資料一覧

本資料では、オートエンコーダの機械学習モデルを用いた異常検知のテクニックの解説やユースケースを紹介します。

Spotfireはデータ分析、インサイトの共有、アクションのためのビジュアル分析ツールです。データアクセスから前処理、データ探索、データサイエンス、カバナンスに至るまでアナリティクスの全領域をカバーしています。

本資料では、マスターデータ管理ソリューション「TIBCO EBX」の具体的な機能およびアプローチについて詳しく解説します。

TIBCO EBXは、企業の全てのマスターデータ・リファレンスデータ・メタデータを一元管理するプラットフォームです。本資料ではTIBCO EBXの機能について紹介します。

データ中心文化により10日間でビジネスモデルを転換

TIBCO EBXを活用し、大企業の「データ民主化」に挑む

本資料では、データ仮想化ソリューション「TIBCO Data Virtualization」の具体的な機能およびアプローチについて詳しく解説します。

「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の機能について解説します。

データ仮想化によりアナリティクスとレポーティングの加速が実現

本資料では、デジタルな改革を考えている企業が、これからMDMを始めるにあたって知っておくべき10の事柄をQA形式で解説します。

本資料はITおよびビジネス両方の部門の方にむけたMDM (マスターデータ管理）のガイドです。

本資料では、TIBCOが定義するデータファブリックの３要素、必要な機能、ビジョンと戦略について詳しく解説します。

リサーチ&アドバイザリ企業であるガートナー社とフォレスターリサーチ社は、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。では、データ仮想化のユースケースにはどのようなものがあるでしょうか。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。

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。

既存環境をあるがままに活かしつつ、同時に変化し続けるデータや分析要件に対応するためのテクノロジー「論理データウェアハウス」をまとめています。ぜひご一読ください。

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。

データマネジメントの重要性とTIBCOのデータマネジメント製品「Unify」がもたらすメリットについて、アメリカ合衆国連邦政府機関およびFDS（Federal Data Strategy:連邦データ戦略）を題材として解説しています。

データ統合手法である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「ストリーミングデータの仮想化」について解説します。

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。

「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市場のリーダーとして大きな存在感を示しています。

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。本資料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と分析ツールとは異なる新しいアプローチ「ハイパーコンバージド アナリティクス」についてまとめています。

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のわかりやすい9つのレシピについて解説します。

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ています。

過去に開催したSpotfire活用セミナーのアーカイブ動画・資料を公開しております。データの分析や利用に課題を持っている担当者は、ぜひ参考にしてください。

過去に開催したMDM実践セミナーのアーカイブ動画・資料を公開しております。MDM成功のポイントや実践のためのテクニックを動画で学ぶ事ができます。

国内外の製造業（半導体業界）が、TIBCO Spotfireをどのように活用して「歩留り改善の分析」を行っているのか、デモを交えて製造現場のデータ解析について説明します。

このデモでは、アメリカ合衆国のカウンティデータを使用しています。投げ縄で地域を選択すると、該当地域内で最も感染が発生している場所を特定することができます。選択範囲に応じて再計算が行われるため、選択範囲によってハイライトされる地域が変わります。

このデモでは、米国のデータを使用しています。マップ上で地域を範囲選択すると、該当地域内で最も感染が発生している場所を特定できます。
選択範囲に応じて再計算が行われるため、選択範囲によってハイライトされる地域が変わります。

このデモでは、発生した費用を部門横断で探索することができます。
ビジュアライゼーション上で特定のデータをドリルダウンしたい場合は該当のデータをマークしてください。選択したデータだけに基づいたビジュアライゼーションが表示されます。

このデモでは、エネルギーコンサルティング企業のEnertel Advisorsが、2021年にテキサス州で発生したERCOT（テキサス電気信頼性評議会）の送電網停止の影響を検証しています。
当時、テキサス州は強烈な冬の嵐により暖房需要が高まり、多様な発電源を含む電力網に過大な負担をかけました。デモでは衛星画像を用いたマルチレイヤーのジオアナリティクス・ドリルダウンで、エネルギー需要と価格の経時的な関係を探っています。

このデモでは、配送トラックの荷下ろしのリアルタイムモニタリングと配送ルートの最適化を同時に行っています。到着予定時間と遅延がリアルタイムで更新され、新たな物流シナリオがダッシュボード上に再レンダリングされます。
このデモは公共交通機関、流通、物流での活用など、ビジネスに特化したSpotfire Mods開発の可能性を紹介するものでもあります。

このデモでは、レーストラックを走行するレースカーのリアルタイムデータが表示されています。車載センサーから送られるリアルタイムデータと、過去最も良いラップを比較し、ベストレコードのリファレンスラップが比較されており、ドライバーはラップタイム向上に役立てることができます。F1で活躍するメルセデスAMG・ペトロナスは、データを接続しインテリジェンスを強化することで、チャンピオンシップにふさわしいパフォーマンスを発揮しています。

あなたは新店舗の建設地について迷っています。候補地から車で走行可能な半径２マイル以内のエリアと、そのエリアの人口統計について調査したいとします。このデモでは、2つの異なるジオメトリレイヤーを組み合わせ、本シナリオに役立つインサイトを提供しています。

このデモでは、調査のデータと、SFO Airport（サンフランシスコ国際空港）を表現したカスタムマップ（shapeファイル）を利用して、空港全体で最高の設備、最悪の設備を視覚的に調査しました。 空港内の各設備の評価と位置関係を把握することで、改善が必要なエリアをより的確に評価できます。

このデモでは、TIBCOのオフィスに設置されたSDRレシーバーで受信した実際の航空会社のリアルタイム・フライトデータをダッシュボード上で表示しています。このリアルタイムデータはSpotfire内にストリーミングされ、特定の空港を発着するフライトを可視化します。

Spotfireを利用することで、Acme Industriesは、ダイナミックにマーケットシェアを計算するカラムを作成したり、パフォーマンス・マトリックスの計算により、ポテンシャルの高いビジネス機会を特定したり、セールスやマーケティングデータと米国国勢調査のデータを組み合わせて、キャンペーン計画を迅速に立てることができるようになりました。

このデモでは、さまざまなブドウの需要と価格の関係性を見つけることができます。選択した期間と品種の価格弾力性の曲線をインタラクティブに計算し、視覚化します。TIBCO Enterprise Runtime for R（TERR）のデータ関数を利用することで、選択したブドウ品種の時系列分析に基づいた今後4年間の需要予測が可能です。

このデモでは、架空のコーヒーショップを題材に4つのダッシュボードを紹介しています。

1.需要予測
2.プロモーションの売上影響度
3.プロモーションの効果予測
4.配送ルートの最適化

このデモでは、ボストン内のAirbnbで提供されている物件を地図上で検索することができます。価格や部屋数など、さまざまな属性でフィルタリングしながら物件の位置を確認することが可能です。

このデモでは、世界各国からのWikipediaの編集情報をリアルタイムで表示しています。

このデモでは、テキサス州にある架空の油井における電動水中ポンプ（ESP）の圧力スパイクや電流低下を監視しています。このリアルタイムダッシュボードでは、さまざまな油井を探索し、ESPのアラート設定を調整することができます。

このデモでは、配送センターと配送ポイントを選択することで、Spotfireが最適なドライブルートを自動的に計算します。

このデモでは、オーストラリアのビクトリア州における住宅価格を表示しています。交通量や乗り換え情報などもマップ上で確認可能です。さらに選択した箇所に基づいて未来の住宅価格を予測します。

このデモでは、テキサス州の油井における過去の天然ガス生産量をドリルダウンして確認することができます。事業者（Operator）別の生産量の推移と予測生産量を確認することも可能です。

このデモでは、カリフォルニア州の干ばつの状況をより深く理解することができます。Spotfireでの分析により、2050年までにベイエリアを現状より改善するために必要とされる適切なアクションを把握することができます。この分析には、国立干ばつ緩和センター（National Drought Mitigation Center:NDMC）、アメリカ合衆国農務省（USDA）、米国海洋大気庁（NOAA）のデータと直感的なSpotfireのジオアナリティクスが使われており、2013年から2017年までのカリフォルニアの干ばつの状況が表示されています。

Telco Xは、架空のワイヤレスサービスプロバイダで、「スマートフォンJ7」のプロモーションキャンペーンを実施しています。同社は顧客に適切なオファーを提供するため、機械学習アルゴリズムを使用して、オファーを受け入れる可能性が高い顧客を抽出します。
このデモでは、Spotfire Data Streamsを活用して、Telco XのWebサイト訪問客へのキャンペーンオファー状況、そしてその顧客の反応をリアルタイムにモニターするライブダッシュボードを操作できます。

工場では複雑かつ高価な機器への依存度が高まっており、機器の生産性を最大限に高めることが非常に重要になっています。 OEE（設備総合効率）は、機器の生産性を示す指標です。この分析により、製造企業は工場のOEEを高いレベルの粒度で見ることができ、想定外のダウンタイムを最小限に抑えることができます。
このデモでは、Spotfireの統計解析機能を利用して各工場とそのラインのOEE、稼働率、パフォーマンス、品質を予測します。

ビジュアル分析を次のレベルに引き上げたいと思いませんか？データを伝えるための様々なチャート、スタイル、方法についてよく悩んでいますか？このセッションでは、TIBCOの最高のデータビジュアライゼーションの専門家から学ぶことができます。

プロサイクリングチームTIBCO-Silicon Valley Bankは、TIBCOを活用してパワー、スピード、心拍数、高度などのパフォーマンスデータを測定しレースやチームワーク向上に役立ています。この動画では同チームのTIBCOの活用方法についてご紹介します。

この講演動画では、F1シミュレーターとデジタルツインを用いて、ラップパフォーマンスの分析、ラップタイムの予測、クラッシュ発生の可能性など、TIBCOの技術がどのように活用されているかをご紹介します。

このデモは、TIBCOのデータサイエンスプラットフォームの幅広さを示しています。当社の専門家チームは、多くの前処理を必要とする複数のデータセットに基づいて、複数の予測モデルに裏打ちされたパワフルなダッシュボードを作成しました。ここでは、これら一連の手順の流れを確認し、このエンドツーエンドの分析パイプラインをわずか数日で作成した方法をご紹介します。

この動画では、ビデオデータに機械学習処理を実行し、TIBCO Apache Kafka Distribution、TIBCO Streaming、TIBCO Spotfireを使って転送、分析、可視化しています。ビジネスケースの例として、スマートシティの一環として行われる在庫管理、セキュリティ、交通安全管理などが挙げられます。この例では、ウェブカメラからの交通状況の検知/追跡に焦点を当てています。

この動画では、データアナリティクスとエネルギー業界の専門家であるEnertel Advisorsが分析を通じて私たちの疑問に回答します。そしてEnertelのチーフアナリティクスオフィサーであるJonathan Henderson氏が、ビジュアルデザインの原則と、非常に洗練されたUIのカスタマイズについて説明します。これらはいずれもSpotfireプロジェクトで活用することができます。

Spatial Generalization（空間の一般化）とは、個々のポイントデータをリージョンに集約する手法です。この動画では、TIBCOのデータサイエンティストがTIBCO Exchangeのヒートマップと等高線のビジュアライゼーションを、マサチューセッツ州ボストンのAirbnb物件の価格情報に適用させていきます。

設備機器の故障をインテリジェントに予測し、リアルタイムで監視するクローズド・ループ型の分析プロセスを構築します。TIBCO Spotfire、TIBCO Data Science、TIBCO Streamingを組み合わせて、蓄積されたストック型のデータとリアルタイムのフロー型のデータを分析しています。

リアルタイムでデータが取得されている場合、通知もリアルタイムで受けたいと思いませんか？この動画では、TIBCOのデータサイエンティストのNeil Kanungo氏が、油井設備のダッシュボードをベースにSpotfire 10.6の新機能であるStreaming Alertsをご紹介します。

この動画では、アナリスト、会計士そしてエグゼクティブ向けに、リアルタイムに結果を出力するダイナミックなキャッシュフロー分析の作成方法をご紹介します。

この動画では、REST APIサービスであるTIBCO GeoAnalyticsを利用した、ドライブルート計算を行うダッシュボードをご紹介します。

この動画では、架空の小売業者のマーケティングアナリストがマーケティングキャンペーンにおける製品オファーを行うための傾向モデルを作成する方法をご紹介します。

大気汚染の将来予測をSpotfireで簡単に実施

石油・天然ガスに関する膨大な量のデータのインタラクティブな可視化分析により、迅速な意思決定を実現

管理業務（経企/人事/総務）の業務効率を大幅に改善

データの可視化・解析により提供サービスを改善

膨大な抗井データの分析時間の短縮と確実な分析を実現

レポート作成を完全自動化し、業務負担を大幅に削減

データを利用する各種サブシステムとの接続を疎結合化し、組織全体のデータ活用を実現

TIBCO Spotfire®を活用し、高度な不良要因分析を現場だけで自走可能に

学術研究のビッグデータ分析にTIBCO Spotfire®を活用

Spotfireによる購買予測モデルで、今までにない顧客へのアプローチを実現