海外コメンタリー

デジタル変革の加速を促す5つの有望なテクノロジ - (page 2)

Dion Hinchcliffe (Special to ZDNET.com) 翻訳校正: 村上雅章 野崎裕子

2017-08-25 06:30

 その結果、ITリーダーたちはチームを今まで以上の迅速さで立ち回らせなければならないという強いプレッシャーにさらされていることが明らかになった。この点に驚きはないが、テクノロジの変化のペースに後れを取らないよう、かつてないほどの俊敏さで立ち回る必要があると感じている企業の数の多さは特筆に値する。94%の企業幹部が、顕著なプレッシャーを感じていると答えている(「強い」プレッシャーを感じているとしたのは31%であり、「とても強い」プレッシャーを感じているとしたのは64%だった)。


 プレッシャーそのものはさまざまな方面から来ているようであり、回答ではすべての利害関係者(業務部門や企業幹部、顧客など)からのプレッシャーが等しく挙げられていた。しかし、デジタル変革が、自社の2017年における注力対象ではないとした回答者は1人もいなかった点には注目すべきだろう。

 これらITリーダーの大多数が、デジタル変革という流れに背中を押されているのは明白だ。

2017年にアジリティをもたらすテクノロジ

 筆者は、これらITリーダーたちが2017年により迅速かつアジャイルな動きを実現するためにどのテクノロジを導入しようと考えているのかを知るために、以下の選択肢を用意した。それらのなかで回答が多かったのはBI/アナリティクス/データのさらなる活用(おそらくはITプロジェクトに対してより正確なフィードバックをより迅速にもたらすのが目的)とパブリッククラウド、DevOpsだった。また、今回の調査では自由回答欄も用意した。

 これにより、トップクラスの企業が2017年にITでより俊敏に立ち回るために何を導入しているかを示唆する興味深いパターンが浮き彫りになった。多くの回答者は、アジャイルになるために活用している具体的なテクノロジツールを複数挙げている。自由回答欄では「Apache Spark」や「Capriza」「Okta」「MultiChain」「Puppet」が特に多く挙げられていた。アジャイルを目指す企業がこれらのツールを活用しているというのは、彼らのデジタル変革に向けた取り組みを成功させるうえで重要な鍵になっていると言える。

Apache Spark

 企業がビッグデータの利点を活用しようとした場合、今日における大量の、そして増え続ける業務データをタイムリーかつ効率的に処理/分析する能力を獲得するという壁を乗り越える必要がある。そのために利用できる効果的なツールの1つが、ストリームデータの即時分析を可能にするパワフルなオープンソースツールであるApache Sparkだ。

 Sparkの導入によって企業は今までにない俊敏性を手にできる。というのも、大量のデータを処理し、活用するSparkの力によって、より優れた意思決定を迅速かつ自信を持って行えるようになるためだ。数週間、あるいは何カ月もかかっていたデータ処理は数時間で、場合によってはリアルタイムで完了できるようになり、業務運用のスピードと生産性が向上するのだ。

ZDNET Japan 記事を毎朝メールでまとめ読み(登録無料)

ホワイトペーパー

新着

ランキング

  1. 運用管理

    データベース管理の課題を一挙に解決!効率化と柔軟性を両立する新しいアプローチとは

  2. セキュリティ

    セキュリティに対する意識や対策状況の違いが浮き彫り--日米豪における情報セキュリティの実態を調査

  3. セキュリティ

    セキュアな業務環境を実現する新標準「Chrome Enterprise Premium」活用ガイド

  4. セキュリティ

    マンガで解説!情シスが悩む「Microsoft 365/Copilot」の有効活用に役立つ支援策

  5. セキュリティ

    もはや安全ではないVPN--最新動向に見る「中小企業がランサムウェア被害に遭いやすい」理由

ZDNET Japan クイックポール

所属する組織のデータ活用状況はどの段階にありますか?

NEWSLETTERS

エンタープライズコンピューティングの最前線を配信

ZDNET Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。
ITビジネス全般については、CNET Japanをご覧ください。

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]