データ分析基盤

データの利活用をはじめとするDXを進める中で、大きな障壁となるのがサイロ化です。サイロ化が発生していると、「現場での情報共有が滞る」「経営層の意思決定が遅れる」など、企業にさまざまな弊害をもたらします。本記事では、システムのサイロ化の概念を...続きを読む

データ統合は自社の異なるシステムに蓄積された情報を一元化・可視化し、効果的なデータ分析を実施するうえで不可欠のプロセスです。データ統合を行うことで、業務効率化やサイロ化の解消などを進めることができます。本記事では、データ統合の必要性やメリッ...続きを読む

多様で膨大なデータが存在する現代では、データをいかに収集、蓄積、加工、分析するかが重要になってきます。それを効果的に行うシステムがデータ分析基盤です。そこで本記事では、データ分析基盤を構成する3つの要素や、構築する際のポイントなどを解説しま...続きを読む

日々大量のデータが生まれている現在、AIによってデータを有効活用するAI分析が注目されています。業務効率化や人手不足解消などに利用されるAI分析ですが、新たな価値やビジネスの創出に役立つ点も大きな魅力です。本記事では、AI分析で実現できるこ...続きを読む

データクレンジングとは、データ分析やデータ移行に不可欠な作業です。実際に行う場合、高度な知識や技術が必要な場合もあり、変換の際に膨大な待ち時間がかかるケースがあります。本記事では、データクレンジングが必要となる業務シーンや実施のステップ、課...続きを読む

2025年の崖を乗り越えるため、社会全体でDX推進が求められています。特に、老朽化・複雑化したレガシーシステムの刷新が喫緊の課題となっており、その方法として「レガシーマイグレーション」が注目されています。本記事では、レガシーマイグレーション...続きを読む

データ移行を行う際、システムの規模や運用期間によって、移行が難航することがあります。また、古いデータや現在利用されていないアプリケーションなどが多く定義等が異なる場合、作業が煩雑になりがちです。特に、大企業や大規模なデータを扱う組織はこのよ...続きを読む

社会全体でDXが求められる中、多くの企業が「レガシーシステム」と呼ばれる従来型のシステムからの脱却を目指しています。その際、大きな壁として立ちはだかるのが新システムへの「データ移行」です。データ移行には時間や人的コストが必要であり、思うよう...続きを読む

ビッグデータをはじめ、膨大かつ多様な情報が存在する現在、データを効果的に活用・分析することが企業には求められています。そこで重要になるのがデータ分析基盤の構築です。本記事では、データ分析基盤を構成するデータレイク・データウェアハウス（DWH...続きを読む