キーワードを探す
検索

「情報系システム」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

長期的なビジネス成長を考える上で、外国人人材の起用やAIの活用は重要な要素になります。この点、日本企業はどのように取り組みを推進していくべきなのでしょうか。Microsoftの製品が提供する価値と合わせて解説します。

()

クラウド移行が進む大企業の陰で、中小企業は課題に直面している。その背景にはシステム部門の人材不足やデジタルトランスフォーメーション(DX)に関するナレッジ不足などがある。専任人材の採用も難しい状況だが、中小企業の「DXで経営スピードを上げたい」という思いは強まっている。この課題を解決するには「自社に合った処方箋」が必要だ。そしてそれは既に活用しているテクノロジーの延長線上にあるかもしれない。

()

基幹系システムなど企業活動の根幹を担うシステムのクラウドシフトが進んでいる。また、システム運用業務は社内のセキュアルームだけでなく、自宅などテレワーク環境から管理者権限を用いて重要システムのメンテナンスを行うなど、アクセス環境も変化した。システムとアクセス環境の多様化が進む中で、見落としがちなセキュリティリスクとは何か。

()

KDDIは、基幹系データを一元集約した情報系システム基盤を構築している。しかし、データ活用業務に関するニーズが高まる中、レスポンスの悪化が頻発し、安定運用のための業務負荷も増大する状況があったという。問題解決に向け、同社はどのような方策をとったのか。担当者に聞いた。

()

ITRの調査によると、2022年度にIT予算を増額した企業の割合は調査開始以来初の4割超となった。2023年度も継続が予想される高い投資意欲はどこへ向かうのか。ITRが予測する、2023年度に導入が増加する製品、サービスを見てみよう。

()

勤怠管理は、「紙」のタイムカードで打刻する、Excelで管理する、といったアナログなスタイルから、ここ数年システム化が進んできた領域だ。コロナ禍以降は、在宅からでもPCやスマホを使って打刻、申請、またはその確認や集計業務が行えるクラウドサービスへの移行も増えてきている。しかし、「クラウド型勤怠管理システム」と一言でいっても、その内容はさまざま。安価な料金だけで選ぶと、思わぬ失敗を招くこともあるというが……。

()

DX推進を阻む人材リソース不足を解消すべく、クラウド移行を考える企業が増えている。だが、移行後の運用管理や監視、セキュリティなどに課題を抱えるケースは少なくない。そこでカギとなる、“外部の力”の賢い活用方法を紹介する。

()

ニューノーマルな時代に向けたMicrosoft&Windowsテクノロジー活用の新たな道筋を探る本特集。企業のビジネス革新を支援し、エンドユーザーの利便性と生産性の向上に寄与するテクノロジーとはどのようなものか。第4弾は、コロナ禍で変わった働き方にMicrosoftの開発環境がどのように追随しているのかを見ていく。

()

基幹系システムのクラウド移行には複数の課題がある。技術的な特性が違うため、運用性や可用性の確保にはオンプレミスとは異なる技術やノウハウが必要だ。両者の違いをより深く理解し、クラウド移行を成功に導く方策とは。

()

情報系システムや仮想デスクトップ環境を仮想化基盤で自社運用していた札幌中央信用組合。拡張性の不足や管理/メンテナンスの複雑化、コストの増大といった課題を抱える中、解決策として選ばれたのがHCIだった。その理由と導入効果とは?

()

データドリブン経営を考えたときにまず着手する必要があるのが、経営情報、実績情報の可視化だ。だが、重厚長大なシステム設計をしていては市場トレンドに取り残されてしまう。IT専門の人材がいない、数百万の商品を扱う企業はどうこの問題を克服したのだろうか。

()

今回のコロナ禍で日本企業が、高い興味を感じているのは、DXです。先だって私が講演したセミナー参加者のアンケートでも調達部門のDXやIT活用に対する関心は、非常に高いことが結果として出ています。 それでは調達購買部門のDXはどのように進んでいくでしょうか。

()

DXを急ぐメガバンクや地銀向けに、日本IBMが次々と支援策やソリューションを発表している。店舗型のサービス業態を中心にしてきた金融機関にとって、アフターコロナを見据えたデジタルシフトは急務だ。買収したRed Hatのコンテナ技術やAI「IBM Watson」を活用し、金融機関のニーズに応えようとするIBMの施策とは。

()

NTTデータは、データの整備から分析、活用までをトータルでサポートするデータ管理サービスの新ブランド「Abler」を創設した。オントロジーやセマンティックといったデータ処理技術を活用し、ナレッジグラフを構築することで、データの“意味理解”を実現し、人間と同程度のデータ解釈が可能だという。

()
キーワードを探す
ページトップに戻る