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ビジネス要件は刻々と変化し、データがオンプレミス、クラウド、ビッグデータストア、IoT と広範な環境に分散しています。従来の手法である、データウェアハウスとETL を使った物理的なデータ統合は、時間・コスト・柔軟性の制約が大きく、ダイナミックなビジネスニーズに応えられないためです。
この課題を解決する方法が「データ仮想化」です。
「TIBCO Data Virtualization」は、かつてないスピードとコストでのデータ統合を実現します。本資料ではTIBCO Data Virtualizationのバリューについて解説します。
リサーチ&アドバイザリ企業であるGartner, Inc.とForresterは、データ仮想化の導入および導入範囲の拡大が共に進んでいくことを予測しています。その背景として、企業が複数の情報システムに分散していたデータを利活用していこうとする動きが活発化していることがあげられます。本資料ではデータ仮想化を業務に活用する13のユースケースについて解説します。
世界中のあらゆるメーカーがデータの重要性を理解しています。一方で適切なデータを適切なタイミングで適切なユーザーに届けることは今日のメーカーにとって最も大きな課題の一つとなっています。1980年代にジャストインタイム方式が製造業のオペレーションにイノベーションをもたらしたように、データ仮想化は製造業が抱えるデータに関する課題を克服する方法においてイノベーションをもたらします。
本資料ではデータ仮想化は製造業におけるデータ仮想化の効果と6つの事例について解説します。
データサイエンスとアナリティクスは、取り扱うデータは爆発的に増大／分散／多様化することで、これまで以上にデータを分析・活用することが難しくなっています。本資料ではデータサイエンスと分析データの要件について概説し、データ仮想化がこれらの課題をどのように克服するのか、事例を交えながら解説します。
データ仮想化は、企業の分析データのボトルネックを軽減し、より多くのインサイトとより優れたビジネス成果を獲得するために使用されるミドルウェアです。機能的に説明すると、データ仮想化は仮想データセットとデータサービスの構築／実行／管理を行います。本資料ではデータ仮想化の導入を検討している方やデータ仮想化に関心のある方向けにデータ仮想化を開始する際に知っておくべき10の事項をまとめています。
近年、データ分析のニーズが高まるとともに、必要なデータインフラも高度化してきました。データウェアハウスやデータマート、サンドボックス、データレイクなどの技術が登場し、オンプレミスでもクラウドでも、または両方をまたいで利用されています。現在の問題は、それらの高度化がかえってデータのサイロ化を引き起こし、分析のインサイトを得ることが困難になってしまっていることです。
本資料では、この問題への現実的なアプローチ「論理データウェアハウス」について解説します。
適切なデータガバナンスを実現するためには、データが正確で整合性があり、必要なデータが必要な人に届けられる状態である必要があります。データガバナンスは組織全体に大きなメリットをもたらし、組織にとって必要不可欠な存在です。しかし、一方で従来のデータ連携方法が適切なデータガバナンスの実現をより困難にしています。
この資料では、従来のデータ連携方法が陥るデータガバナンスの問題と、データ仮想化がそれらの問題をどのように解決するかについて解説します。
データは組織において、人に次ぐ2番目に重要な資産です。データから価値を最大限引き出すためには、従来のデータマネジメントを見直し、データガバナンスを強く意識する必要があります。
本資料では、アメリカ合衆国の連邦政府機関およびFDS（Federal Data Strategy：連邦データ戦略）をテーマに、彼らが市民の体験を向上させ運営を最適化するという目標達成にあたり直面している課題と、TIBCOのデータマネジメント製品ポートフォリオ「Unify」がもたらす各種メリットについて解説します。
データ仮想化はあらゆるデータソースを単一のビューとして仮想統合し、データの検索や利用をシンプル化することができます。
そして、データ仮想化のさらなる活用領域として着目されているのが「ストリーミングデータ」です。TIBCOは最新のストリーミング分析基盤とデータ仮想化ソリューションを連携することで静的なデータとリアルタイムデータの両方を仮想統合させることを可能にしました。TIBCOではこの組み合わせを「ストリーミングデータの仮想化」と呼んでいます。本資料ではストリーミングデータの仮想化について詳しく解説します。
アナリティクスは、さまざまな業界の企業に多大なビジネス機会をもたらします。アナリティクスは、より良いビジネス成果をサポートするインサイトを提供します。企業によっては、アナリティクスは最もセンシティブな資産であり、競争上の差別化要因を生み出す情報を意味します。
適切なセキュリティを確保しなければ、こられの情報は簡単に漏洩してしまいます。このホワイトペーパーでは、データ仮想化（Data virtualization）がどのようにしてアナリティクスのセキュリティレイヤーとして機能するかについて解説します。
製品、顧客、従業員、サプライヤー、勘定コード、ロケーションなどのマスターデータ ( およびリファレンスデータ) は、どんな業務でも使われています。組織全体におけるマスターデータの正確性と一貫性こそが、業務プロセスの整流化やレポート品質の決め手となります。デジタル時代とは、多様なチャネルやデータソースから変化し続けるデータが集まってくる時代です。デジタル時代で成功するには、次世代のデータ管理ソリューションが不可欠です。
TIBCO EBX はマスターデータ管理（MDM）のリーダー製品、そしてデータ資産管理のパイオニアであり、単一製品で全ての共有データ資産を管理、統制、利用できる革新的なソリューションです。
本レポート「マスターデータ管理のランドスケープ（2020年第2四半期）」では、Information Difference社が、テクノロジー / 顧客満足度 / 顧客基盤の三つの軸から、MDM製品およびそのベンダーを包括的に評価しています。TIBCO EBX™ softwareはテクノロジーの軸において1位に位置付けられており、MDM市場のリーダー企業として大きな存在感を示しています。
本レポートはTIBCO.comで公開されているMDM Information Difference 2020 ReportをNTT コムオンラインが独自に抄訳したものです。
データは組織において、人に次ぐ2番目に重要な資産です。データから価値を最大限引き出すためには、従来のデータマネジメントを見直し、データガバナンスを強く意識する必要があります。
本資料では、アメリカ合衆国の連邦政府機関およびFDS（Federal Data Strategy：連邦データ戦略）をテーマに、彼らが市民の体験を向上させ運営を最適化するという目標達成にあたり直面している課題と、TIBCOのデータマネジメント製品ポートフォリオ「Unify」がもたらす各種メリットについて解説します。
製品やサービスに関する情報は、セールス& マーケティング組織にとって最も価値のあるマスターデータです。なぜなら、これらの情報は販売サイクルの「誰が (who)」「何を (what)」「どこで(where)」となるからです。
本資料では、セールス&マーケティング組織にとってMDM（マスターデータ管理）が重要な理由と、全社でのマスターデータの共有と全社横串でのマスターデータ管理を可能にするTIBCO EBX Softwareのバリューについて解説します。
TIBCO Spotfire は、あらゆるユーザーに対応する没入型かつセルフサービス型のビジュアルアナリティクスプラットフォームです。
TIBCO Spotfire の最新バージョンであるTIBCO Spotfire11 は、従来BI のようなフラットで静的な分析ダッシュボードを超える、TIBCO が提唱するアナリティクスのコンセプト「ハイパーコンバージド・アナリティクス」を実現し、アナリティクスのためのカスタムアプリケーションの迅速な作成を可能にします。
本資料ではTIBCO Spotfire 11のバリューについて解説します。
近年の機械学習技術では、複数のデータセットで各々学習を行い、ベストなモデルを自動的に構築するアルゴリズムが利用されるようになっています。これにより、統計学やモデリングの専門知識がほとんどないアナリストが、複雑な問題を解決できるようになってきています。
勾配ブースティングアルゴリズムは、単⼀の決定⽊を繰り返し強化するアンサンブルモデリング手法です。こちらのモデルは幅広い活⽤⽅法がありますが、ここでは製造分野における根本原因分析にフォーカスします。
継続的インテリジェンスは常にリアルタイムで発生している出来事を状況に応じて認識することを可能にします。しかし、どのようにして実現するのでしょうか。本資料では継続的インテリジェンスの基本要素となるアナリティクスとデータサイエンス、データの民主化を組み合わせるために必要な4つの方法と事例について解説します。
従来のBIと分析ツールがはらむリスクとして、「ダッシュボード上で深い分析ができず、重要なインサイトを見落とす」「ビジュアルアナリティクスとデータサイエンスの統合欠如により、予測的なインサイトが発見できない」「ストリームデータとの統合の欠如により、アジリティが制限される」などがあります。これらのリスクを改善する方法として、データサイエンスとビジュアル分析およびストリーミング分析を組み合わせた、没入型でスマートなリアルタイムのハイパーコンバージド アナリティクスについて解説します。
人工知能（AI）や機械学習（ML）の取り組みを組織全体にとって価値あるものにするためには、AI/MLが提供するインサイトを適切な人やシステムに対して、適切なタイミングで提供する必要があります。本資料では、AIとMLを運用化し、データサイエンスで競争優位を獲得するためのわかりやすい9つのレシピについて解説します。
ビジネスはリアルタイムで動いています。ビジネスに必要不可欠なデータが、顧客取引、製造ラインのデータストリーム、サプライチェーン、モノのインターネット（IoT）などから得られるかどうかに関わらず、環境内の変化を常に分析し、その瞬間に対応する必要があります。本資料ではリアルタイムデータから価値を引き出す「ハイパーコンバージド アナリティクス」という新たなアプローチで、どのようにビジネスオペレーションが変革するのか、事例を交えながら解説します。
ガートナー社の2021年版「データサイエンスおよび機械学習プラットフォーム部門のマジック・クアドラント」で、TIBCO Softwareは3年連続でリーダーの１社と位置付けられました。
※米国TIBCO Software Inc. のWebサイトに移動します。
ガートナー社の2021年版「マスターデータ管理ソリューション（MDM)部門のマジック・クアドラント」で、TIBCO Softwareは5年連続でリーダーの１社と位置付けられました。
※米国TIBCO Software Inc. のWebサイトに移動します。
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