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ITとビジネスの一体運営を進めている山崎製パンは、消費者ニーズの多様化とビジネス環境の変化に対応するためにデータ活用基盤の刷新を決断。同社が抱えていた課題を解決し、AI活用、BCPの強化を見据えて採用したデータ活用基盤とは。
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ITとビジネスの一体運営を進めている山崎製パンは、消費者ニーズの多様化とビジネス環境の変化に対応するためにデータ活用基盤の刷新を決断。同社が抱えていた課題を解決し、AI活用、BCPの強化を見据えて採用したデータ活用基盤とは。
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データレイクを経てデータを分析するのがデータウェアハウス（DWH）だ。DWHのストレージ要件とはどのようなものか。オンプレミス構築の課題を解決してくれるDWHアプライアンスとはどのようなものか。
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主要な商用データベースは高過ぎる。でも安いだけのデータベースにも不安がある。そんな企業に知ってほしい、コストと機能のバランスが取れたデータベースが登場した。
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「Oracle BI」や「Oracle Data Visualization」により、自らも現場主導の“セルフサービスBI”を推し進めるNEC。これらのソリューションの提供を主導する同社の“BI女子”に、成功の秘訣や顧客の活用事例などを聞いた。[ビッグデータ][Big Data]
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既存のデータベース環境を最小限のコストとリスクで大幅に高速化し、データのリアルタイム活用を実現する「Oracle Database In-Memory」。同製品ならではのメリットや活用事例について、米オラクルでプロダクトマネジャーを務めるマリア・コルガン氏に聞いた。[パフォーマンス改善][Oracle Database 12c]
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近年、さまざまなビジネスの現場でAI・アナリティクスを活用したデータ分析を取り入れたいというニーズが高まっている。しかし、分析に使えるデータの収集や蓄積が不十分だったり、データを分析できる人材が社内に存在しなかったりなどの課題を抱える企業も多い。こうした課題を解決するNECの提案とは……？
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「IBM DB2」最新版のリリースと前後し、最近、IBMの主眼がデータベース製品から「データそのもの」に軸足を移してきている。今回はこの重要な“変化”に目を向けて、その動きや狙いを確認する。
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処理性能を高め、導入コストを抑える工夫を凝らした「Microsoft SQL Server SSD Appliance」。この製品はどのようなものか。また、今後のロードマップとは。
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IoTが本格化しつつある中で、センサーなどを使って「現実世界からデータを収集する」ことがフォーカスされがちな側面もあるが、本当に大切なのは「収集した後」だ。フォーマットがバラバラなデータが間断なく流れ込んでくる中で、どうすればデータを無駄にせず有効活用できるのだろうか？ IoT時代の分析環境の作り方を、日本アイ・ビー・エム ソフトウエア アナリティクス事業部の土屋敦氏に聞いた。
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アプライアンスはそのシンプル性とビッグデータの流行によって普及が促進され、サプライヤーはクラウドサービスの統合に力を入れている。
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コールセンターでのWatson導入や店舗へのPepper設置など、業界の中でも先進的なIT活用で注目される「みずほ銀行」。同社は増え続けるデータへの対策やオムニチャネル施策の重要性も認識しており、5年以上の歳月をかけてデータ分析基盤の刷新を続けている。
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クラウドインフラの活用や企業活動データの蓄積が当たり前となったいま、データをどう使い、どう生かすかが問われる時代になった。企業価値向上につながるインサイト（洞察）を提供するプラットフォームは、データに対する思想抜きに選択することはできない。
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元プロミュージシャンの創業者が自らの感性を信じ、愚直に続けてきたZOZOTOWNが、この12月には10周年を祝う。日本最大級のファッションショッピングサイトに成長したZOZOTOWNだが、「まるで友だちのように」一人ひとりの顧客に向き合う「らしさ」は今も失われていない。同社の強みと、それを支える「カスタマー・フレンドシップ・マネジメント」やユニークな組織マネジメントについて話を聞いた。
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ラスベガスのベネチアンホテルで「IBM Enterprise 2014」が開幕した。多くの企業は、モバイルやソーシャル、ビッグデータといった新しいテクノロジーの波に乗る準備がいまだ十分ではない。IBMは、古臭いイメージのメインフレームをモダン化し、Powerをオープンイノベーションで生まれ変わらせ、デジタル時代の最適なITインフラとして売り込む。
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昨今、データウェアハウス（DWH）基盤の性能や運用コストに課題を感じる企業が増えているようだ。また、ビジネススピードの向上を目的に、より鮮度の高いデータの活用をDWH基盤に求める声も強まっている。これらの課題／ニーズに応えるDWH基盤として、世界中の企業で採用が進んでいるのが「Oracle Exadata」だ。[プライベートクラウド/データベース統合][Engineered System]
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高速なデータ処理基盤として、複数のメーカーが提供しているDWHアプライアンス製品。各社が提示する製品資料を読み比べるだけでは、最適な1台を選ぶことは難しい。失敗しない製品選定・導入のポイントとは何か？
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ビッグデータの利用機運が本格的な盛り上がりを見せている。ただし、ビッグデータにより成果を上げる企業がある一方で、利用に戸惑い、活用が進まぬ企業も少なくない。では、こうした差が生まれる理由はどこにあるのか。また、状況を打開するために何が求められているのか。ビッグデータ活用に向けたポイントと、企業導入が進んでいる日本IBMの関連ソリューションを紹介する。
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日本HPは、分散ファイルシステム上のデータをMicrosoft ExcelやWebブラウザ上で活用できるアプライアンス製品を発売した。
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DWHアプライアンスの代表格、TeradataとNetezzaを徹底比較。現在の分析担当者の行動を考えれば、ビッグデータ時代に必要なDWHの姿が見えてくる。
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クエリパフォーマンス、運用簡易性の観点から「Oracle Exadata」と「IBM Netezza」を徹底的に比較。大量データの照会・分析という真のDWH用途に適したアプライアンスはどちらだろうか？
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日本マイクロソフトはDWHアプライアンスの新版を発表。HadoopとDWHのデータを共通のSQLで操作できるのが特徴だ。加えて、Hadoopのクラウドサービスも提供する。
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いろいろ出てきたPureSystems製品群のうち、PureDataラインアップの特徴を整理しよう。後半はSQL標準策定の動向を識者に突撃取材。
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続々と新たなモデルが追加されるPureSystemsファミリー、それはハイブリッド化されたzEnterpriseメインフレームと同じ思想で開発され、オープン系分散型システムの混沌を解決しようと生み出された。短期連載の最後は、パターンで情報システムを劇的に変えるPureApplication Systemを中心に見ていこう。
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ビッグデータ分析のために高価なDWHアプライアンス製品を採用したとしても、それを将来使い切ることができるかどうか、導入時には誰にもわからないケースが多い。「ビッグデータ」を「スモールスタート」し、かつ利益を生み出すコツはあるか。
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PureSystemsが生まれた背景を探る短期連載の第2回は、「Fabric-based Architecture」を採り入れ、zEnterprise譲りの包容力と仮想化環境のベストプラクティスが盛り込まれたIaaS基盤の「PureFlex System」を中心に見ていこう。
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日本HPはデータウェアハウス（DWH）ビジネスの「Vertica事業本部」を設立。IBMやTeradata、EMCに挑む。
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IBM PureSystemsは、テクノロジーの進化に伴って登場したアーキテクチャー、「Fabric-based Architecture」を採り入れてデザインされた全く新しいコンピュータ。先ずは2010年に同じアーキテクチャーによって生まれ変わったzEnterpriseメインフレームを見ていこう。
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DWH市場で存在感を増しつつあるDWHアプライアンスだが、拡張性や汎用性に課題がある。DWHソフトウェアと汎用ハードウェアの組み合わせが、こうした課題の有力な解決策となる。
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ウイングアークがBIツール「MotionBoard」の最新版を提供。ダッシュボード機能を強化し、作成できるチャートの種類や表現の幅を広げたという。
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日本IBMがデータ処理製品群「IBM PureData System」の3機種を発売した。同社が提唱する「エキスパート・インテグレーテッド・システム」構想に基づきハードウェアとソフトウェアを高度に統合したことで、ビッグデータの処理を高速化するという。
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日本アイ・ビー・エムは、ビッグデータ処理・分析に特化した新製品群を発表した。SIコストが掛からない「パターン」による早期立ち上げが強みだ
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クラウドに次ぐキーワードとして、“ビッグデータ”という言葉は多くの企業にだいぶ浸透した。だがそのメリットの認知度は向上しても、ビッグデータ活用の具体的な手段となるとまだまだ認知度は低い。では、いつまでもバズワードから脱せない理由はどこにあるのだろうか。今あらためてビッグデータ活用の課題を探る。
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なぜこれほどまでにビッグデータとそれを取り巻くテクノロジーが注目を集めているのか。ビッグデータ潮流の背景と、今現在企業が活用したいデータ、ビッグデータへの期待をガートナーの講演を基にまとめる。
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日本企業がデータ活用によってビジネスを活性化するために必要なものとは何だろうか。
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かつてオークランドアスレチックスは膨大な過去のデータを活用して文字通り戦い方を変えて成功した。今やビッグデータがエネルギー、医療、証券など、さまざまなビジネスやサービスを変革しようとしている。
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ビッグデータという言葉の流行に伴って、分析ツールも目覚ましい進化を遂げている。ビッグデータ時代に求められる分析ツールはかつてのBIやDWHと何が違うのか。韓国LG CNSのCTO、キム・テグ氏が語る。
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オリエントコーポレーションは、クレジットキャンペーン業務の改善と与信精度の向上を目的としたシステム更改に「SAS Marketing Automation」を活用。業務負担を大きく改善しつつある。
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「ダイレクトセリング」という独自の販売方式で安定した売り上げを誇る日本アムウェイ。その陰には同社だからこそ取得できる顧客属性データをフル活用する分析基盤があった。
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最も自動化が進んだクラウドベースのHadoopビッグデータ分析サービスを提供するベンダーはどこか。前編に続いて、IBM、MicrosoftのHadoop対応を見ていこう。
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Oracle ExadataとIBM Netezza 1000（TwinFin）の基本部分から詳細まで、具体的な事例を取り上げて徹底比較。
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日本最大級のファッションショッピングサイト「ZOZOTOWN」の株式会社スタートトゥデイがIBM Netezza DWH アプライアンスを選定したワケは？！
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IBM Netezza DWH アプライアンスで広告効果分析システムを構築。業務改善の意識改革を実現。
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ネオス株式会社 IBM Netezza DWH アプライアンス導入事例
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ビッグデータの活用で新たなビジネス価値を模索する動きが活発化している。顧客のニーズを明らかにし、その実現を支えるCEPやHadoopなどの基盤技術について、NTTデータのキーマン3人に話を聞いた。
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ビッグデータ計画を実行に移すためには、まずビッグデータを理解することから始めなければならない。ビッグデータインフラを選択する前に検討すべき5つの課題を挙げる。
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TechTargetジャパンの読者調査では、データ活用の課題として「人材問題」と「リアルタイム性」などが多く挙げられた。この課題解決を支援するコンテンツを集めた。
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ビッグデータ活用の流れに乗ってDWHへの投資意欲が増している。しかし「データ分析システムを単独で構築するだけでは、ビジネス上の実効性はない」とアナリストは指摘する。
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カラムインデックス機能でデータ量の圧縮と超高速検索を両立する「Sybase IQ」。ユーザー企業がアプライアンスでなくソフトウェアソリューションのSybase IQを選ぶ理由とは。
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