データ活用

新型コロナ感染症拡大の影響で大きな打撃を受けている小売業界でも、データ分析に取り組んでいる企業は売り上げを伸ばしています。データ分析とは、“データを価値化することにより企業活動に変化をもたらす”ことです。今回は、小売業におけるデータ分析の重...

データをマーケティング活動に活用することで、直感ではなく、データに紐付いた裏付けから明確な施策を行えるようになります。しかし、自社にあるデータを活用したくとも、データをどのように分析すれば良いのか分からず扱えないことも珍しくありません。本記...

企業の規模が拡大するにつれ、保有するデータの規模も拡大します。顧客データを分析することで最適なリスティング広告の掲載やレコメンド機能の提供を行っています。データ連携は企業の事業活動にすでに必須だといえるでしょう。今回はツールを活用したデータ...

データ連携図は聞き覚えがあっても、要件定義や企画の段階から関わっていなければ、作成する機会はなかなかありません。また、作成するとしてもシステム作成の経験や深い理解がなければ、過不足なく作成することも難しい一面を持っています。

企業成長を促進する施策の一つとして、システムの統一化が挙げられるでしょう。データを活用するためには、さまざまなシステムやアプリケーションに分散した情報を集約し、一元管理する必要があります。今回はEAIツールを取り上げて解説します。なぜEAI...

デジタル技術の普及やインターネット上のデータ量増大によって、ビジネスにおけるデータ分析の重要性は高まっています。そんな中で、注目されているのがプログラミング言語「Python」です。

データ分析には、様々な手法が存在します。企業でデータ分析を実現するのであれば、代表的な手法について理解しておくべきです。そこで本記事では、データ分析の重要性や、6つのデータ分析手法をご紹介します。

今回は、データ分析に必要なデータ分析基盤とは一体何なのか、また3構成の役割・メリットについて解説します。データ分析基盤の選定ポイントについても紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

ビッグデータやAIの活用など、近年のビジネスシーンではデータ分析の重要性が高まっています。しかし、「データ分析とはそもそも何か」といったレベルの基本的な知識を持っていないという企業担当者もいるのではないでしょうか。

データ分析の必要性は日々高まっていますが、「そもそもデータ分析をどのように行えばいいの？」と困っている人もいるのではないでしょうか。プロセスを踏んだデータ分析の手法を理解すれば、ビジネスにどうつなげていけばよいのかがイメージできるようになり...

フルスクラッチでデータ連携ツールを作成するにもコストがかかるため、できれば既存のツールやシステムで解決したいと考えているかもしれません。そんな問題を解決するために、おすすめのデータ連携ツールやシステム8選を紹介します。

デジタル技術の発展に伴い、企業は膨大な顧客情報を得られるようになりました。しかし、単に情報を蓄積するだけでは、ビジネスを成功につなげることはできません。収集した情報を適切に活用してこそ企業の成果へとつながるのです。本記事では、情報活用の必要...

データ分析において、AIがどのような役割を果たすかご存じですか。AIは近年、実用レベルにまで能力が向上しており、人には扱えない膨大なデータから価値のある指標を見出すために欠かせない存在となりつつあります。本記事では、データ分析にAIを用いる...

Excelでデータの管理をしている企業も少なくありません。しかし近年は、経営やビジネスを効率化するための手段として、データ分析サービスが注目されています。すでに新たな分析手段に興味を持っている会社経営者も多いのではないでしょうか。

利用目的によってPythonよりも高度なことができるといえます。データ分析はPythonと考えがちなのが最近の傾向ですが、R言語も遜色ないほど有能な言語だといえるでしょう。今回はR言語の概要からメリット・デメリットを紹介し、Pythonとの...

データ処理を行うシステムであるデータ基盤は、「データレイク」「データウェアハウス」「データマート」をメインとした三構成からなり、順に構築することによりデータ活用を始めることができます。それぞれが似たような概念ですが、異なる機能を持っています...

データ基盤の構築を学びたい方、またはそれについての知識を習得したい企業担当者に向けて、構築の過程で重要な役割を果たすデータ基盤の設計パターンについて解説します。各パターンのメリットとデメリットについても比較し、適切なデータ基盤の整備方法につ...

企業において、ビッグデータ活用の需要はますます高まっています。他の企業に遅れを取られないためにも、データ基盤の整備におけるアーキテクチャについての知識と選定が必要です。本記事では、データ基盤におけるアーキテクチャの意味と種類、それぞれの活用...

データ分析基盤の要素については、似たような要素から構成されていることから、理解しづらい面があります。そこで、各要素の違いと機能、基盤そのものがどのように今後進化するか、未来予測を含めてお伝えします。

データサイエンティストが分析専門、統計学的な知見をもとに業務を行うのとは異なり、データそのものの性質や「入れ物」となる基盤についての高度な知見を持ったエンジニアのことを指しています。データサイエンティストとは混同されやすいのですが、両者の違...