「使えるデータ」にするために考えておくべきこと
2015年02月10日 (火)
著者：その他
コラムカテゴリー：データ分析
これまで蓄積したさまざまなデータを活用し、新たな価値を見出そうという動きは、もはやあたりまえの時代になりました。データ分析用のツール（ＢＩツール）も、低コストで、使いやすく、視覚化にすぐれた製品がいろいろ出てきています。「よし、さあ、我が社も」というとき、考えなくてはならないのは、今あるデー...
ビッグデータ活用の先に来る世界
2014年01月10日 (金)
著者：谷垣 康弘（元会長）
コラムカテゴリー：データ分析
「クラウドコンピューティング」「ビッグデータ」「スマートフォン・タブレットPC」とここ数年IT業界ではこれらは3種の神器のように言われてきました。特に昨年はビッグデータ元年といわれたように、ビッグデータの活用に関する話題で盛り上がりました。 「データ・サイエンティストは21世紀でもっともセクシ...
動き始めたビッグデータビジネス
2013年12月17日 (火)
著者：山口 晃司
コラムカテゴリー：データ分析
ビッグデータ元年と言われた今年。 新聞でも数日に一度はビッグデータの記事が掲載されています。マーケティング分野での利用が先行していましたが、最近では「ビッグデータで野菜の収穫を正確に予測する」といった事例もあり、より広範な分野での活用が始まっています。 「うちの会社にビッグデータと言えるよ...
データサイエンティストって何をするの？
2013年10月10日 (木)
著者：十亀淳
コラムカテゴリー：データ分析
「ビッグデータ」の広がりに伴い、それを活用するためのプロとしての「データサイエンティスト」という言葉も普及してきました。 弊社のこれまでのコラムでも、BI、ビッグデータといったキーワードを取り上げてご好評をいただいております。 とはいえ、「データサイエンティスト」の定義は明確ではなく、盛り...
だからその“分析（BI）プロジェクト”は失敗する（3/3）
2013年10月01日 (火)
著者：その他
コラムカテゴリー：データ分析
分析（BI）システム導入をご検討される企業様向けに、“プロジェクトが失敗する原因とその注意点”を9つ提唱しているコラムです。連載最後となる今号は、システム開発の観点とは少し異なる以下7.～9.についてご説明いたします。 （過去コラム） だからその“分析（BI）プロジェクト”は失敗する（1/3...
だからその“分析（BI）プロジェクト”は失敗する（2/3）
2013年10月01日 (火)
著者：その他
コラムカテゴリー：データ分析
分析（BI）システム導入をご検討される企業様向けに、“プロジェクトが失敗する原因とその注意点”を9つ提唱しているコラムです。今号は以下の4.～6.（レスポンス）に関する内容についてご説明いたします。 （前回コラム） だからその“分析（BI）プロジェクト”は失敗する（1/3） （次回コラム）...
だからその“分析（BI）プロジェクト”は失敗する（1/3）
2013年09月01日 (日)
著者：その他
コラムカテゴリー：データ分析
大企業様への“分析（BI：Business Intelligence）システム”の導入が落ち着きはじめ、そろそろ中堅・中小企業様への導入の波が押し寄せてくる予感がします。 しかし、いざ「分析（BI）システムを導入しよう！」と奮起した時に、皆様はどのようにプロジェクトをスタートしますか？「まぁとりあ...
ビッグ・データ活用に取り組む前にやっておくべきこと
2013年07月17日 (水)
著者：長谷川 智紀
2013年6月28日、アクセンチュアが発表した「Accenture Technology Vision 2013」で挙げられた7つのキーワードの中で、一番目のキーワードは「Relationships at Scale」でした。(http://www.accenture.com/SiteCo...
ビッグデータにおけるプライバシー保護
2013年04月24日 (水)
著者：谷垣 康弘（元会長）
コラムカテゴリー：データ分析
昨今では、「ビッグデータ」と名のつくセミナーやイベントが開催されれば、どこも満員盛況の状態でIT業界での一大ブームとなっている感があります。 ビッグデータにはプライベートな情報もありますが、もしさまざまな提携機関を持つ会員カードでの利用履歴が個人情報にひも付き、あなたの動向が丸見えとなって...
ビッグ・データを扱う企業の情報システム部が持つべき倫理観
2012年11月13日 (火)
著者：長谷川 智紀
コラムカテゴリー：データ分析
2011年12月にガートナー ジャパン社が発表した、2012年以降の重要な展望の1つに「2015年までを通じ、Fortune 500企業の85%以上が、ビッグ・データを競合優位性確保のために効果的に活用することに失敗する」という警鐘とも言えるネガティブな項目がありましたが、それでもビッグ・デー...
