企業はデータを活かしきれていない？！「見える化」と「分析」の違い 〜 データ分析基盤構築のためのツール選定とトレンドを網羅した 「データ連携の今がわかる”鉄板”」 ホワイトペーパー

多くの企業は大量のデータを保有しているが、それをビジネスに活用している企業は少ない。データの「見える化」は多くの企業で実現できているといわれているが、見える化したデータを分析して、新規ビジネスの創出や迅速な意思決定に結びつけている企業は少ない。また、見える化できている範囲も限られていることが多い。

これまでの常識を覆すようなアイデアやビジネスモデルを生み出す確率を上げるためにはファクトデータに基づく科学的アプローチが必要で、そのためには多種多様なシステムに蓄積されたデータを分析した結果から得た仮説を検証する環境が必要となる。ビジネスパートナーや顧客企業が世界規模で分散・拡大し、かつコンシューマー動向も注視しなければならない現代のビジネス環境下においては、パートナー企 業が保有するデータやコンシューマー動向などの多種多様なデータを分析することも重要である。スピードが非常に重要な時代において、分析対象となるデータおよびシステムが新たに追加された場合、短時間で分析可能な状態にすることも求められる。
また、「データ分析」を企業文化に根付かせるためには、データ分析を行うための手作業を極力簡易にし、データ分析にかかるコストを可能な限り削減することが必要である。

e-EAI（Expanded Enterprise Application Integration）と呼ばれる新しいITソリューションは、これらの条件を満たし、「経営力向上のためのデータ分析基盤」を実現する有力なツールとなり得る。

内容

1. エグゼクティブ・サマリ
2. 「データに基づく経営」の重要性
   • 分析力を求めるビジネス環境
   • 企業はデータを活かしきれていない
   • 「見える化」と「分析」の違い
   • 4つのビジネスキーワード
   • 「データ分析」がビジネスに貢献するためのキーワード
3. データ統合基盤の重要性とユーザー企業の現状
   • データ分析のためのシステム構成
   • 「クラウドファースト」時代の到来
   • 「データ統合基盤」実現での障壁
4. データ統合基盤の構築指針
   • 「データ統合基盤」実現のための主要要件
   • 既存ソリューションの限界
   • 「e-EAI」の価値とその構成要素
   • 「e-EAI」の選定基準
   • 主要なEAI製品／サービスの特徴
   • 「e-EAI」が企業にもたらす価値
   • 「e-EAI」活用事例
5. 提言

▼こちらのサイトでご覧いただけます https://www.infoteria.com/jp/contact/warp/wp_warp_ITR_2017/