データ分析基盤

新しいシステムへの移行を検討する際、多くの企業が「レガシーシステムを置き換えるのは難しい」「移行にかかるコストが高すぎる」といった課題に直面します。特に、一度にすべてを切り替える方法ではシステムの停止時間が長くなり、移行に踏み切れないケース...続きを読む

基幹システムは企業が持つリソースや中核的な業務を統合管理するためのシステムのことであり、1990年代以降、IT技術の進展に伴いさまざまな形態で運用されてきました。しかし、近年は基幹システムのレガシー化やSaaSの乱立などにより、システムのメ...続きを読む

データドリブン経営とは、データを活用してビジネス戦略を立てる手法です。客観的なデータをもとに戦略を立てることで、より正確かつ効率的な経営が可能になります。しかし、これまで直感や経験に頼ってきた現場からは抵抗の声が上がることも少なくありません...続きを読む

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