2015.04.20 09:01
企業のデータ活用度を把握するたった2つの質問
ビジネス・インテリジェンスレベルを把握するために必要な質問数は？ 企業のデータ利活用に関する度合い、言い換えるとビジネス・インテリジェンスレベルを把握するためにはどの程度の質問数が必要でしょうか？ 弊社ではたった2つの質問でそれらを把握...
2015.04.07 08:40
ビッグデータ利活用を阻む4つのハードル｜データをインテリジェンスに変えるために必要なものとは？
本気で「ビッグデータ」に取り組むなら、”足りないもの”を見極めよ 2010年に「big data（ビッグデータ）」と言う言葉が誕生してから5年ほど経ちました。バズワードとして一斉を風靡した後、多少は落ち着きを取り戻しつつタイミングでしょう...
2015.04.13 08:26
「仮説探索型分析」と「仮説検証型分析」：分析のアプローチは2つだけ
分析のアプローチはたった2つしかない 分析のやり方には大きく2種類のアプローチがあります。「仮説探索型分析」と「仮説検証型分析」になります。「2種類以外にも他には無いのか？」と聞かれるとドキッとしますが、とりあえずビジネスのシーンで活用す...
2015.04.27 09:05
アウトカムから考えるデータ活用：リアルタイム分析は本当に必要なのか？
問うべきは「リアルタイムデータによるリアルタイムな分析が、競争力強化に寄与するか？」 以前DOMOさんのパネル・ディスカッションに参加させて頂いた時に発言した内容なのですが、アレから1年たった今も同じようなテーマに関してご質問を受けますの...
2015.05.04 10:05
ビジネスインテリジェンスツール（BIツール）がビジネスインテリジェンスをもたらしてくれるという誤解
ビジネスインテリジェンスツールは所詮ビジネス上のインフォメーションを提供するツールに過ぎない 「ビジネスインテリジェンスツールを導入したが役に立たないので、ツールを変えようと思っていますがどのソフトウェアが良いと思いますか？」と言う相談を...
2015.05.11 08:34
ビジネスインテリジェンスで成果を生むための「データをアブダクションする力」
データ分析の基礎となる推論の「演繹」「帰納」「アブダクション」 「ビジネスインテリジェンスツールがビジネスインテリジェンスをもたらしてくれるという誤解」と言う記事で、ビジネスインテリジェンスツールは所詮ビジネス上のインフォメーションを提供...
2015.07.21 08:59
”考え方”を考える｜ほうれんそう（報告・連絡・相談）は、なぜ重要か？：情報は共有されて初めて価値を生む
報・連・相のコツは、”目的・ゴール”を明確にすること！ 本日は、世の中で口酸っぱく言われている割に、何年たっても言われ続けている＝結局浸透しきっていないんだろうな、と思われる「ほうれんそう（報告・連絡・相談）」について考えてみます。 当たり...
2015.08.21 08:21
情報収集の実践（3）本は3回読め。特に大事なのは2回目まで！：情報セキュリティ（Pマーク・ISMS）での実践例｜”考え方”を考える
スピード！スピード！！スピード！！！ 前回、Amazonで本を購入するところまでは進みました。いよいよ、本を読んでいきます。意識するのは「スピード」です。 本は3回読む 基本的に、本は3回読みます。（モノによっては、2回で十分です） ...
2016.11.16 08:12
データベースを”倉庫”ではなく”道具”として使う発想 ～データベース上で分析データを下ごしらえする～
データベースの特性を活かすことで "誰でも"、"確実に" データ分析が行える データ分析 ＝ データベース。こんな公式を書いて何の違和感もないほど、データベースは、データ分析のために「なくてはならない存在」です。まさに、両者は切っても切れ...
2017.05.18 17:31
クラウドサーバーが、常にオンプレミスより優れているとは限らない ～スモールローカルサーバーという新たな選択肢～
クラウドサービスの空白地帯を考えたオンプレミスの導入 Amazon社がクラウドサービスの Amazon Web Services (通称、AWS)を公開して10年。新規システムならクラウドサービス内で作るのが当たり前となり、既存のオンプレ...
RECOMMEND
SERVICE
