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TDWIベストプラクティスレポート: 責任あるデータとアナリティクス

"企業がデジタル業務を遂行する中で、社会、環境、その他さまざまな面で責任ある成果を生む行動をするよう、ますます強い圧力が企業にのしかかっています。この問題に先手を打って対処すべく、データ管理とアナリティクスの専門家が、戦略計画や業務手法における倫理、公正性、公平性、安全性、サステナビリティなどのトピックに取り組み始めています。このTDWIベストプラクティスレポートでは、責任あるデータとアナリティクスという表題のもと、多種多様なユースケースについて解説します。このパラダイムの範囲を定義し、主要なビジネス推進要因を説明し、企業が責任あるデータとアナリティクスのユースケースに対応するための手法、プラットフォーム、ツールの基本的な現状を紹介します。"

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TDWIベストプラクティス・レポート:データプラットフォーム、データ統合、データ管理によるビジネス価値の最大化

組織がデータ志向やアナリティクス志向になるには、データ統合とデータ管理の機能を備えたデータプラットフォームの価値の最大化が不可欠です。これらのシステムやサービスは、クラウドをベースにして完全ではないにせよ進んでおり、最新アプリケーションの原動力であるだけでなく、プロセスのスマート化を推進してビジネスの効率化や技術革新を促します。これまで別々に存在していた2つの世界を緊密に統合する必要があることを、調査は示しています。1つは、アナリティクスを支えるデータ統合、プラットフォーム、および管理とアナリティクス生成に特化した世界です。もう1つは、企業全体の業務に欠かせないミッションクリティカルなビジネスアプリケーションとプロセスに特化した世界です。この TDWI ベストプラクティスレポートでは、データプラットフォームの価値を最大化するための現在のプラクティスと、独立したデータ統合およびデータ管理テクノロジとサービスを調査します。

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TDWI チェックリスト レポート - 論理データファブリックが実現する6つの一般的なユースケース

データ仮想化によって強化された論理データ ファブリックは、その論理的かつリアルタイムのデータ統合および管理機能により、エンタープライズ アーキテクチャで勢いを増しています。適切に構築されたデータ ファブリック プラットフォームは、データ分析、カタログ化、セルフサービス、ガバナンスなどをサポートすると同時に、複数のクラウド プロバイダー間であっても、クロスプラットフォーム(動的クエリの最適化、キャッシュ機能、サマリー テーブル、またはメモリ コンピューティングなど)のパフォーマンスを最適化するための戦略を提供します。このチェックリスト レポートでは、論理データ ファブリック アーキテクチャによって実現される、最も一般的で頻繁に使用される 6 つのソリューション カテゴリを考察します。

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ビジネスイノベーションに向けたデータ/情報統合の最新化

データや上位レベルの情報の統合は、データに基づいた目標を達成するための基盤となります。関心のあるテーマに関するデータを完全かつ高品質に可視化することは、ほぼすべてのビジネス上の決定や行動に不可欠です。組織は、ユーザーの満足度を高め、柔軟性とイノベーションを支え、従業員による効果的なコラボレーションを推進することで、業務効率化、顧客エンゲージメント向上、成長、レジリエンス強化、リスク軽減などのビジネス目標を達成したいと考えています。このレポートで は、ビジネスとテクノロジーのトレンドと推進要因について検討しています。検討にあたり、現在のソリューションを使用する上での課題に関する調査データを分析し、組織がどのような点で最新化する必要があるかを探ります。関連性するソリューションとして、データ仮想化、データカタログ、ナレッジグラフ、マスターデータ管理、データファブリック、統一されたクラウドデータ管理へのデータサイロ統合などを取り上げます。ソリューション同士は、競合するのではなく、より大きなデータ戦略の中で補完し合ってアジリティを強化することが多いため、組織は、日常的なワークロードだけでなく、予期しない突発的なワークロードにも対応できるようになります。このTDWIベストプラクティスレポートでは、データ/情報統合を最新化してビジネスで優位に立つための優先事項に重点を置いた提言を行います。

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TDWIベストプラクティスレポート:高度アナリティクスのためのデータ管理

最近の企業は、事実に基づいた意思決定能力を向上させ、不確かな未来に備え、アナリティクスに基づいて競争力を高め、顧客規模を拡大するために、アナリティクスプログラムをより幅広く展開しています。こうした高価値のビジネス目標を達成するには高度な形態のアナリティクスが必須であり、そのためには使用事例に適したデータ統合、データプラットフォーム、その他のデータ管理(DM)が必要です。正しいプラットフォーム上で正しいフォーマットの正しいデータが利用できなければ、高度アナリティクス(AA)に多大な労力と費用をかけても、ビジネス価値はほとんど得られません。本レポートでは高度アナリティクスのためのデータ管理(AAのためのDM)を定義します。これは、DMに関する新旧のベストプラクティスと手法をAAの個別の形態に合わせて調整することにより、アナリティクスの精度、生産性、ビジネス価値を高めるものです。

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TDWIベストプラクティス・レポート:データウェアハウス/データレイク統一アーキテクチャの構築

TDWIリサーチは、データウェアハウスアーキテクチャの現代化と進化、および大量のアナリティクスデータを整理するためのデータレイクデザインパターンの出現を、長年にわたって追いかけてきました。この2つは最近になって融合し、新たにリッチなデータアーキテクチャを形成しています。この進化した環境では、異なるものでありながら、統合され、重なり合い、相互運用可能であり、標準の機能レイヤーを組み込んだアーキテクチャを、データウェアハウスとデータレイクに取り込むことができます。データストレージ、混合ワークロード管理、データ仮想化、コンテンツETL、データのガバナンスと保護などのレイヤーで統一を行いす。DW/DL統一アーキテクチャは進化を続けており、以前は別々であったアナリティクスデータのデプロイ、処理、管理のアプローチの間にあるアーキテクチャ上の区別は曖昧になっています。このTDWIベストプラクティスレポートでは、データウェアハウスとデータレイクの融合について検討しています。どのようにデータウェアハウス環境とデータレイク環境を使用しているか、この2つをどのように融合しようとしているかを考察しています。そして、DW/DL統一アーキテクチャの推進要因、課題、チャンスについて検討し、前に進むためのベストプラクティスを提供しています。

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TDWIチェックリストレポート:より迅速な洞察の提供:ハイブリッドクラウドデータウェアハウス

By David Loshin

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TDWI Checklist: Six Critical Capabilities of a Logical Data Fabric (On-Demand)

組織がクラウドコンピューティングプラットフォームを選択し、データとアプリケーションをハイブリッド環境に移行する際、ビジネスに必要不可欠な分析ワークロードをサポートするために、長年にわたって導入してきた複数のレガシーシステムとアプリケーションの移行方法において戸惑うことがあります。ハイブリッドデータ環境に移行するための適切な戦略やソリューションがなければ、ビジネスユーザがエンタープライズデータを検索、アクセス、および使用する際に複雑さが増してしまうリスクが高まります。これにより、日常業務の効率に影響を与える可能性、さらにはビジネスの中断をまねく可能性もあります。この分散環境全体でデータを管理し、それを分析に使用する1つの方法が、異なるデータを結合しインテリジェントにまとめるための最新のアプローチ(ロジカルデータファブリック)を検討することです。データ仮想化手法に基づいたロジカルデータファブリックは、従来のレポートとBIのための異種プラットフォーム間におけるデータへのアクセス、管理、分析する必要性をサポートする上で需要な役割を果たします。機械学習やAIなどの最新のユースケース、自動的な意思決定のための統合分析、変更のないデータとリアルタイムストリーミングデータソースを組み合わせた分析などにおいても同様です。本ウェビナーでは、...

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TDWI Checklist Report: Six Critical Capabilities of a Logical Data Fabric

By Fern Halper and David Loshin

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