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Googleは、ウェブ解析サービスの最新版である「Google Analytics 4（GA4）」を提供しています。GA4は、ウェブサイト、モバイルアプリ、その他のデジタルプラットフォームなど、複数のプラットフォームやデバイスにわたるユーザー行動を追跡・分析するための高度な機能を提供します。 GA4の主な特徴の一つは、イベント、ユーザープロパティ、オーディエンスなど、複数のデータソースからデータを収集・分析できる点です。また、ユーザー行動をより詳細かつ包括的に把握できるため、企業はユーザーがウェブサイトやアプリとどのように関わっているかを理解し、それに応じてマーケティング戦略を最適化することが可能になります。GA4は機械学習を活用して、ユーザーの離脱予測や高価値ユーザーの特定など、ユーザー行動に関する有益なインサイトを提供します。さらに、新しいイベントベースのデータモデルを採用しており、ユーザー行動をより正確かつ柔軟に追跡・分析できるようになっています。総じて、GA4は企業がオーディエンスを理解し、オンラインでのプレゼンスを向上させるための強力なツールです。より高度な追跡・分析機能、強化されたデータプライバシー管理、そして複数のプラットフォームにわたるユーザー行動の包括的な把握を実現します。Google Analytics 4（GA4）は、ウェブサイトやモバイルアプリ、その他のデジタルプラットフォームにわたるユーザー行動を追跡・分析する高度な機能を備えた、Google Analyticsプラットフォームの最新版です。GA4の重要な特徴は、イベント、ユーザープロパティ、オーディエンスといった複数のソースからデータを収集・分析し、オーディエンスの行動をより包括的に把握できる点にあります。さらに、GA4はより高度な追跡・分析機能や優れたデータプライバシー管理機能を提供し、異なるプラットフォーム間でのユーザー行動を包括的に可視化します。これにより、企業はマーケティング戦略を最適化し、オンラインでのプレゼンスを向上させることが可能になります。Universal Analyticsと比較すると、GA4はユーザー行動をより詳細かつ包括的に把握できる高度な分析プラットフォームであり、オンラインでのパフォーマンスを最適化するための有益なツールとなっています。 GA4（Google Analytics 4）とユニバーサルアナリティクスは、Googleが提供する分析プラットフォームの異なる2つのバージョンです。長年にわたりユニバーサルアナリティクスが分析ツールの主流でしたが、Google Analytics 4はそれらとは一線を画す新しい機能や能力を備えています。ユニバーサルアナリティクスは、ウェブサイトのトラフィック、ユーザー行動、コンバージョンに関するデータを提供します。CookieやGoogle広告サービスのデータを利用して、デバイスやプラットフォームを横断したユーザーの活動を追跡しますが、デバイスをまたぐ追跡やモバイルアプリからのデータ収集においては限界があります。一方、Google Analytics 4はより柔軟な設計となっており、デバイスやプラットフォームを横断したユーザー行動をより包括的に把握できます。機械学習を活用してユーザー行動を深く理解し、Cookieに依存することなくデバイスを横断した追跡を可能にします。さらに、動画のエンゲージメント計測やスクロール深度の計測など、より高度なイベント追跡機能も提供しています。総じて、Google Analytics 4はユーザー行動をより包括的に把握できるため、複数のチャネルやデバイスにわたるオンラインでのプレゼンスを最適化しようとする企業にとって、特に有益なツールと言えます。 GA4とユニバーサルアナリティクスの違いを簡潔に説明してください。 GA4とユニバーサルアナリティクスは、デジタルマーケターやウェブサイト運営者がほぼ同様の業務を行えるよう設計されたツールですが、その仕組みや動作は大きく異なります。ここでは、Google Analytics 4（GA4）とユニバーサルアナリティクスの主な違いについて詳しく解説します。 近年、オンラインにおけるユーザーのプライバシー保護はますます重要な課題となっています。そのため、訪問者のプライバシーやデータ収集といった点において、GA4が従来とは大きく異なるアプローチを採用していることは、ある意味で当然のことと言えるでしょう。 データ収集について—Google Analytics 4（GA4）のデータ収集手法は、総じて、今日のオムチャネル化が進むデジタル環境に極めて適していると言えます。 Universal Analyticsが導入された2012年当時、スマートフォンを所有していたウェブユーザーは約45%に過ぎず、利用可能なアプリの数も数十万程度でした。一方、2021年初頭にはスマートフォンの普及率が85%に達し、アプリの数も500万近くにまで増加しました。当然ながら、それから2年が経過した現在も、その数は増え続けています。 GA4は、こうした変化や継続的なトレンド、そしてその結果として生じた「一般的なバイヤーズジャーニー（購買行動のプロセス）」の変化を考慮して設計されています。今や、アプリを含むあらゆるストリームからのデータを、一か所でまとめて確認、評価、比較することが可能になっています。 データレポート –GA4とユニバーサルアナリティクスを比較すると、データに関する用語の多くが変更されていることにお気づきになるでしょう。何が異なり、何が同じなのか、スクリーンショットを交えて詳しく解説します。（インフォグラフィックのスクリーンショット） ご覧の通り、GA4の「ライフサイクル」タブでは多くの情報が整理・統合されています。これにより、顧客のエンゲージメントや満足度を高めることだけでなく、顧客をブランドの熱心な支持者（ブランド・アドボケイト）へと変えていくことの重要性を、より適切に反映できるようになりました。また、「アクション」は「エンゲージメント」に、「コンバージョン」は「収益化（マネタイズ）」へと名称が変更されています。 「エンゲージメント」や「収益化」という用語は、2023年以降の現在において非常に幅広い概念を包含するものであり、Google Analytics 4もそれに対応した設計になっているという点にご留意ください。 イベントとセッションの比較 –ご存知の通り、Universal Analytics（ユニバーサルアナリティクス）は、訪問者の「セッション」を基にデータを収集・整理します。このセッションは、Eコマースやページ閲覧などに関連する様々な種類の「ヒット」によって構成されています。 一方、Google Analytics 4（GA4）では、これらすべての発生事象（およびその他の事象）が「イベント」として扱われます。これには、ウェブサイトへの初回訪問や新しいページの閲覧なども含まれます。この変更は、消費者が自社のデジタル資産と実際にどのように関わっているかについて、マーケターやウェブ担当者により多くの情報を提供することを意図しており、実際にそれが実現されています。 Universal AnalyticsからGA4へ移行する際、過去のデータは引き継がれません。この点を理解しておくことが不可欠です。従来の「ヒット」ベースのデータとは全く異なる方法でイベントを扱うことになるため、新しい仕組みに慣れるには時間がかかります。また、将来の利用に備えてデータ蓄積（データキャッシュ）を行っておく必要もあります。 機能の拡充（インフォグラフィックのスクリーンショット）Google Analytics 4（GA4）とUniversal Analyticsの大きな（そして好ましい）違いの一つは、新しいプラットフォームが備える圧倒的な機能性です（これは設定の過程で実感していただけるでしょう）。GA4には、とりわけ以下のような機能が含まれています。 カスタムレポートを作成できるだけでなく、それらをナビゲーションインターフェースの「レポート」セクションに直接追加するなど、実際のニーズに合わせてプラットフォームをカスタマイズする機能。 Universal Analyticsで2018年から提供されていた「インサイト」機能（基本オプション）は、引き続き機械学習機能を備えています。予測分析機能がプラットフォームに組み込まれているため、そのために別途有料ツールを購入する必要はありません。 便利な「異常検知」機能コンバージョンに至る経路やタッチポイントなどを追跡・測定するための強化されたツールもちろん、Google Analytics 4（GA4）は日々変化・進化し続けているため、学ぶべきことは多岐にわたります。しかし、Universal Analytics（UA）に慣れ親しんでいる方であれば、全体的な操作感は比較的スムーズに理解できるはずです。Universal Analyticsのサポートは2023年7月に正式終了するため、いずれは完全にプラットフォームを移行しなければならない日が訪れます。とはいえ、Universal Analyticsを使い続けながら、並行してGA4の導入準備を進めることも可能です。 […]
ユネスコが引用した報告書によると、ChatGPTへの問い合わせが1日あたり10億件行われると、約124GWhもの電力が消費されることをご存じでしょうか？ こうした情報を踏まえると、技術の進歩が環境に悪影響を及ぼすことへの懸念はもっともだと言えます。しかし、デジタルトランスフォーメーション（DX）とサステナビリティを両立させる解決策があるとしたらどうでしょうか？その手法は「グリーントランスフォーメーション（GX）」、あるいは「グリーン・デジタルトランスフォーメーション」として知られています。 デジタル技術の進歩とサステナビリティを融合させ、より環境に優しい未来を築くための解決策について、一緒に学んでいきましょう。 グリーンデジタルトランスフォーメーションを理解する グリーンデジタルトランスフォーメーションとは、デジタル技術を活用することで、テクノロジーによる環境への悪影響を最小限に抑えるソリューションです。グローバル企業がテクノロジーファーストのインフラへと移行するにつれ、サステナビリティを優先することがこれまで以上に重要になっています。 こうした状況を踏まえ、各地域のリーダーや意思決定者は、「ツイントランジション」戦略を採用し、より環境に優しい未来に向けて、デジタル目標とサステナビリティ目標を整合させています。 グリーンデジタルトランスフォーメーションには、主に2つのアプローチがあります。 既存技術のサステナビリティ向上：このステップでは、最新のデジタルインフラを構築する際に、既存技術が環境負荷を増大させないようにします。 サステナビリティのための技術ソリューションの活用：このステップでは、気候変動をはじめとする環境問題の監視と緩和に最新技術を活用します。 『Green Digital Transformation: How to Sustainably Close the Digital Divide and Harness Digital Tools for Climate Action』という書籍が示唆するように、デジタル技術ソリューションを提供する企業は、自社の技術を通じて気候変動に対して良い影響をもたらす力を持っています。したがって、こうした企業は環境汚染の主な原因となるのではなく、「グリーン・デジタル・トランスフォーメーション」を通じて気候変動に適応し、持続可能な発展を実現することが可能です。 グリーン・デジタルトランスフォーメーションの主なタイプ 前述の通り、グリーン・デジタルトランスフォーメーション（DX）には2つの主要なアプローチがあります。以下に、それぞれの具体例を挙げます。 既存技術の持続可能性向上 サステナビリティに向けた技術的ソリューションの活用 企業がサステナビリティを優先すべき理由とは？ 企業活動や産業活動は、汚染、気候変動、不適切な廃棄物処理、天然資源の枯渇といった環境問題の主な要因となっています。 世界各国の政府は、企業に対して二酸化炭素排出量の報告と削減を義務付けることで、こうした環境への悪影響を抑えようとしています。また、投資家やステークホルダーが企業との取引を開始する前に、その企業のESG（環境・社会・ガバナンス）への取り組み状況を確認することも一般的になっています。「グリーン・デジタルトランスフォーメーション（GX）」を推進し、優れたサステナビリティ指標を持つ企業は、支援や成長の機会を得られる可能性が高まります。 限られた資源の保全、環境に配慮した製品の使用、廃棄物の適切な処理やリサイクルといった持続可能性への取り組みは、この地球を共有するあらゆる生き物のために生態系を保護する助けとなります。 持続可能性に向けたデジタル・アプローチ 持続可能な発展を促進するデジタル・ソリューションの主な手法は以下の通りです。 環境に配慮したソリューションを導入する企業の実際の事例 IKEA IKEAは、デジタルトランスフォーメーション（DX）とサステナビリティの融合に成功しています。同社のアプリ「IKEA Place」では、仮想技術を活用し、購入前に家具を実際の居住空間に配置した際のイメージを確認できます。これにより、返品に伴う輸送を不要にし、二酸化炭素排出量の削減につなげています。 コカ・コーラ コカ・コーラ社は、実践的かつ測定可能なサステナビリティ目標を掲げています。その主な内容は以下の通りです。 シーメンス Siemens Xceleratorは、産業界がワークフローを最適化するためのオープンなデジタルツイン・プラットフォームです。本プラットフォームは、環境に配慮したデジタルトランスフォーメーション（GX/DX）の枠組みに準拠しており、廃棄物の削減やエネルギー消費の低減に大きく貢献しています。自動化された工場でのプロセス実行には5Gネットワークが活用されており、必要な時にのみ電力が消費されるため、省エネルギー化が実現します。 デジタルかつグリーンな未来へ、一歩前進 サステナビリティ（持続可能性）への取り組みは、もはや選択肢の一つではなく、不可欠なものとなっています。企業は「グリーン・デジタルトランスフォーメーション（Green DX）」の一環として、製品やサービスの持続可能な開発を優先すべきです。紙の文書のデジタル化であれ、オフィス業務のリモート化であれ、より健全な環境の実現を目指す上で、小さすぎる取り組みなどありません。 テクノロジーに関する情報をさらに知りたい方は、ぜひ「HiTechNectar」をご覧ください。最新の技術革新や、業界のリーダーたちによる専門的なアドバイスをご覧いただけます。 よくある質問 Q1. デジタル・トランスフォーメーション（DX）が主に進められている分野は何ですか？ 回答：顧客体験、プロセスの最適化、ビジネスモデル、技術・データ、そして文化・人材といった分野が、デジタル・トランスフォーメーションによって大きな変革を迎えています。 Q2. 環境の持続可能性における最大の課題は何ですか？ […]
エッジコンピューティングは、ビジネスの状況をリアルタイムで可視化することを可能にします。小売業者はエッジコンピューティングを最大限に活用し、顧客に最高の体験を提供できます。その結果、エッジコンピューティングは、ビジネスを改善し、実店舗への顧客回帰を促すための極めて有効な手段となります。エッジコンピューティングの詳細や、それがビジネスにもたらすメリットについて、ぜひこのまま読み進めてご確認ください。 エッジコンピューティング：入門 エッジコンピューティングは、分散型ITアーキテクチャの一種です。これは、ネットワークの末端（エッジ）、つまりデータの発生源に近い場所でクライアントのデータを処理するものです。 データは現代のビジネスにおける生命線であり、価値あるビジネス上の洞察をもたらすだけでなく、重要な業務プロセスやオペレーションをリアルタイムで制御することを可能にします。データは、遠隔地や過酷な環境下で稼働するセンサーやIoTデバイスから日常的に収集されています。 しかし、こうした膨大なデータの存在により、企業のコンピューティングへの取り組み方は変化しつつあります。従来のコンピューティング・パラダイムは、現実世界から生み出される膨大なデータの処理には適していません。帯域幅の制約、レイテンシ（遅延）の問題、予測不可能なネットワークの切断などが、そうした取り組みの妨げとなり得るからです。エッジコンピューティング・アーキテクチャは、企業がこうしたデータに関する課題に対処する助けとなります。 エッジコンピューティングでは、ストレージやコンピューティング・リソースの一部をデータの発生源に近い場所へと配置します。データの処理や分析は、データが生成されるその場所で行われます。データの発生源となり得る場所は、小売店、工場の現場、広大なインフラ施設、あるいはスマートシティ全体など多岐にわたります。エッジで行われた処理の結果は、確認や人間による判断・対応を行うために、メインのデータセンターへと送り返されます。これにより、リアルタイムのビジネス洞察や機器の保守予測、あるいは即座に行動へ移せるような回答が得られるようになります。 エッジコンピューティングでビジネスを可視化する方法 データ管理と医療機器の性能向上医療業界のITインフラを改善するために、エッジコンピューティングを活用しましょう。エッジコンピューティングは医療機器の管理に役立ち、アプリケーションのパフォーマンスにおける遅延（レイテンシ）の問題を回避するのに貢献します。単一の集中型データセンターに依存するのではなく、医療データの処理をローカル（現場）で行うことが可能になります。また、セキュリティの強化、応答速度の向上、データ転送の効率化も実現します。 小売データのリアルタイム・ローカル分析エッジコンピューティングは、データが生成される場所の近くで処理（計算）を行います。小売業界では従来、データは一か所に集約され、そこで分析・活用されてきました。エッジコンピューティングを活用すれば、小売店舗はローカルかつリアルタイムで最適化を図ることができます。これにより、組織はデータに基づいた意思決定をより迅速に行えるようになります。 拡張現実（AR）の進化エッジコンピューティングは、拡張現実（AR）に画期的な可能性をもたらします。デバイス上で、かつてないレベルのユーザーエンゲージメントを実現できるようになるでしょう。AR体験はより鮮明かつ高速になり、ユーザーにとってより優れたものとなります。その結果、ビジネスの多くの側面で変革の準備が整うことになります。こうした利点を早期に活用する企業は、成功の可能性を高めることができるでしょう。 データ分析の高度化エッジコンピューティングによるローカルでの処理は、データ分析プロセスに高度なインテリジェンスをもたらします。これにより、より精度の高いデータを生成し、分析や意思決定を迅速化できます。一方、クラウドに依存する場合、インテリジェンスの適用はプロセス後半になり、その内容も洗練されていない可能性があります。その結果、分析に時間がかかり、焦点の定まらないものになりがちです。 インテリジェントな製造技術スマートマニュファクチャリング（スマート製造）を実現するには、エッジコンピューティングが不可欠です。リアルタイムに近い分析を行うことで、業務効率や利益率を大幅に向上させることができます。歩留まりに影響を及ぼす工程の異常を検知することで、生産ラインの停止を防ぐことも可能です。エッジコンピューティングシステムはデータを収集し、デジタルツインのようなスマートなツールを構築します。 不要な情報の排除従来のクラウドコンピューティング・アーキテクチャでは、データがクラウドストレージに蓄積されていきます。その大半は役に立たないデータであるため、企業はほとんど使用することのないデータの保存に多額のコストを費やしています。エッジコンピューティングを活用すれば、有用なデータのみをクラウドに送信して処理することが可能になります。 より効率的なセキュリティシステムエッジコンピューティングは、効率性を高め、帯域幅の消費を抑えることができます。これは、大規模かつ複雑なセキュリティシステムを運用する企業にとって有益です。例えば、動体検知カメラからのデータをクラウドサーバーへ絶えずストリーミング送信する場合などが挙げられます。しかし、エッジコンピューティングを導入すれば、各動体検知カメラに独自のコンピュータが組み込まれることになります。カメラ自体がアプリケーションを実行し、必要に応じてクラウドサーバーへ映像を送信するのです。 現実世界におけるデータ収集エッジコンピューティングは、IoTやデジタルサイネージ、さらには小売業や企業向けに構築されているIPファブリック（ネットワーク基盤）に組み込まれています。ビジネスの未来は、データマイニングや膨大な数（数兆単位）に及ぶデータポイントの収集にかかっています。エッジコンピューティングは、企業がこうしたデータを収集することを可能にします。また、オンプレミスの機器やセンサーとクラウドサービスを組み合わせて活用することも支援します。これにより、個別の同意を必要とせずに、現実世界のデータを収集できるようになります。 運用コストとストレージ要件の削減エッジコンピューティングでは、収集したデータを中央サーバーに送り返す必要がなくなります。その結果、運用コストの削減やストレージ要件の低減につながります。 より正確な医療診断と治療エッジ側で機能する医療用IoTデバイスは、異常な変化のより迅速かつ早期の発見に貢献します。これは、対応時間の短縮につながります。また、医師による患者の診断や治療の能力向上にも寄与します。ウェアラブルデバイスの普及に伴い、センサーだけでなく、ストレージやデータ処理機能もより安価に利用できるようになっています。 エッジコンピューティングは、小売業におけるビジネスの可視化を可能にします。 ビッグデータとアナリティクスエッジコンピューティングは、IoT（モノのインターネット）などの技術を最大限に活用する上で最適なソリューションです。エッジコンピューティングの基本的なアプローチは、データ処理をデータの発生源（ソース）の近くで行うことにあります。これにより、リアルタイムでのデータ処理や分析といった、導入企業にとって不可欠となる機能を活用できるようになります。小売業者がデータの発生源で収集・分析を行えるようになれば、多種多様な新しいサービスや収益源への道が開かれます。これには、AIやデジタルサイネージといった技術の活用機会も含まれます。 業務効率の向上多くの小売業者が、インサイト（洞察）を得るためにエッジコンピューティング・インフラを活用しています。これは、技術リソースを最大限に活かす助けとなり、結果として最高水準の業務効率を実現可能にします。その効果は、単なる顧客体験の向上やトレンドの把握にとどまりません。エッジコンピューティングは、人工知能（AI）や機械学習技術と組み合わせることも可能です。これらを活用することで、小売業者は能力を強化し、顧客データや業務データを詳細に分析できるようになります。さらに、エッジコンピューティングは、店舗、オンライン、モバイルといった各サービスの連携や同期を円滑にします。業務効率を高めつつ、独自性のあるきめ細やかな顧客体験を提供できるようになり、新たなプラットフォーム上での新規収益源の創出にも貢献します。 顧客体験の最適化IoT（モノのインターネット）の普及は続いています。また、システムや技術との接続性が高まったことで、顧客とつながり、関わりを持つための多くの手段が生まれました。小売業者は、顧客の好みに合わせて広告やマーケティング活動を最適化できます。さらに、過去の購買履歴に基づいて新製品や特典を提案することも可能です。エッジコンピューティングを活用すれば、購買履歴などのデータを収集・分析することができます。 消費者トレンドの把握エッジコンピューティングは、顧客が実店舗やオンラインでどのような行動をとるかについての洞察を得る上でも小売業者を支援します。これは、実店舗やオンラインサービスの利用時に収集されたデータを分析することで実現されます。こうしたデータは、将来の行動を予測するモデルの構築に役立ちます。また、AIや自動化技術を活用して、意思決定の要因を考慮に入れることも可能です。特定のトレンドに対する顧客の反応を理解することで、小売業者は顧客の好みに合わせたショッピング体験を提供できるようになります。 監視とセキュリティIoTとエッジコンピューティングは、データの理解を深めるのに役立ちます。また、顧客体験の向上と業務効率化の両面で効果を発揮します。エッジコンピューティング・システムは、新たなセキュリティ技術や監視技術の活用にも貢献し、カメラやセンサーのセキュリティ・監視機能を強化します。多機能な人感センサーは、店舗内で人の往来が最も多いエリアを特定するのに役立ちます。これらは顧客や従業員の安全確保にも寄与します。エッジコンピューティングは生体認証セキュリティを向上させ、従業員の円滑なアクセスを可能にしつつ、不正アクセスを防止します。 結論 小売業者はエッジコンピューティングを最大限に活用することで、顧客に最良の体験を提供できます。その結果、エッジコンピューティングは、事業を改善し、顧客を実店舗へと呼び戻すための極めて有効な手段となります。 また、エッジコンピューティングは小売における買い物の体験を活性化させる可能性も秘めています。オンラインショッピングのアプリと店舗内のデバイス間で相互通信を可能にすることで、それが実現するのです。今後、様々なコンピューティングソリューションの導入に伴い、技術やその活用方法はさらに進化していくことでしょう。テクノロジーを駆使して顧客に最高の体験を提供するというこの取り組みは、他の企業が進むべき方向性を示す新たなスタンダードとなります。
エディターズチョイス
近年、石油・ガス産業は、最新のテクノロジーによって変貌を遂げています。O&G業界の競争が激化するにつれ、組織は創造的なアプローチに邁進しています。多くのリーダーは、市場のあごひげから身を守るために、デジタル化をのぞんでいます。また、原油価格が下がっても利益を確保し、回復期には競争力のある利益を生み出そうとしています。バリューチェーン全体で開発・採用されているAIやMLベースの技術を活用することが、今後の道筋になります。
ネットワークを保護するための侵入検知システム（IDS）には、さまざまな種類があります。しかし、なぜIDSが必要なのでしょうか？昨今、インターネット上には様々な個人情報や業務データが存在します。したがって、IDSは、このデータが悪意のある活動やポリシー違反から安全であることを確認します。IDSは、疑わしい活動に対してユーザーに警告を発します。
デバイス管理機能とは、あらゆる物理デバイスや仮想デバイスの運用、実装、保守を管理することに他なりません。デバイス管理プロセスには、ネットワーク、コンピューティング、物理的または仮想的なマシンを維持するための様々なツールやテクニックが含まれています。例えば、ノートパソコン、コンピューター、サーバー、携帯電話などが、通常デバイス管理の対象として考えられている。今回は、デバイス管理の主な4つの機能を勉強します。
関連会社によるリソース
現代では、"Data "という言葉には複数の意味があり、その抽出や解釈の仕方も様々です。このため、Google Cloud Platform（GCP）には、データ処理とウェアハウスの分野で3つの主要な製品があります。Dataproc、Dataflow、Dataprepは、さまざまなニーズに対応した大量のETLソリューションを顧客に提供しています。
ULは、独立した包括的なプレコンプライアンス試験および認証サービスを提供しています。これらのサービスは、性能や安全性、サイバーセキュリティや相互運用性など、スマートホーム製品をグローバルに販売するための様々な要件をカバーしています。発売前の
Return Material Authorization (RMA) ハードディスクは、保証の下、交換または返金を求めるため、メーカーに返却する必要があります。これらのハードディスクには社員や顧客の記録などの機密情報が含まれている可能性があります。多くの場合、異常または使用停止となったハードディスクはオンサイトで保存されるため、、リース契約の「Keep my disk (自己のディスク保存)」条項の罰金の対象となるだけでなく、保管費用も発生します。
COVID-19の危機が発生する以前から、企業とその従業員の働き方は大きく変化していました。例えば、人工知能や機械学習（AI/ML）、自動化の導入が急速に進み、リモートワークが増えつつありました 。
今年は、パンデミックによってもたらされた予測不可能な変化により、あらゆる種類と規模の組織にとって、紛れもなく困難な年でした。多くの企業が足がかりを見つけるのに苦労しましたが、混乱が続く中、リーダーたちが再考、再評価、再構築を行う機会も生じました。このインタビュー コレクションでは、CFO の皆さんがパンデミックにどのように対応したか、その皆さんの勤務先である組織がどのように回復しているか、その組織の未来がどのように再考されているかをご覧いただけます。