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  • 「Apache Sparkより100倍速い」「銀行業務で数時間の処理を数秒にまで短縮した」など、そのインパクトが話題になっている最新技術Alluxioをご紹介します。
    イマ旬キーワード: インメモリー、ハイブリッドクラウド、ビジネスアナリティクス、ビッグデータ、ビッグデータアナリティクス

  • 情報活用は仮説検証、発見、業務変革などの段階を経てプロアクティブな活用がなされるステージへと到達しつつあります。その中でも最近では、高度な分析手法を活用した情報活用を意味する「アナリティクス」とその進化に注目が集まっています。
    イマ旬キーワード: アナリティクス、ビジネスアナリティクス、ビジネスインテリジェンス、ビッグデータアナリティクス

  • 2012年頃からブームに火がつき、今や主流とも言えるセルフサービスBIですが、先んじて導入した企業にとってはその課題・限界も浮き彫りになっています。そんな事態を打開するための手法として、「Guided Analysis」へ静かに注目が集まっています。
    イマ旬キーワード: Guided Analysis、セルフサービスBI、ディスカバリBI、データサイエンス、データディスカバリ、データドリブン、データビジュアライゼーション、ビジネスアナリティクス、ビジネスインテリジェンス、ビッグデータ

  • 情報活用を業務に組み込むためには、まずPoC(Proof of Concept:コンセプト検証)と呼ばれるようなトライアル分析を行うことが一般的です。ビッグデータ時代の到来に伴い、PoCにおける注意点も変化してきています。
    イマ旬キーワード: PoC(Proof of Concept)、ビジネスアナリティクス、ビッグデータ

  • データ活用の重要性が叫ばれている今、脚光を浴びているのが「Data Visualization(以下、Visualization)」です。その名前から華美なコンピューターグラフィックをイメージされるかもしれませんが、その歴史、活用法について紹介することで、そのイメージが少し変わるかもしれません。
    イマ旬キーワード: Data Visualization、セルフサービスBI、ディスカバリBI、データサイエンス、データディスカバリ、データドリブン、ビジネスアナリティクス、ビジネスインテリジェンス、ビッグデータ

  • 20年以上前に提唱され、形を変えながら進化してきたビジネスインテリジェンス(BI)は、本来の狙いである業務現場での活用が近年になって進んできています。その背景にある技術動向をご紹介します。
    イマ旬キーワード: セルフサービスBI、データディスカバリ、ビジネスアナリティクス、ビジネスインテリジェンス、ビッグデータ

  • ビッグデータの分析活用においては、システム基盤が進化し業務の分析が進んだ後、今度は分析結果を着実に活かすために、「組織」面の進化が求められるようになりました。
    イマ旬キーワード: システム分析、ビジネスアナリティクス、ビッグデータ、ビッグデータアナリティクス

  • アルゴリズム・トレードの技術は、近年のコンピューターの高性能化・低価格化に伴って、急速に普及し、発展しています。今回はアルゴリズム・トレードシステム構築における共通的な基礎技術について解説します。
    イマ旬キーワード: アルゴリズムトレード、ビジネスアナリティクス、ビッグデータ、機械学習

  • 企業・団体において情報活用を推進する立場にあるデータサイエンティストは、ビッグデータの概念をデータタイプの観点で理解しておく必要があります。これにより「ビジネス部門からの要求をアナリティクスの観点で紐解き、IT部門に対して適切な情報提供指示を出すこと」ができるようになります。
    イマ旬キーワード: データサイエンティスト、ビジネスアナリティクス、ビッグデータ

  • 「見える化」に続く情報活用の次の一手を見出す技術として、「ビジネスアナリティクス(BA)」の重要性が増しています。それに伴い、情報活用に求められる人材像も変わってきました。
    イマ旬キーワード: データサイエンティスト、ビジネスアナリティクス、ビッグデータ

  • NTTデータの役割は、IT要素技術をプロアクティブに活用可能なソリューションに仕立てることだと認識しています。
    イマ旬キーワード: ビジネスアナリティクス、ビッグデータ

  • 実用レベルに達しつつある要素技術を統合化し、プロアクティブなサービスの実現を支援する「ビッグデータ活用ソリューション」の整備を進めています。
    イマ旬キーワード: ビジネスアナリティクス、ビッグデータ