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AWS 日本語ガイドやレポートを通じて知識を深め、ビジネス成功のためのデータ戦略を構築しましょう。
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ビジネスの成長を促進する |
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ビジネスチャンスを切り開く
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データを戦略的資産に変える
自社データからインサイトを取得できれば、顧客のニーズ、競争圧力、業界の動向に一歩先んじて動くことができます。この日本語ガイドでは、Vyaire Medical、Toyota Racing、Expedia Group などの大手企業がどのようにデータ、分析、機械学習を利用して革新を図っているのかをご紹介します。データの活用に向けた取り組みを今すぐ開始、促進してイノベーションを加速しましょう。
成功のためのデータ戦略
成功している組織は、データを使用して俊敏性を向上させ、情報に基づいた戦略的な意思決定を行っています。MIT Sloan Management Review によるこのエグゼクティブガイドでは、強力なデータ基盤を構築することの重要性について説明しています。それによってリーダーは、データドリブンな意思決定を行い、新たなビジネスチャンスに迅速に対応できます。
このガイドをダウンロードして、以下をご覧ください。
- カルチャーがデータ戦略の成功に対する最大の障壁である理由
- 優れたデータガバナンスでイノベーションを促進する方法
- アクションによる分析で新しい顧客価値への道を開く方法
データ駆動型の組織でビジネスの俊敏性を実現するには
データ駆動型 (データドリブン) になるには何が必要で、なぜそれが今日のデジタル環境でそれほど重要なのでしょうか? 日本語ガイドをダウンロードして、組織がデータを使用してどのようにビジネスを推進できるのか、また俊敏性、デジタルトランスフォーメーション、継続的なイノベーションの点をどのようにつなげることができるのかをご覧ください。
この日本語ガイドでは以下についてご紹介します。
- データが持つ真の価値
- データ駆動型になることの意味
- データ駆動型組織になる方法
クラウド移行時のセキュリティ課題を解決する
クラウドに格納するデータのセキュリティが気になりますか? この日本語ガイドに記載された 6 つの観点を考慮しているプロバイダーであれば、常に組織のセキュリティを高めながら、運用方法を変革し、リソースを解放して、コアとなるビジネスに集中するための支援を行うことが可能です。この日本語ガイドでは、AWS に移行することでセキュリティ体制がどのように強化されるかについてご紹介します。
オンプレミスの制約からの解放 - AWS が提供するクラウドデータベースサービス
IDC の調査報告によると、多くの企業や組織において、オンプレミスのデータベースには制限が存在し、効率的なオペレーションを阻害したり、コスト増加の原因になっています。この日本語版 IDC レポートをダウンロードし、データのモダナイゼーションをスムーズに進めるためのベストプラクティスについてご確認ください。
本レポートでは、Amazon RDS に移行することで、以下を実現したことが報告されています。
- 3 年間で最大 39% の運用コストを削減
- データベース管理の改善とデベロッパーの生産性向上
- AI および機械学習の取り組みの加速
AWS ストレージのビジネス価値
IDC の最新調査によると、AWS のストレージを導入した組織はインフラストラクチャにかかるコストを平均で年間 480 万 USD 削減しています。
このホワイトペーパーでは、AWS ストレージで得られる下記のビジネスメリットについてご紹介します。
- 無制限でのオンデマンドのスケーラビリティ
- シンプルな管理
- 市場投入までにかかる時間の短縮
調査対象の企業は、AWS のストレージが持つ俊敏性 (アジリティ)、スケーラビリティ、パフォーマンスによって、ビジネスチャンスにうまく対応し、収益が増加したと確信しています。
機械学習における 7 つの主なユースケース
機械学習を単なる盛り上がりで終わらせるのではなく、確実な利益を手にしましょう。この日本語ガイドでは、機械学習を応用して短期間に効率よく具体的な結果を収めた企業の 7 つの先進的なユースケースをご紹介します。
下記のような場合に機械学習を応用する際の、ユースケースと要件をご覧ください。
- ビジネス上の具体的な課題の解決
- まだ活用されていないデータソースの利用
- 数か月でのプロジェクト完了
機械学習の導入
企業は機械学習や AI を利用して高い価値を生み出そうとしており、その成功を確実にするための方法があります。この日本語ガイドには下記の内容が記載されています。
- 機械学習でビジネス価値を高める 6 つのステップ
- ビジネスを差別化するソリューションに投資する方法
- 機械学習の実装に成功した業界のリーダーたちの事例
- AWS の機械学習のエキスパートによる考察
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ビジネスチャンスを切り開く
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データと分析のための新しいリーダーシップの考え方
多くのビジネスリーダーはデータの重要性を認識する一方で、目標に向かって組織を前進させるためにデータをどのように活用するかを課題としています。
MIT Sloan Management Review によるこのエグゼクティブガイドでは、以下の目的に役立つインサイト、調査結果、戦略をご紹介します。
- データの人材を見つけて育成する
- 成功につながるデータ戦略に着手する
- データ駆動 (データドリブン) 型カルチャーを実現する
このガイドを読み、データドリブン型組織への変革を加速させましょう。
データを活用して組織を革新する
革新を起こすリーダーになるには、ひたむきに粘り強く真実に迫る必要があります。また、必要に応じてビジネスの方向転換を行い、新しいチャンスを逃さないために十分な俊敏性をもったツールが必要です。そのためには、データ駆動 (データドリブン) 戦略を構築する必要があります。この日本語ガイドでは、次の内容についてご紹介します。
- データドリブン型になることのメリット
- データインフラストラクチャをモダナイズし、データを活用して新しいエクスペリエンスを創造する方法
- データドリブン型カルチャーを築く意味
この日本語ガイドをダウンロードして、組織が優位性を維持し、継続的に成長する方法についてご覧ください。
モダンな分析を実施するためのデータのあり方
意思決定を迅速に行うには、データサイロを排除し、オープンな形式でデータを保存してデータアクセスを管理する必要があります。レイクハウスアプローチでは、データレイク、データウェアハウス、専用データストアを、統一され管理された方法で統合します。この日本語ガイドでは、以下についてご紹介します。
・レガシーなデータ分析インフラストラクチャをオンプレミスで運用することの限界
・データレイクと専用データストアの両方の長所を組み合わせたレイクハウスアプローチ
・レイクハウスアプローチにより、他の組織がどのようにして迅速かつ俊敏な意思決定を行ったか
データインフラストラクチャのクラウド移行で始める業務改革
データインフラストラクチャの複雑さを排除する
オンプレミス、またはクラウドのセルフマネージド型で旧来のデータインフラストラクチャを運用している組織にとって、インフラストラクチャ管理は面倒なうえに、多くの時間とコストがかかります。この日本語ガイドでは以下についてご説明します。- データインフラストラクチャをクラウドに移行するメリット
- 移行するデータインフラストラクチャのタイプ (ストレージ、データベース、分析機能など)
- 先駆的な組織がクラウドへの移行によってどのように時間とコストを節約し、新しいアプリケーションの構築と革新により多くの時間をかけているか
クラウドストレージの採用: コスト最適化から アジリティとイノベーションへ
ブロック、ファイル、オブジェクト指向のクラウドベースのストレージサービスがあれば、企業はニーズに合わせて適切なストレージを選択し、必要な機能とストレージパフォーマンスに対してのみ支払いをすればよくなります。この IDC の新しい日本語レポートでは、新機能をすぐに利用でき、他社との差別化が容易になるといった、クラウドストレージサービスが持つメリットについてご紹介します。ぜひご覧ください。
データ、分析、機械学習の 戦略的プレイブック
多くの組織は、下記のような重要な経営判断にデータ、分析、機械学習を使用するよう迫られています。
- いつ製品ラインナップを拡張するか
- どのように新たな収益源を生み出すか
- どのプロセスを自動化するか
- どのように顧客やビジネスパートナーとのやり取りを最適化するか
IDG CIO プレイブックをダウンロードし、"データドリブン戦略" を見直し、分析と機械学習を効果的にスケーリングしてください。プレイブックには、イノベーションを加速し、データを用いてビジネスを推進するために必要なガイダンスが記載されています。
お客様導入事例
お客様がデータを戦略的に活用して、どのようにビジネスを拡大されているかをご覧ください。
SOMPO グループを横断する統合情報基盤を AWS 上に構築。高度分析から BI まで幅広いデータ活用へ。
ご利用中の主なサービス: Amazon Redshift, Amazon EC2, Amazon S3, Amazon WorkSpaces
月間 250 万人超のソーシャルゲームユーザー動向を捉えるデータ分析基盤をサーバーレスアーキテクチャで再構築。システムコストの変動費化と 60% のコスト削減を実現。
ご利用中の主なサービス: Amazon Athena, Amazon Kinesis Data Firehose, AWS Step Functions, Amazon QuickSight
事例を見る »
90% を超える予測精度の達成に向け“雨雲レーダー”に AWS の HPC クラスターを活用。「15 時間先まで 10 分間隔の予報」を AWS ParallelCluster の動的な計算リソース活用で実現。
ご利用中の主なサービス: AWS ParallelCluster, Amazon EC2, Amazon DynamoDB, AWS Systems Manager Session Manager
Amazon Aurora PostgreSQL への移行で「データベース改善」へ。ライセンスコスト削減に加えパフォーマンスや運用性、開発速度の向上も実現。
ご利用中の主なサービス: Amazon EC2, Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS for PostgreSQL, AWS Schema Conversion Tool
法人情報検索データベース『gBizINFO』の基盤に AWS を採用。性能面の課題を解決し、さらなるデータ活用を推進。
ご利用中の主なサービス: Amazon Neptune, Amazon Aurora, Amazon EC2, Amazon S3
キャッシュレス決済の普及に向け AWS のマイクロサービスアーキテクチャを活用し、3,300 万人* が利用する QR コード決済サービスを 3 ヶ月でリリース。
ご利用中の主なサービス: Amazon EC2, Amazon Aurora MySQL, Amazon DynamoDB, Amazon Elasticsearch Service
4,000 万口座を対象とした分析プラットフォームを AWS プロフェッショナルサービスを活用して 3 ヶ月で構築。金融機関に求められるセキュリティレベルを確保し新たな金融サービスを開発。
ご利用中の主なサービス: Amazon S3, Amazon EC2, AWS CloudFormation, Amazon CloudWatch
グループ横断のデジタル戦略として、CRM を実現するロイヤリティプログラム・分析基盤を AWS 上に構築。「デジタル」の力で顧客エンゲージメントを強化。
ご利用中の主なサービス: Amazon S3, Amazon EC2, Amazon Redshift, Amazon EMR
数百万台の自動車がつながる新世代のコネクテッド基盤を AWS のマネージド型サービスやサーバーレスアーキテクチャで構築。海外への横展開に AWS CloudFormation を活用し構築期間を最短 2 週間に短縮。
ご利用中の主なサービス: AWS Fargate, AWS Lambda, Amazon Kinesis, AWS CloudFormation
『朝日新聞デジタル』の公式アプリ全面リニューアルに際し、コンテンツマスタ DB に Amazon DocumentDB を採用。カテゴリ検索など操作性の向上によりユーザーの利用頻度が 20 %向上。
ご利用中の主なサービス: Amazon DocumentDB, AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon Kinesis Data Streams
インターネットバンキングのデータベースを Amazon Aurora PostgreSQL に移行し、5 年間で約 80% 超のコストを軽減するとともに Amazon Connect でクラウド型コンタクトセンターを実現。先進的な金融サービスで新しい価値を創造。
ご利用中の主なサービス: Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon Connect, AWS PrivateLink
全世界同時リリースする『マリオカート ツアー』の DB に Amazon Aurora を採用。高い品質が求められるゲーム配信基盤の運用工数を、大幅に削減。
ご利用中の主なサービス: Amazon Aurora, Amazon EC2, Amazon S3, Amazon CloudWatch
会員約 480 万人、月間約 5,100 万人が利用するナビゲーションサービスの基盤を AWS に移行。段階的なコスト最適化でインフラコストを 30% 削減。
ご利用中の主なサービス: Amazon EC2, Amazon ECS, AWS Lambda, Amazon RDS