえで使えば必ず効果が出ると見ています。(2017/9/22)

リレーショナルデータベースの限界(前編)
RDBMSはもう要らない? 多様化するデータ管理システム
リレーショナルデータベースの役割がなくなるわけではないが、不向きな用途が増えてきたのも事実だ。多様化するデータ管理システムの特徴を理解しておこう。(2017/9/21)

機械学習/AI技術も活用:
インフォマティカ、EU新個人情報保護規則(GDPR)に向けた対応支援ツールを提供開始
インフォマティカ・ジャパンは、EU一般データ保護規則(GDPR)に対応する企業を支援するガバナンスソリューションの提供を開始する。データの格納場所や構造を問わず管理できる。機密データを素早く特定できる他、データに対する異常行動を探知することも可能。(2017/9/19)

NoSQLベストプラクティス(2):
RDBではうまくいかなくなってきた理由
本連載では、「NoSQLデータベースの今」を正しく理解し、ビジネス躍進の実現に向けて対策していくための「ベストプラクティス」を掲示していきます。今回は「RDBではうまくいかなくなってきた理由」の基礎と背景を解説します。(2017/9/13)

IBM Watson活用「感情を分析して光るドレス」ランウェイを歩く 東京ガールズコレクションで
東京ガールズコレクションに、IBM Watsonを活用した「コグニティブ・ドレス」が登場。8秒ごとに色を変え、きらきらと光りながらランウェイを歩く。(2017/9/5)

コスト削減と柔軟性アップを実現
いまさら聞けないソフトウェア定義ストレージ(SDS)、その技術と主要製品一覧
ソフトウェア定義ストレージ(SDS)とは、データストレージのリソースと機能を管理する技術だ。基盤となる物理ストレージとは依存関係を持たない。(2017/9/6)

IT部門の選択肢は
「オブジェクト対応NAS」で再確認したオブジェクトストレージの利点
多くのベンダーが、拡張性の高いオブジェクトレベルのストレージ製品を提供している。これらの製品はファイルインタフェースを備えることで、NASに代わる選択肢として手軽に利用できるようになってきた。(2017/9/4)

NoSQLベストプラクティス(1):
なぜ「NoSQLデータベース」なのか?
NoSQLデータベースが急速に普及しています。RDBの時代は終わってしまうのでしょうか。RDBは根本的な欠陥があるのでしょうか。──それは違います。本連載では、「NoSQLデータベースの今」を正しく理解し、ビジネス躍進の実現に向けて対策していくための「ベストプラクティス」を掲示していきます。初回は「今日のデータ問題」の基礎と背景を解説します。(2017/8/30)

“ニッポンのSI”が語る「日本企業に合うソリューションの真のカタチ」:
PR:「終わりなきITセキュリティ対策」に必要な2つの視点とは
情報漏えい対策、内部統制、DR、資産管理、マイナンバー対策……。これまで何度もセキュリティ対策をしてきた企業も安心はできない。“さらなる対策”が迫られているからだ。そのような状況において、企業が本当に必要としているものは何か。今回は「組織内部からの漏えい」「外部からの脅威」という2つの観点を基に、NECソリューションイノベータが考える「日本の企業に合うソリューションのカタチ」を2人のキーパーソンに聞いた。(2017/8/30)



ビットコインの大暴騰、「億り人」と呼ばれる仮想通貨長者の誕生、マウントゴックス以来の大事件となったNEM流出など、派手な話題に事欠かない。世界各国政府も対応に手を焼いているようだが、中には政府が公式に仮想通貨を発行する動きも出てきており、国家と通貨の関係性にも大きな変化が起こりつつある。

Amazonが先鞭をつけたAIスピーカープラットフォーム。スマホのアプリが巨大な市場を成したように、スマートスピーカー向けのスキル/アプリ、関連機器についても、大きな市場が生まれる可能性がある。ガジェットフリークのものと思われがちだが、画面とにらめっこが必要なスマホよりも優しいUIであり、子どもやシニアにもなじみやすいようだ。

「若者のテレビ離れが進んでいる」と言われるが、子どもが将来なりたい職業としてYouTuberがランクインする時代になった。Twitter上でのトレンドトピックがテレビから大きな影響を受けていることからも、マスメディア代表としてのテレビの地位はまだまだ盤石に感じるが、テレビよりもYouTubeを好む今の子ども達が大きくなっていくにつけ、少なくとも誰もが同じ情報に触れることは少なくなっていくのだろう。