ユーザーグループが示した見解
SAPがクラウドサービス型ERPへの移行コストを最大50%軽減する施策を発表した。しかし、この大胆な一手がユーザー企業の移行を促すかどうかは不透明だ。その背景に潜む、SAPユーザー企業が抱える“不安”とは。
FinOps成功の鍵【第4回】
クラウドサービスの利用においてFinOpsが重要だという認識は広がりつつあると考えられるが、ほとんどの企業は具体的な対策を打てていない。企業は何に取り組めばいいのか。
FinOps成功の鍵【第3回】
クラウドサービスのコスト管理の手法としてFinOpsがある。FinOpsは、クラウドサービスのコスト増大に悩む企業にとっての解決策となり得るのか。
FinOps成功の鍵【第2回】
クラウドサービスを利用する企業の悩みとして顕著になってきているのが、コストの肥大化だ。コストを最適化する手法として企業は「FinOps」に注目し始めているが、その実践は容易ではない。何が必要なのか。
FinOps成功の鍵【第1回】
クラウドサービスのコストが上昇しており、それが負担になっている企業は珍しくない。企業はクラウドサービスについてどう感じているのか。どのように負担を抑えればいいのか。
ローコード/ノーコード開発の利点と注意点【第4回】
ITに詳しくない従業員でもアプリケーションを開発できるようになるローコード/ノーコード開発ツールに、企業は期待を寄せている。自社のニーズを見失わずに、ローコード/ノーコード開発ツールを使いこなすには。
ローコード/ノーコード開発の利点と注意点【第3回】
事業部門の従業員がアプリケーションを開発できるようになることを期待して、企業はローコード/ノーコード開発ツールに目を向けている。メリットはそれだけではない。実際の導入事例を交えて説明する。
ローコード/ノーコード開発の利点と注意点【第2回】
ローコード/ノーコード開発ツールに対する期待は高まる一方で、「限界がある」という意見も存在する。実際のところ何に役立ち、どのようなリスクを抱えているのか。“市民開発”に踏み切る企業の理由とは。
ローコード/ノーコード開発の利点と注意点【第1回】
開発者の人材不足に対処する方法として、企業はローコード/ノーコード開発に期待を寄せている。ただしローコード/ノーコード開発ツールを使う際は、幾つかのリスクに注意を払わなければいけない。それは何か。
“増え過ぎたSaaS”が招くリスクと解決策【第4回】
企業が複数のSaaSを利用するとき、データの保管場所や管理手法がばらばらになればデータ活用は簡単ではなくなる。こうした課題を解消するために、市場にはどのような製品が登場しているのか。
“増え過ぎたSaaS”が招くリスクと解決策【第3回】
企業が業務のために複数のSaaSを利用することは当たり前になった。こうした状況で問題となるのは、SaaSやオンプレミスシステム間のデータ連携だ。データの相互運用性を保つ方法とは。
“増え過ぎたSaaS”が招くリスクと解決策【第2回】
複数のSaaSを利用していると、データ連携に掛かる時間やコストが増大する可能性がある。こうした問題を解決し、データ活用を容易にする方法とは。決済システムベンダーのVitesse PSPの事例を基に説明する。
“増え過ぎたSaaS”が招くリスクと解決策【第1回】
企業はCOVID-19の感染が拡大する中でも事業を継続するために、SaaSの導入を急速に進めた。その結果、社内に存在する複数のSaaSが、“ある問題”を起こすようになった。その問題とは何か。
RPAはどのような進化を遂げるのか【第4回】
RPAは業務の自動化に役立つツールだが「何でもかんでもRPAで自動化しようとし過ぎないよう注意すべきだ」とRPAベンダーは警告する。「持続可能な自動化」を構築するためには、どのような技術が必要なのか。
RPAはどのような進化を遂げるのか【第3回】
「顧客と直接応対する業務が膨大にある企業ほど、RPAの導入効果が期待できる」とRPAベンダーは口をそろえる。RPAの導入が大きな影響を及ぼした業界の例を紹介する。
RPAはどのような進化を遂げるのか【第2回】
「重要だが創造的ではない業務」を代行させて人間の業務負担を軽減させるために、さまざまな業界がRPAを導入している。RPAが将来「レガシーシステム」になるとき、高度な自動化を実現させるには何が必要なのか。
RPAはどのような進化を遂げるのか【第1回】
近ごろのRPA製品は「反復作業の代行」にとどまらず、ローコード開発やプロセスマイニングなどさまざまな機能を搭載するようになった。RPAベンダーが目指している進化の道筋はどのようなものなのか。
データ駆動型企業への道【第3回】
データ駆動、データ主導が叫ばれて久しいが、60%の経営幹部はデータを信頼していない。経営にデータを生かすには、データ品質の向上が不可欠だ。その答えは2つある。
データ駆動型企業への道【第2回】
データ管理部門は完璧なデータ管理を強いられている。彼らをこの「不可能への挑戦」から解放し、データ品質を向上させるにはどうすればいいのか。
データ駆動型企業への道【第1回】
多くの企業がデータに基づいた意思決定に取り組んでいる。問題はデータ品質だ。データ品質を向上させる試みは、コロナ禍によって阻害されたという。なぜコロナ禍が影響するのか。