データ経営のあり方を再考する | 特集

データ利活用の巧拙が競争力を左右することに異論を挟む余地はない。企業はすでに多くのデータを保有しているし、これから手にできるデータは種類も量も加速度的に増える。問題は、どうやってそれらをビジネス価値に結び付けるかということ。ヒントとなる記事を厳選して紹介する。

トレンドピックアップ

NTTの取り組みが大賞に──日本データマネジメント・コンソーシアムが受賞企業を発表

日本データマネジメント・コンソーシアム（JDMC、栗島聡会長）は、他の模範となるデータマネジメント活動を実践している企業・組織を表彰する ...続きを読む

デジタルトランスフォーメーションでアジアに後れを取る日本企業、課題はどこに

この数年で本格的な潮流となったデジタルトランスフォーメーション（DX）。業種や規模を問わない共通課題と言われていますが、実際の取り組み状況は ...続きを読む

日中韓3カ国のOSS活用最前線～先進性とエコシステムがビジネスを変革する

第16回となる日中韓3カ国のIT局長OSS会議および、北東アジアOSS推進フォーラムが、2017年11月15日・16日の2日間、中国・天津市で開催された。 ...続きを読む

オープンデータの連携を阻む「言葉」の壁を乗り越える―経産省／IPA共催シンポジウム

異なる行政機関や企業が公開するオープンデータの連携を阻むのは「言葉」。皮肉なことに日本語の持つ豊かな表現力や多様性が壁になっている。 ...続きを読む

具体的アクションのために

デジタルビジネス時代におけるデータマネジメントのあるべき姿

IoTやAIなどのデジタル技術を活用しようとすると、必然的にこれまで以上に多種多様かつ膨大な量のデータを扱うことになる。サイバーの世界と実世界をまたいで人・モノ・コトをつないだデータそのものの意味を解釈し、価値を発見し、異種データの横断的な分析によって業務やビジネスに活用できる基盤とすることが求められる...続きを読む

クラウドファーストの実現・実践に向けてデータ基盤はこう構築せよ

爆発的に増加するデータをどう管理し、活用するかが企業にとっての大きな課題となっている。増え続けるデータに素早く対応し、将来的な利用範囲拡大や新しいテクノロジーの採用を視野に入れると、マルチクラウドを活用するのが最善だといえよう。この考えのもと、Talendが提唱するのがマルチクラウド対応のデータ統合プラットフォームだ...続きを読む

デジタル変革の実現に必須となるデータプラットフォームとプロセスの姿

業種業界を問わずIoTやAI、X-Techといったデジタルトランスフォーメーション（DX）にさまざまな企業が取り組みはじめている。DXを推進するうえではデータを取り扱う基盤が重要になるが、どのような要件が必要になるのか。「データマネジメント2018」のセッションで...続きを読む

再び脚光を集める「データHUB」──基盤構築のポイントは仮想データ統合にあり

事業の多角化やグローバル化が進む中で、システムは分散化し、データ活用を妨げるようになった。そんな中あらためて注目を集めるようになったのがデータHUBだ。背景には、単に分散したデータを統合するだけでなく、ビジネスのスピードに俊敏に追随できるようにしたいというニーズがある...続きを読む

基軸となるデータを見ずに何を見る？　AIを始めとした過剰なツール信仰が招いたデータ活用の失敗例

BIやAIなどのツールを導入してデータ分析を行うとしても、思うような成果が得られなかったという声は少なくない。データマネジメントの不備がそうした問題を引き起こしているケースがあるからだ。そうした問題を解決するためには、今一度、あるべきデータの形、運用を見つめ直し、「使える」データを作り上げる必要が...続きを読む

IoT、AI、4K/8K映像時代における新たなデータマネジメントのあり方

4K/8Kといった高解像度の映像データを24時間365日にわたって集め続ける、AIによる画像認識の精度向上のために大量データで学習を繰り返すなど、IoTやAIの進化に伴って必要とされるデータ量は、従来型のITインフラが想定してきたユースケースをはるかに超えるペースで増大している。もはや予測不可能なデータ増に...続きを読む

データマネジメントをリードする「モデリングのプロ」の育てかた！

「商品データ」や「受注データ」などと一口に言っても、その意味や構造、詳細項目は企業や部署によって異なるケースが少なくない。それを放置したままでは現状業務分析や新規業務設計はもちろん、データ分析や利活用に悪影響がある。そこで有用なのがデータモデリングである。データマネジメントの実践局面において...続きを読む

データがもたらす、破壊的パワーをその手に──デジタル変革時代のデータプラットフォームとは

デジタルトランスフォーメーションの鍵を握るデータ活用。ビジネスにおける新たな付加価値を生み出すためのデータ活用を実現していくためには、社内外に散在する複数のアプリケーションから生成されるデータを統合的に収集、管理するともに、ユーザーに対してタイムリーに配信、分析に利用してもらえるような基盤の整備が...続きを読む

AI/機械学習を活用した、需要予測の高度化アプローチ「動的アンサンブル予測」とは？

企業競争力を高め、ビジネスイノベーションに必要不可欠となっているのが、デジタル技術の活用だ。発注や物流、在庫、生産などの管理の効率化に向け、多くの企業においてIoTやAIを活用する動きが進みつつあり、モノやヒトの調達を最適化するための需要予測についても、ビッグデータやAIを活用による高度化・自動化を推進し...続きを読む

迅速かつ拡張可能な変革を実現するSAPのデジタルイノベーションシステム戦略

社内外の情報やデータをバラバラにサイロで利活用するのではなく、構造化データと非構造化データを紐づけ、ビジネスプロセスを横串で貫いて活用することで、はじめてデジタル時代における全社的イノベーションが可能となる。「データマネジメント2018」にて、この全体最適に基づくポートフォリオに機械学習やビッグデータ、IoTなどの...続きを読む

「何が起きたか」から「なぜ起きたのか」へ──最速で“Why”へと導くための、Yellowfinの3つの技術的アプローチ

データを取得する、分析する、アクションを起こす──データから何らかの価値を導出するには、このサイクルを繰り返す必要がある。そのために有用なのがBIツールだが、そのほとんどは「何が起きたか」を知ることにフォーカスしており、アクションを起こすのに必要な「なぜ起きたのか」を知るためにはユーザー自身が試行錯誤しなければ...続きを読む

「データパイプライン」でデータ活用の反復的プロセスを実現する！

データの数や量、生成頻度が高まったことで、これまで行ってきたデータ活用の施策が通用しにくくなってきた。そんななか「データパイプライン」と「反復的プロセス」に注目することを提案するのが日立製作所だ。3月7日に行われた「データマネジメント2018 ～データが拓く無限の可能性～」の中で、多種多様なビッグデータを統合し...続きを読む