アプリケーション統合とは？5つの連携方式と導入の進め方・失敗パターンを解説
「複数の業務システムを導入したものの、データが分断されていて活用しきれない」——こうした課題を抱える企業が、システム間をつなぐアプリケーション統合に注目しています。 アプリケーション統合とは、個別に稼働するシステムやアプ...
データ利活用を促進させる
データ領域の現場で培われた実践的な取り組みから得られる知見、成功・失敗を通じて得た気づきを発信します。
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データ分析基盤の記事
オントロジーとは？意味・種類から構築の5ステップまでわかりやすく解説
生成AIやデータ活用の文脈で、オントロジーという言葉を目にする機会が増えました。オントロジーとは、概念とその関係性を体系化してコンピューターで扱える形にしたもので、AI時代の知識活用を支える土台として注目が高まっています...
多対多とは？中間テーブルを使った設計手順5ステップと失敗パターンを解説
データベース設計を進めるなかで、「学生と授業」「商品と注文」のように、双方が複数の相手と結びつく関係に必ず出会います。 このような関係は多対多と呼ばれ、リレーショナルデータベースではそのままの形でテーブルに実装できないと...
製造業のデータ活用・分析事例20選｜業種別の成功例と失敗を避ける進め方
製造業を取り巻く環境は、人手不足やグローバル競争の激化、サステナビリティ対応など、複雑な課題が同時に押し寄せる局面に入っています。こうした中で注目されているのが、設備や品質、需要などの現場データを起点に、意思決定の精度と...
Stataでのデータクリーニングの手順とコマンド｜失敗しないための実務ポイント
Stataは医療統計や社会調査の解析現場で広く使われており、解析の前段階にあたるデータの整え方が、最終的な結果の信頼性を大きく左右します。 しかし、コマンドの実行順序やオプションの指定を一つ誤るだけで、本来残すべきレコー...
Rでのデータクリーニング完全ガイド｜tidyverseを使った前処理の手順と実践テクニック
データ分析の成果は、分析手法そのものよりも、その前段にあるデータクリーニングの質に大きく左右されます。煩雑になりがちな前処理も、Rとtidyverseを使えば一連のコードとして整理できるのが大きな特長です。本記事では、R...
店舗データのクリーニングとは？店舗マスタの品質を高める手順と失敗回避のポイント
複数の店舗を展開する企業では、店舗コードや店舗名、住所といった店舗データが社内のさまざまなシステムに分散して蓄積されていきます。それぞれのシステムで表記やコードの付け方が異なると、売上集計やエリア分析の段階で数値が合わな...
アンケートのデータクリーニングとは？手順・除外基準・失敗パターンを実務目線で解説
アンケート調査では、回収したままの生データに不正回答や記入ミス、矛盾した回答が必ずと言ってよいほど混ざり込んでいます。こうしたノイズを残したまま集計すると、平均値や構成比が実態からずれ、誤った意思決定を引き起こしてしまい...
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