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Oracle NetSuiteがNetSuite Analytics Warehouseを日本で提供開始、AIを活用したデータ分析の促進へ

text: XEXEQ編集部


記事の要約

  • Oracle NetSuiteがNetSuite Analytics Warehouseを日本で提供
  • AI対応クラウド・データウェアハウスと分析ソリューションを提供
  • データ管理の簡素化とAIを活用したインサイト取得を支援

NetSuite Analytics Warehouseの日本展開

Oracle NetSuiteは、NetSuite Analytics Warehouseを日本市場に導入することを発表した。このソリューションは、NetSuite向けに事前構築されたAI対応クラウド・データウェアハウスおよび分析ツールである。日本の企業は、このツールを活用することでデータ管理の効率化とレポート作成時間の短縮が可能になるだろう。[1]

NetSuite Analytics Warehouseは、Oracle Analytics CloudとOracle Autonomous Data Warehouseを基盤として開発された。Google Analyticsなどの他社ツールへの事前構築済みコネクタを備えており、データの統合と手動でのデータ抽出作業の削減を実現する。これにより、企業は各統合ポイントの自社実装にかかるコストを大幅に削減できるはずだ。

AI搭載の分析機能により、複雑なデータ関係からパターンや機会を明らかにし、重要な発見を分かりやすいチャートで説明することが可能になる。また、収益拡大の主要な推進要因を特定し、運用と業績の自動分析によって手動プロセスを排除することで、ビジネス上の課題をより迅速に解決できるようになるだろう。

データ統合 分析の自動化 インサイトの拡大
主な機能 事前構築済みコネクタ AI搭載の分析機能 ロールベースのダッシュボード
メリット 手動データ抽出の排除 パターンや機会の発見 新たなビジネスチャンスの発見
効果 コスト削減 意思決定の迅速化 ビジネス理解の深化

クラウド・データウェアハウスとは

クラウド・データウェアハウスとは、クラウド環境で提供されるデータ保管・管理・分析のためのプラットフォームのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

  • 大規模なデータを効率的に保存・管理
  • クラウドの柔軟性を活かしたスケーラビリティ
  • 高度な分析機能とAIの統合
  • セキュリティとコンプライアンスへの対応
  • 複数のデータソースの統合が容易

クラウド・データウェアハウスは、企業のデータ戦略の中核を担う重要なインフラストラクチャとなっている。従来のオンプレミス型のデータウェアハウスと比較して、初期投資を抑えつつ迅速な導入が可能であり、ビジネスニーズの変化に応じて柔軟にリソースを調整できる点が大きな利点となっている。

NetSuite Analytics Warehouseに関する考察

NetSuite Analytics Warehouseの日本展開により、日本企業のデータ活用が加速する可能性がある。特に中小企業にとっては、高度なデータ分析ツールを比較的低コストで導入できるチャンスとなるだろう。一方で、データの越境移転や個人情報保護法への対応など、日本特有の法規制への適合が課題となる可能性も考えられる。

今後、NetSuite Analytics Warehouseには、日本企業特有のニーズに対応したカスタマイズ機能や、より詳細な業界別テンプレートの提供が期待される。また、日本語での自然言語クエリ機能や、AIによる予測分析の精度向上なども、ユーザビリティを高める上で重要な機能になるだろう。

NetSuite Analytics Warehouseの導入は、データドリブン経営を目指す日本企業にとって大きな恩恵となる。特に、データサイエンティストの不足に悩む中小企業にとっては、AIを活用した高度な分析が手軽に行えるようになる点で、競争力向上につながる可能性が高い。一方で、データの質の確保や、分析結果の正しい解釈など、新たなスキルセットの獲得が企業に求められることになるだろう。

参考サイト

  1. ^ PR TIMES. 「NetSuite Analytics Warehouse、日本企業がAIを活用してイノベーションを促進し、成長を加速できるよう支援 | 日本オラクル株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000342.000057729.html, (参照 24-07-18).
  2. Oracle. https://www.oracle.com/jp/
  3. Google. https://blog.google/intl/ja-jp/

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