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オンライン処理システムとは、入力されたデータを即座に、かつ継続的かつ自動的に処理する仕組みのことです。オンライン処理の目的は、常に最新かつ信頼性の高い情報を生成することで、各種レポートの実用性や利便性を向上させることにあります。 このオンライン処理システムは、バッチ処理に代わる有効な手段として広く認識されています。 一方、バッチ処理とは、会計業務における伝統的な記帳手法の一つです。この方式では、1日、1週間、あるいは1ヶ月といった一定期間にわたり、データや情報を蓄積していきます。 そして、あらかじめ定められたスケジュールが到来して初めて、担当者はその一括（バッチ）分のデータを記帳・登録することが可能になります。組織がバッチ処理からオンライン処理システムへと移行を進めた主な理由の一つは、まさにこの点にあります。 オンライン処理はバッチ処理に比べてコストは高くなる傾向がありますが、レポートを瞬時に生成できるため、実質的な作業時間の短縮につながります。また、在庫データの処理や、最新情報の検索を行う上でも、より高い効率性を発揮します。 現在、ITシステムにおけるオンライン処理は、主に以下の2つの主要なカテゴリに分類されています。 OLTPとOLAPの違いを理解する OLTP – オンライン・トランザクション処理 リアルタイムで動作するOLTPは、ATM（現金自動預け払い機）のような、トランザクション指向のアプリケーションを提供します。 システムに組み込まれたロジックにより、オンライン・トランザクションの実行中に何らかのエラーが発生した場合でも、データの整合性が確実に保持されます。 入力データはリアルタイム（ミリ秒単位）で保存・処理されます。この処理プロセスでは、データベーステーブルの設計において、第3正規化（3rd Normal Form）に基づくエンティティモデルが採用されています。 OLTPは、多重アクセス環境下において、データの整合性を維持しつつ、迅速なトランザクション処理を効率的に実現するクエリ処理システムです。 本システムは、高い並行処理能力と復旧能力を備えており、ユーザーからのリクエストに対して即座に応答します。 OLAP — オンライン分析処理 その名の通り、オンライン分析処理（OLAP）とは、複雑な多次元分析（MDA）クエリを実行するためのシステムです。 OLAPデータベースおよびデータウェアハウスは、分析や、それに関連するビジネスインテリジェンス（BI）およびレポーティング業務のために集約された過去のデータによって構成されています。 OLAPは、BIチームが意思決定、分析レポートの作成、および財務業績の評価に必要な複雑なクエリを処理する上で役立ちます。 また、関連するビジネス動向の導出、将来予測、その他多次元的な分析クエリの実行においても有効な支援を提供します。 OLTP vs. OLAP：より人気があるのはどちらか？ 上のグラフは、過去5年間における米国国内での両者の人気度を示しています。しかし、両者がビジネスにもたらす貢献は大きく異なるため、いかなる状況下においても、これらを比較することは適切とは言えません。 OLTPとOLAPは、いずれもオンライン処理システムに分類されるため一見似ているように思えますが、その用途は大きく異なります。 前者はオンラインサービス指向（SOA）のシステムとして捉えられる一方、後者は分析・研究指向のアーキテクチャとしての性格を強く持ちます。 両者は互いに代替し合う関係ではなく、むしろそれぞれの処理システムを補完し合う関係にあります。どちらのシステムを採用するかは、ビジネスプロセスやその要件によって決定されます。
インダストリー4.0とは何ですか？ これまでの産業革命と同様に、「インダストリー4.0」は新たな産業革命に他なりません。インダストリー4.0は、過去の革命と同等、あるいはそれ以上の大きな影響をもたらすこととなるでしょう。 第1次産業革命は、機械化、蒸気機関、そして織機の登場をもたらしました。1700年代に始まったこの革命は、輸送や商業のあり方を根本から変革しました。一方、インダストリー4.0は、多種多様な技術を統合し、それらが連携して機能することに重点を置いています。 第2次産業革命は20世紀に起こりました。この革命は、大量生産、電力エネルギー、そして組立ラインを生み出しました。インダストリー2.0は生産方式に劇的な変化をもたらし、生産量を飛躍的に増大させました。 エレクトロニクスやコンピュータの発明は、自動化の波を巻き起こしました。これが第3次産業革命、すなわち「インダストリー3.0」の到来を促したのです。 今、私たちは第4次産業革命の時代に突入しました。 「インダストリー4.0（Industry 4.0）」は、デジタル技術の進化と高度なコンピューティング・ソリューションをもたらしています。 これまでのすべての産業革命は、主に機械類を含む「物理的な技術」の発明から始まりました。一方、インダストリー4.0を牽引しているのは、効率的な意思決定のためにデータをいかに活用するかという手法です。インダストリー4.0は、サイバー・フィジカル・システム（CPS）、モノのインターネット（IoT）、そしてネットワーク技術の発展によって特徴づけられます。また、クラウドコンピューティング、AI（人工知能）、機械学習なども、インダストリー4.0の最前線に位置しています。 これまでの産業革命においては、その動きを単独で推進する特定のイノベーションが存在しました。蒸気機関であれ、電力、組立ライン、あるいは電子機器やコンピュータの発明であれ、いずれもそうでした。しかし、インダストリー4.0においては、あらゆるデジタルプラットフォームが何らかの形で相互に接続されています。たとえ個々の技術が別々に導入・展開されたとしても、そこには全体として連携する「集合的なアプローチ」が根底に流れているのです。 「インダストリー4.0」の概要 世界経済フォーラム（WEF）の創設者であるクラウス・シュワブ氏の言葉を借りれば、インダストリー4.0とは「物理的領域、デジタル領域、そして生物学的領域の境界線を曖昧にするような、テクノロジーの融合」を指します。 大規模なデジタル化、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、モノのインターネット（IoT）、人工知能（AI）、そして機械学習（ML）は、インダストリー4.0を構成する最も重要な要素です。 この新たな局面が「超接続性（ハイパーコネクティビティ）」、データ、そして自動化によって推進されていることを踏まえると、単に新しいテクノロジーやツールに投資するだけでは、ビジネスの効率を向上させることはできません。ビジネスのあらゆる側面、すなわちその運用体制や成長戦略に至るまで、全面的に変革していくことが求められます。 今日、私たちは膨大な量のデータにアクセスできる環境にあります。組織に実質的な利益をもたらすためには、こうしたデータからリアルタイムで有益なインサイト（洞察）を導き出す必要があります。現在、あらゆる組織が「データをいかに最大限に活用するか」という課題に直面しています。インダストリー4.0を導入することで、企業はデータから最大の価値を引き出し、顧客のニーズに対して柔軟かつ俊敏に、そして迅速に対応できる組織へと変貌を遂げることが可能になります。 インダストリー4.0を構成する主要5技術 IoTとクラウドが組み合わさることで、機器の相互接続やビッグデータの収集が可能になります。そして、これらのデータは高度な分析（アナリティクス）に活用されます。これら5つの技術が一体となることで、リモートワーク、スマート製造、スマート製品、そしてスマートサプライチェーンの実現が可能となります。 私たちのビジネスを「インダストリー4.0」に対応させるために、最初に取り組むべきステップは何でしょうか。 データ活用の定着を図る基本中の基本として、組織内の全員がデータを正しく理解できる状態にある必要があります。データの収集、入力、管理から、分析、そしてプレゼンテーションに至るまで、誰もがデータを読み解くための基礎知識を身につけておくべきです。データを適切に読み解く能力は、的確な意思決定を行う上で極めて重要な役割を果たします。 データに「文脈（コンテキスト）」を与える文脈（コンテキスト）がなければ、データは何の意味も持ちません。データは、誰もが容易に見つけ出し、理解できるように構造化されている必要があります。文脈を欠いたデータは、単なる無意味な情報の羅列に過ぎなくなってしまいます。データが容易に発見・理解できるよう、その構造をしっかりと整えてください。文脈が明確に付与されたデータであれば、その内容を把握するために必要とされる専門知識（ドメイン知識）のハードルを下げることができます。また、異なるデータソース間でデータを一貫した構造で管理しておくことで、将来的にそれらのデータを相互に連携・統合させることも可能になります。 サードパーティプロバイダーを活用したデータの処理と保護多くの場合、企業内部には、自社のデータから有益なインサイト（知見）を引き出すために必要なスキルが不足していることがあります。様々なベンダーや統合ソリューションプロバイダーは、エンドユーザーである企業自身よりも優れたインサイトを導き出すために必要な知識、専門技術、そして実績（導入基盤）を兼ね備えています。時代の変化に伴い、サードパーティプロバイダーの重要性はますます高まっています。現在では、リアルタイムでの運用監視や分析サービスを提供するプロバイダーも登場しています。サードパーティのサービスプロバイダーが持つ専門知識を活用することで、企業は、新たに得られたデータや明確化されたデータを基盤として、顧客基盤の拡大という本来の事業活動に注力できるようになります。インサイトを提供するためには、サードパーティ側が企業の内部データにアクセスできる必要があります。そのため、企業側はITセキュリティ、アクセス権限、およびデータの所有権に関するガイドラインを策定し、整備する必要があります。適切な基盤の上でサービスレベル契約（SLA）を確立するには、ある程度の時間を要します。しかし、自社のデータに対する管理権を確実に保持し続けるためには、こうした計画策定のプロセスが不可欠なのです。 既存スタッフのスキルアップを図る新規従業員の採用や育成は、既存従業員のスキルアップを図ることに比べ、はるかに困難であり、多大な時間とリソースを要します。また、新規従業員が自社のビジネスや業界の特性を深く理解するには、相応の時間を要します。したがって、組織としては、すでに専門分野の知識（ドメイン知識）を豊富に持つ既存スタッフのスキルアップに注力すべきです。データの分析は、本来であれば複雑な作業となり得ます。しかし、現在では多種多様な分析ツールが登場しているため、データ分析の第一歩を踏み出すことが以前より容易になりました。こうした専門的なプロセスデータ分析ソフトウェアを活用すれば、技術担当者は簡易的なモデルを構築し、それを実際の運用状況と照合させることが可能になります。その習得に必要な研修期間は、わずか1週間程度で済みます。また、オンラインで取得可能なデータ分析関連の学位プログラムも、近年ますます増加しています。こうしたプログラムは学習スケジュールに柔軟性があるため、専門分野に関する確かな知識を持つ社会人であっても、仕事と両立させながら、より短期間かつ柔軟に学位を取得することが可能となります。 データの真の可能性を解き放つ12年前、クライブ・ハンビーは「データは新しい石油である」という言葉を放ちました。今日において、この言葉の持つ重みはかつてないほど増しています。未加工のままのデータは、何ら役に立ちません。データを収集し、精製し、そしてそれに基づいて行動を起こす能力を構築できた企業こそが、「インダストリー4.0」の時代において業界を刷新する存在となるでしょう。そして、その実現に向けた取り組みの中核となるのが、有能なデータ専門人材の獲得と育成を計画的に進めることです。単にスキル不足を解消するだけでなく、組織全体として「データ主導型」の体制を構築していく必要があります。組織の最前線に立つ各部門が自らデータを収集し、そこに文脈（コンテキスト）を付与して分析を行い、さらにデータ専門職として従事する従業員のスキル向上を図っていくことこそが、その基盤となるのです。 結論インダストリー4.0の到来により、従業員のみならず組織全体におけるスキル向上の必要性が高まっています。データの収集および精緻化が不可欠となっており、これらを適切に扱うためには専門的な知見が求められます。現在、業務の大部分がデータに基づいて遂行されていることから、今日のビジネス環境において組織が存続していくためには、スキル向上がかつてないほど重要な要素となっています。
バイオメトリクスとは、人間の身体的または行動的なパターンを分析するために、デジタル技術を応用する手法のことです。バイオメトリクスは、対象となる人物を特定・認証することで、システム、デバイス、あるいはデータへのアクセス権を付与します。 特定の行動や身体的特徴は、個人ごとに固有のものです。以下に、個人の特定に用いられる様々な種類のバイオメトリクスを挙げます。 生体認証とは何ですか？ 生体情報を用いて個人の本人確認や特定を行うプロセスは、「生体認証」と呼ばれます。そのため、企業では従業員や顧客を識別する手段として、生体認証ツールが活用されています。 Convergint Technologies社のQuad4部門ディレクターであるAmir Shecter氏は、次のように述べています。「生体認証ソリューションは、その導入コストがより手頃になり、かつ高水準な本人確認を実現できることから、現在非常に高い需要があります。当社では複数のソリューションプロバイダーと連携しており、お客様に最適なサービスを提供できるよう、常に新しい生体認証技術や最先端の技術を評価・検討し続けています。」 ビジネスにおける生体認証ツールの利点： 生体認証技術は近年目覚ましい進化を遂げており、企業が活用できるツールも多岐にわたります。企業は、個々人に固有の身体的・行動的な特徴パターンを利用することで、個人の特定や認証を行い、重要な情報を保護しています。 ビジネスにおける生体認証ツールの利用には、以下のようなメリットがあります。 企業向け生体認証ツール トップ9 Centrify Centrifyは、クラウドベースの生体認証ツールです。特権アクセス管理（PAM）において、従来の常識を覆す画期的な手法を提供しています。 PAMとは、ユーザーデータのセキュリティと管理を確実にするためのシステムです。ここで対象となるユーザーは、ビジネスに対して極めて高い価値をもたらす役割を担っています。 Centrifyは、PAMに対して独自のアプローチを採用しています。これにより、リモート環境で業務を行う管理者やIT部門メンバーのアクセスを安全に保護します。 「Centrifyの支援なしには遵守できなかった規制など、一つとしてありません。今では、管理者がサーバーにアクセスするたびに、その操作記録がすべて残るようになりました。必要な時にレポートを作成・出力し、そのまま監査担当者に提出することができます。」Peter Manina氏（ITスペシャリスト兼UNIXシステムアーキテクト、ミシガン州 技術・管理・予算局） 主な特長： LastPass LastPassは、無料のパスワード管理ツールです。個人および企業向けに、IDおよびアクセス管理ソリューションを提供しています。 シングルサインオン（SSO）やパスワードの管理から、適応型多要素認証（MFA）に至るまで、幅広い管理機能を提供します。LastPassは現在、2,560万人以上のアクティブユーザーと7万社もの企業に利用されており、Chromeウェブストアでは平均評価4.5/5という高評価を維持しています。 主な機能： BehavioSec BehavioSecは、認証のための行動生体認証ソリューションを提供しています。同社のシステムは、ウェブサイトやアプリケーション上でのエンドユーザーの行動に基づき、その本人を特定し、認証を行います。 同社は、行動生体認証および認証技術の分野において、業界のパイオニアであり、かつリーダー的存在です。 主な特長： RSA SecurID Access RSA SecurID Accessは、多要素認証ツールです。オンプレミスおよびクラウド上のリソースに対し、セキュリティを提供します。 主な特長： Fischer Identity Fischer Identityは、ハードウェアおよびソフトウェア環境向けの「Identity-as-a-Service（IDaaS）」ソリューションです。本ソリューションは、独自の「Identity Program」を通じて、IDのセキュリティ確保を最優先事項として掲げています。 組織内のITリソースを安全に保護・管理するための「グローバル・アイデンティティ・サービス」を提供しています。Fischer Identityは、24時間365日のIAMサポート体制と99%という高い導入成功率を誇り、その結果として95%という高い顧客維持率を実現しています。 主な特長： iProov iProovは、Webベースの生体認証ソリューションを提供しています。数々の受賞歴を誇る同社のソリューションは、「Genuine Presence Assurance（真正な存在の保証）」の分野において世界をリードする存在です。 同社のシステムは、遠隔地にいるユーザーの認証およびオンボーディングを、オンライン上で安全かつ確実に行います。iProovは、2021年の「Cybersecurity Excellence Awards」において、「Best Biometric Solution（最優秀生体認証ソリューション）」部門のゴールド賞を受賞しました。 主な特長： HID Digital […]
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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。
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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。