超高速データベースエンジン Hitachi Advanced Data Binderの製品カタログです。 (PDF形式、1.18Mバイト)
超高速データベースエンジン Hitachi Advanced Data Binderの製品説明資料です。 (PDF形式、3.41Mバイト)
ソーシャルメディアやマスメディア、コールセンターの会話履歴、アンケートなど、さまざまな媒体のテキストデータから企業や商品に対するお客さまの「声」「感情」「価値観」を高精度に分析して可視化します。業務情報と組み合わせて分析することで、売上予測など未来につながるプランニングを支援します。 (PDF形式、2.10Mバイト)
日立独自のクローリング技術とAIが、Webやアプリストア、SNSなどをモニタリングし、お客さまのブランド毀損リスクを自動で検知します。ブランド価値の維持・向上を支援します。(PDF形式、825Kバイト)
膨大かつ多種多様なデータの仕様や欠損値などをAIで提案し、高品質なデータを効率的に準備することを支援します。属人的であったデータの準備作業(前処理)の負荷を軽減し、お客さまのデータ利活用を促進します。 (PDF形式、1.15Mバイト)
テンプレートやAI精度の劣化を防ぐ独自機能などにより、高い信頼性が求められるエンタープライズ領域でのAIシステムの開発・運用を効率化するAIアプリケーションフレームワークをご紹介します。(PDF形式、0.78Mバイト)
日立サプライチェーン最適化サービスであれば、日々複雑化するサプライチェーンに対して、サプライチェーン全体を最適化し、コストの削減と利益の最大化を実現します!(PDF形式:619Kバイト)
データ分析の新たなソリューション/サービスを開発・提供する場合、大きく分けて「自社開発」と「他社品を組み込む」の2通りがあります。本資料では、データ統合・分析機能の開発や保守・サポートなどにかかるコスト面や開発期間など4種類の切り口から両者を比較。自社にとってどちらの方法が適しているかを判断するための気を付けるべきポイントについてご紹介します。(PDF形式:314Kバイト)
OEMによるデータ統合・分析機能の組み込みで成果をあげるには、製品そのものはもちろん、導入や利活用のサポートを担うベンダーの選択が非常に重要です。本資料では、データ統合・分析機能のあり方や既存システムとの連携、サポートなど6つの観点を軸に具体例を交えその評価ポイントを解説。適切なベンダー選びの一助としてお役立てください。(PDF形式:517Kバイト)
需要予測を誤れば、欠品による機会ロス、在庫過多による廃棄ロスを生む。しかし、需要予測作業は人手で実施しているのが現状・・・需要予測の「精度向上」と「業務効率化」を、日立のAIで実現します!(PDF形式、3.37Mバイト)
ビッグデータのプロジェクトを成功に導くためには、ビッグデータのパイプライン管理、つまり生データの収集から分析情報への変換までのプロセス全体を熟知しておく必要があります。
本資料では、データパイプラインの一部としてHadoopを活用することの効果やメリットについて紹介し、さらにHadoopの導入において直面する課題、導入を検討する際に考慮すべきポイントについて解説します。(PDF形式、5.52Mバイト)
データ利活用でビジネスゴールを達成するためには、企業内外の複数データソースを企業横断的にデータ統合し、必要なデータをタイムリーに分析現場へ提供できる環境(データパイプライン)の構築が重要です。
本資料では、企業内でデータパイプラインを策定する際に考慮すべきポイントをチェックリスト形式でご紹介します。(PDF形式:430Kバイト)
パーソナルデータの利活用を検討されている事業者向けに、パーソナルデータの利活用において日立が実施しているプライバシー保護の取り組みをご紹介します。(PDF形式、1.32Mバイト)
本資料では、企業が業績をあげるために取るべきビッグデータの導入シナリオを、具体例とともに紹介します。
「ビジネスインパクトの大きさ」と「導入のしやすさ」の観点で4種類のシナリオを用意しています。
ビッグデータをどこから始めたらいいか?とお悩みの方におすすめです。(PDF形式:397Kバイト)
データ統合(マッシュアップ)により、データ分析の価値を最大限に高める方法や、データ統合の重要性について事例を交えて紹介します。
データ統合機能の検討やベンダー評価の際にお使いいただけるチェックリスト付きです。(PDF形式:444Kバイト)
社会やビジネスから生まれる多種多様なデータを高品質にブレンドするPentahoについて、ワールドワイドな導入実績とともに紹介します。(PDF形式、1.58Mバイト)
「データ・アナリティクス・マイスターサービス」においてプライバシー・バイ・デザインの概念を参考にしながら実施しているプライバシー保護の具体的な取り組みをご紹介します。(PDF形式、735Kバイト、2013年5月発行)
本資料では、あらゆるデータソースからデータを取り出し、クレンジングやブレンディングなど分析に必要な「データの下準備」をサポートするPentahoデータ統合(PDI)機能の特長について紹介します。(PDF形式:1.09Mバイト)
本資料では、データへのアクセスから統合・分析・可視化までを単一のプラットフォームで実現する、Pentahoビジネスアナリティクスの特長について紹介します。(PDF形式:992Kバイト)