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ビジネスプロセス・リエンジニアリングの実施 BPRは、企業の製品開発再設計プロセスにおいて、より良いアウトプット、品質、スピード、コスト効率を達成するために行われます。 ビジネスプロセス・リエンジニアリングの導入は、ゼロから既存のプロセス全体を再構築し、サイクルタイムを短縮することからスタートします。 実装は、コアなビジネスプロセスの代替フレームを評価するための分析的かつ規定的なアプローチで行われます。 この経営戦略の原点は、1990年のハーバード・ビジネス・レビューに掲載された「Reengineering Work： 元MITコンピュータサイエンス教授マイケル・ハンマーによる論文「Reengineering Work: Don't Automate, Obliterate」である。 なぜBPRを実施することが必須なのか？ この記事の中で、ハマー教授は、経営者が直面する重要な課題の1つは、テクノロジーを使って自動化することではなく、価値をもたらさないプロセスを削除することに焦点を当てることだと述べています。 これは、管理職がオートメーション技術を曖昧に使い、間違ったことに目を向けていることを意味しています。 会社のワークフローで自動化されている業務のほとんどは、何ら顧客満足に有利に働くものではなかったのです。 ですから、そのような不要な作業を自動化するのではなく、不要な作業を取り除くことに取り組まなければならないのです。組織は、正しい方向に資源配分を行う必要があるのです。 こうして、トップマネジメントの社員までもが、BPRツールを受け入れて、自分たちのプロセスを復活させ、成長していくようになったのです。 ビジネスプロセスリエンジニアリングのステップ BPRのステップには、会社のワークフローを調査・分析し、劣悪なプロセスや不適切なプロセスを探し、パフォーマンス、生産性、品質を最適化するための解決策を見出すために、それらを修正・変更する方法を考えることが含まれます。 ビジネスプロセス・リエンジニアリングのステップは、以下のように構成されています： また、Bhudeb Chakravartiが開発したINSPIREというフレームワークには、BPRの7つのステップが含まれており、さらに簡単に従うことができるモデルもあります： ビジネスプロセス・リエンジニアリング（BPR/BPRE）の課題 プロセス・リエンジニアリングの導入を決定した場合、様々な要因によって、せっかくの決定が台無しになる可能性があります。 BPRの導入は、一概に考えてはいけない。ビジネス・プロセス・リエンジニアリングを成功させるためには、十分なITインフラを整備し、継続的なプロセスと実践を明確にすることが重要である。 では、なぜBPRプロジェクトの5～7割が溝に落ちたり、約束した利益や思い描いた成長を達成できなかったりするのでしょうか。 不十分な知識 チームは、リエンジニアリングプロセスを実施する理由と場所を明確にする必要があります。さらに、リエンジニアリングの対象となるビジネスプロセスに適切な優先順位をつける必要があります。 従業員は、BPRを行うための適切な知識を、充実したビジネスプロセス・リエンジニアリングのトレーニングプログラムによって再整備する必要があります。 もし間違ったプロセスで実施された場合、その実施は資源の全くの無駄となります。適切なトレーニング、指導、知識の伝達があれば、ビジネスは正しいプロセスの実装を見ることができます。 誤った方向性と不規則な実施方法 BPREは、即座に競争優位を引き起こすことはできません。目に見える成長のためには、そのプロセスを貫き通すことが必要です。 しかし、だからといってBPREが組織のあらゆるプロセスで機能するかというと、そうではありません。リエンジニアリングは、多くの場合、不向きです。 さらに、一度でもベンチマークを達成できた場合は、BPRの実践を中止してはならない。 不規則なBPRプロセスは、それがもたらす多くの機会や成長を妨げる。目的と期待を設定し、より明確にする必要があります。 不向きなチーム編成 よく定義されたチームは、すべてのプロセスのリエンジニアリングの実践に関するあらゆる最新情報に常に目を光らせていなければなりません。 そのためには、正しい知識だけでなく、運営と管理の両面で重要な役割を担う社員がチームに加わっていなければなりません。 チームは適切に構成され、少なくともビジネスプロセスに関する適切な知識と専門知識を持つシニアマネージャーとオペレーションマネージャーを加える必要があります。 このように、製造からITまで、あらゆる分野に適したエンジニアが、一定の方向性のもとで活躍することで、チームは完成します。 リソースの配置が不十分である。 そもそも、ビジネスプロセス・リエンジニアリングに不可欠なリソースがないことは、組織とリエンジニアリングプロセスの関わりを断ち切るのに十分なことである。 必要なときに、適切なリソースが、適切なタイミングで、力のあるプロセスにすぐに利用できなければなりません。 熟練した人材、十分な予算・資金、正しいBPRツールのセット、システムの内外に関する知識ディレクトリと経験、可用性、タイムリーな承認、これらすべてがオン・オールセットで準備されている必要があるのです。 不健全な分析、サポート不足 プロセスのマイルストーンは、事前に確立され、十分に分析されていなければならない。手順に不可欠なデータおよび情報は、チームが完全にアクセス可能でなければならない。 また、貴重な時間を無駄にすることなく、何を分析し、優先順位をつけて調整作業を行うかを明確にしておく必要があります。 作業には関連性があり、表面的な知識は一切ないことが必要です。特定の作業をどのように行うかよりも、まずチームはその特定のプロセスに「なぜ」必要なのかについて、より透明性を高める必要があります。 さらに、正しい知識パッケージと従業員がいても、ビジネス・プロセス・リエンジニアリングのステップを進める上で、企業は失敗に直面しています。 チームはプロセスに専念し、時間と方法の優先順位を知っている必要があります。さらに、決定が下されると、選ばれたBPRチームだけでなく、組織もその結果に責任を持つことになります。 失敗の要因としては、組織の変革への準備不足、従来の手法やコンフォートゾーンから脱却する意思の欠如、コミットメント、計画、リーダーシップの問題などが挙げられます。 会社の従業員は、BPREの成功に対して懐疑的であったり、不安であったりするのではなく、教育を受けて、組織に対する理解を深めなければなりません。
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。 Dataproc、Dataflow、Dataprepは、クラウド上のデータ処理ツールの新時代の3つの異なる部分です。これらは別々のタスクを実行しますが、互いに関連しています。 DataprocはGoogle Cloudの製品で、SparkやHadoop向けのData Science/MLサービスです。これに対し、Dataflowはデータのバッチ処理とストリーム処理を踏襲しています。データ処理のための新しいパイプラインを作成し、リソースはオンデマンドで生成または削除されます。一方、DataprepはUI駆動で、オンデマンドでスケールし、完全に自動化されています。 このDataproc、Dataflow、Dataprepの比較ブログでは、これら3つのデータ処理ツールが互いにどのように異なるかをお伝えします。 Dataproc vs. Dataflow vs. Dataprep： どっちが人気？ 上記のGoogle Trendsのスクリーンショットから、DataflowがDataprocやDataprepよりも顧客の嗜好を大きくリードしていることが確認されます。 Dataprocとは？その特徴 2004年にGoogleがMapReduceの研究論文を発表したのが始まりです。それ以来、Hadoopはビッグデータの世界で重要な役割を果たすようになりました。 2014年になると、ApacheはオープンソースでクラスタコンピューティングフレームワークであるSparkをリリースしました。Sparkは、データ並列化でクラスタ群全体で作業するための堅牢なモジュールを備えています。まもなく、Apache Sparkは人気を博し、Hadoopの代替とみなされるようになりました。 多くの企業がSparkとHadoopを並行して使い始めましたが、その結果、オーバーヘッドが発生し、構成が混乱しました。その結果、複雑でコストがかかることが判明しました。 ビッグデータで特定のクラスタを使いたくなかったとしても、そのための費用が必要になる。GCPによれば、Spark/Hadoopのデプロイメント全体をフルマネージドサービスに移行することが可能です。機械的にクラスタを作成し、Dataflowでクラスタを管理します。 レポートシステムも組み込まれていますし、何よりオンデマンドでクラスタの停止や削除も可能です。 特徴 : データフローとは？その特徴 データを最適化する際に、ETLのような主要なデータ処理技術は省かれます。Googleによると、Dataflowは、データのバッチ処理とストリーム処理を管理・運用できる。 Dataflowの主な目的は、ビッグデータを簡素化することです。プログラミングと実行のフレームワークを統合し、並列化を実現する。Dataflowでは、クラスタデータがアイドル状態になっていることはありません。その代わり、クラスタは継続的に監視され、（使用中のアルゴリズムに従って）リモデリングされます。 Dataflowでは、内蔵されたすべての機能でApache Beamタスクが可能です。また、他のツールでは低速になりがちなGoogle Cloud Platform上で実行することができます。 特徴 : Dataprepとは？その特徴 Dataprepは、データの可視化不足、冗長なデータ、処理の遅さという3大問題を解決するために作られました。Dataprepは、ファイルをCSV、JSON、またはグラフィカルな表形式に変換することで、ユーザーがデータを視覚的に探索できるようにします。 Dataprepは、TBサイズのクラスタやデータセットを容易に扱うことができます。Dataprepは、BigQueryなどでさらに利用するためにデータを加工する媒体としてのみ使用されます。 データの利用規模が大きくなると、セキュリティに問題が生じることがあります。そこでGoogle Cloudは、Dataprepに独自のIdentity and Access Managementを提供しています。 特徴 : Dataproc、Dataflow、Dataprepの違いについて Dataprocはクラスタへの手動プロビジョニングをサポートし、Dataflowはクラスタへの自動プロビジョニングをサポートします。Dataprepは、将来の使用のためにデータを準備し、きれいにするのに役立ちます。 システムがHadoopに依存している場合は、Dataprocを選択するのが賢明です。Dataprocは、Hadoopの拡張サービスとして作られたものです。 ハンズオンのDev-opsアプローチを好むのであれば、Dataprocを選ぶとよいでしょう。一方、サーバーレスアプローチを好むのであれば、Datflowを選択します。一方、DataprepはUIドリブンです。 すでに以前から見てきたように、多くの人がDataprocやDataprepよりもDataflowを好んでいます。G2のユーザーレビューによると、DataprocはDatflowに比べて使いやすいという意見が多いようです。一方、Dataprepはデータ処理ツールとしてしか捉えられていない。 HadoopやSparkとの連携機能によるリアルタイムなデータ収集は、Dataprocの方が顕著です。データレイク、データ収集、クリーニング、クラウド、ワークロード処理については、データフローが高く評価されている。ビジュアル分析、データプリの助けを借りてのデータ加工は、そのプラスポイントとして見られています。 ポータビリティの面では、データフローはプログラミングと実行モデルを融合しています。このように、データの並列化を実現し、DataprocやDataprepよりも移植性が高い。 Dataproc、Dataflow、Dataprepの共通点 Dataproc、Dataflow、Dataprepを比較しながら、いくつかの共通点があることを紹介します： Dataproc、Dataflow、Dataprepの表形式比較。 […]
BPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）とは、コスト、品質、管理、スピードといった実行の主要かつ現代的な割合において、さまざまなアップグレードを達成するために、ビジネスプロセスを中心に再評価し、根本的に更新することである。 消費者ロイヤリティの向上は、頻繁に本質的なポイントになります。ビジネスプロセスリエンジニアリングには様々な長所と短所がある。 ビジネスプロセスリエンジニアリング（BPR）を効果的に活用することで、企業団体が得ることのできるメリットを以下に紹介します： BPRには様々な制約もあります。 ビジネス・プロセス・リエンジニアリングは、必ずしも容易ではありません。BPRが始まった当初から、異議、問題、課題のような、BPRの使い方にまつわる課題がありました。ビジネスプロセスリエンジニアリングのデメリットは以下の通りです： 結論 BPRの専門家は、エンドユーザーや経営者の支持、ビジネスプロセスマネジメントの全体的な視点の伝達、ビジネスシナリオのニーズの変化に対応するためのダイナミックさなどの課題に直面しています。 これらの困難は、どこにも行きません。いずれにせよ、うまく運営されたプロフェッショナルなBPR手法であれば、これらを克服するのは時間の問題である。
読者の皆さんこんにちは、お元気ですか。今回も皆さんと共有したい情報をお届けします。 今回は、オープンソースのASP.NETコンテンツマネジメントシステムについて書きます。 最近、私はCMSについてたくさん書いているように見えますが、それは情報を持つことの素晴らしさであり、私たちYourtechdietは、私たちが知っていることやできることをできるだけ共有することを信じています。それでは、オープンソースのASP.NET CMSをいくつかご紹介しましょう。 現代を生き抜くために、すべてのブランドは非の打ちどころのないデジタル体験を、それもチャネルを超えて提供しなければならないことを、私たちは皆知っています。 そのために必要なものは何でしょうか？そう、組織の目標や予算に見合ったCMSが必要なのです。 PHPでは、開発者が行くべき多くの選択肢がありますが、残念ながら、その一方で、ASP.NETには多くの選択肢の贅沢が付属していません。 とはいえ、少ない選択肢でも.net coreは最もパワーパックされた変幻自在のフレームワークの1つです。Entity Frameworkのような迅速なアプリケーション開発のためのいくつかの素晴らしいツールが付属しています。 ASP.NETを使用するいくつかの主要なWebサイト ASP.NET CMSのベスト6をご紹介します。 ドットネットヌーク(DNN) 80万以上のウェブサイトを支えているDNN（DotNetNuke）は、ASP.NETをベースにしたオープンソースのCMSです。拡張性とセキュリティが特徴で、.Net開発者向けの開発フレームワークを提供しています。 内蔵ツール、カスタム開発された拡張機能、そして完全にコミットされたバックエンドサポートが付属しています。 ハイライト 最新バージョン：9.3.2 ケンティコCMS 私のリストの2番目はKentico CMSです。100カ国、25,000のウェブサイトが存在するこのCMSは、ウェブサイト構築のための素晴らしい機能のセットを提供します。 Kenticoの公式サイトによると、すぐに使える優れた機能性を備えており、競合他社よりも優位に立つことができる。 例えば、多言語サポート、すぐに使えるウェブパーツなどです。また、一貫した優れたパフォーマンスを提供するために、Kenticoのオンラインマーケティングソリューションとの完全な統合サポートがあります。 ハイライト 最新バージョンです： Kentico 12 SP ウンブラコ 次に紹介するのは、人気の高いオープンソースのASP.NETベースのCMSです。基本的には無料ですが、有料のトレーニングやサポートサービスのオプションが付属しています。このCMSは、フォーチュン500社向けの複雑なアプリケーションから小規模なキャンペーンまで、何でも実行できる柔軟性が最大の特徴です。 このCMSは、エレガントなUIと純粋な.NETアーキテクチャを備えています。このCMSは、ゼロから豪華なウェブサイトを構築するために、クリーンなマークアップストレージ、論理的なコンテンツストレージ、クリーンなAPIなどの重要な機能性を提供します。 ハイライト 最新バージョン：v8.1.4 サイトフィニティ リストのもう一つは、次世代型Web CMSです。Gartner Peer Insights Customer Choice forを受賞しています。2018年、2019年と2年連続でWeb CMSを受賞しています。 RadControlのような素晴らしいソリューションを生み出したのと同じチーム、Telerikによって開発されています。これ以上言う必要があるでしょうか？ ハイライト 最新バージョン：12.1.7100 モジョポータル mojoportalは、比較的知名度も利用者も少ないCMSですが、多くの機能を備えています。最もスケーラブルでモバイルフレンドリーな.netベースのCMSの1つである。 このCMSは、コンタクトフォーム、ブログ、フォーラム、Google/Bingマップ、ニュースレター、カレンダー、投票、eコマース、その他多くの機能で構成されています。 また、MS SQL 2005/2008/SqlAzure、MySQL、SQL CE、Firbird Sqlをサポートしています。 多くの人がこのCMSを使用して独自のアプリケーションを開発することを好みます。最も強力なスタンドアロンCMSの1つであるため、学習や使用が容易です。 ハイライト […]
Text-to-Speech Engine技術（より一般的にはTTSと呼ばれる）を使用して、テキスト文書の音声版を作成します。 デジタル機器の普及に伴い、音声認識やそれに類する技術への依存度が高まる中、TTSが脚光を浴びています。 しかし、この技術の応用はそれだけにとどまりません。この技術の助けを借りて、テキストメールを音声記録に変換することができます。また、視覚障がい者の方がテキストコンテンツを理解するのにも役立ちます。 このブログを通じて、最高のオープンソースTTSエンジンツールをいくつか見ていきたいと思います。これにより、その特徴や利点をより明確に理解することができます。 MARYTTS MARY Text-to-Speech は、英語（英米語）、フランス語、ドイツ語、イタリア語、ロシア語、その他多くの言語をサポートする多言語 TTS 合成プラットフォームです。 特徴 イースピーク eSpeakは、WindowsとLinuxの両方で利用可能な、コンパクトなオープンソースのテキスト音声合成エンジンです。英語はもちろん、その他多くの言語をサポートしています。その主な機能を簡単にご紹介しましょう： 特徴 ミミック 電光石火のオープンソースTTSエンジンで、その中核機能は以下の通りです： 特徴 CMUフライトTTS Festival Liteは、より一般的にFliteとして知られています。小型のランタイムエンジンで、TTSエンジンの中では最速と言われています。 オープンソースのエンジンであるため、無料で利用でき、多くのカスタマイズが可能です。そのため、多くの企業がこのTTSエンジンを採用しています。ここでは、そのコアとなる機能のいくつかを見てみましょう： エムブローラ MBROLAは、Multi-Band Resynthesis OverLap Addの略です。MBROLAは、著名なオープンソースのTTSエンジンの1つでもあります。そして、多くの音声言語のサポートを提供しています。では、その主な機能を簡単に見てみましょう： YakiToMe YakiToMeは、テキストファイルを簡単に音声ファイルに変換することができます。音声ファイルをMP3オーディオファイルにダウンロードすることができます。その主な機能を理解しましょう。 キーテイクアウェイ 上記のツールにより、オープンソースのttsエンジンは、異なる言語のテキストを変換するために広く使用することができることが理解できます。また、これらのエンジンを使って、ソーシャルプラットフォームや社内ユーティリティなどを作成することも可能です。
CAの多くは、Alexa、Siri、Google Assistant、Cortanaなどの音声アシスタントを聞いたことがあるはずです（そしておそらく、彼らからも話を聞いたことがあるでしょう）。 これらの音声アシスタントは、基本的に音声認識（当たり前ですが）、NLP、音声の合成をベースにしています。 世界の音声アシスタント市場は、2018年＠12億ドルから2024年には54億ドルへと30%の成長を見せると予測されています。 最近の消費者調査の結果、2020年1月の時点で、米国の成人8770万人がスマートスピーカーを使用していることが確認されています。 2019年第3四半期時点で、アマゾンは1040万台でアリババ（390万台）、バイドゥ（370万台）、グーグル（350万台）などを抜いてスマートスピーカー市場をリードしています。 このように市場が急成長しているため、多くの企業が業務の一部として活用しようと躍起になっています。 音声アシスタントはまだ完全に実現された技術ではないので、企業にとっては、簡単にカスタマイズしたり、遊んだりできる音声アシスタントソリューションを選ぶことがより理にかなっています。 そうなると、オープンソースの音声アシスタントがぴったりです。それでは、現時点で入手可能な最高のオープンソース音声アシスタントをいくつか深掘りしてみましょう。 マイクロフト Mycroftは、おそらくすべてのオープンソースの音声アシスタントの選択肢の中で最も人気があり、その最初のものでもあります。Mycroftは、2015年にMark 1で製品キャンペーンを開始し、それ以来長い道のりを歩んできました。 マーク1を使いこなすためのノウハウをご紹介します。マークは、事実関係の問い合わせに答えたり、音楽を再生してくれたり、Wi-Fi接続された家電を簡単に操作できたりと、初歩的な操作のすべてをこなすことができます。 マイクロフトは、次世代スマートスピーカーと言われるマーク2まで作っています。 マイケル・ルイスは最近、新CEOとして入社しました。彼のインタビューから、マイクロフトが事業を運営する上で、プライバシーとオープン性を最も重要視していることが推測される。 価格について： Mark 1は149.99ドル、Mark 2は予約時に1ドルのデポジットを徴収しているそうです。発売までしばらくお待ちください。 オープンアシスタント Open Assistantは、オープンソースの音声アシスタントのプロトタイプです。Open Assistantが音声アシスタントの選択肢としてより魅力的なのは、音声コマンドがデバイスにのみ制限されることを保証する点です。 Open Assistantは、ブートマインド、ルートマインド、ユーザーマインドの3つの主要コンポーネントで構成されています。 ブートマインドは、一種の電源ボタンとして機能します。このコンポーネントは、トリガーワードが話されるとシステムを初期化し、その後、ルートマインドが起動するようになっています。 ルートマインドは、このユニットの中心的なコンポーネントです。このコンポーネントは、デバイスが基本的な一連の音声命令に反応するのを助けます。 そして最後に登場するのが、この3つの要素の中で最も高度で、特定の方法で学習し行動する能力を持つ「ユーザーマインド」です。 価格について フリーソフトです。 ジャスパー この音声コンピューティングアシスタントを開発したのは、プリンストン大学の学生であるShubhro SahaとCharlie Marshの2人です。 Jasperは、基本的なマイク、ネットワークアダプター、Raspberry Piなど、非常に基本的なハードウェアで動作します。 Spotifyの音楽を再生したり、天気予報などの初歩的な質問に答えたり、ソーシャルメディアの更新を追跡したりと、基本的な操作を行うことができるのが特徴です。 価格です： これもフリーソフトで、自分の好きなように機能を設計することができます。 リントー LinTOは、オープンソースの音声アシスタントソリューションのもう一つの例です。このプロジェクトは、フランス政府のPIA（未来投資プログラム）の資金援助を受けています。 LinTOに大きく有利に働くのは、SaaSとして動作し、お客様の敷地内にデプロイできることです。 本プラットフォームの主な特徴は以下の通りです。 価格について このオープンソースシステムは、GNU Affero Licenseのもと、余剰料金やフリーミアムモデルなしで利用できます。 ラスパイ このオープンソースの音声アシスタントは、マイケル・ハンセンによって作成され、維持されています。 Rhasspyは、以下のような異なるタイプのハードウェア上で実行することを意図しています。 Rhasspyの主な機能は、ウェイクワード検出、音声転写、意図認識、トレーニングなどです。 価格について このオープンソースの音声アシスタントは、MITライセンスで提供されています。 エイミーボックス Aimyboxは、オープンソースの音声アシスタントSDKです。このオープンソースのSDKは、AndroidとiOSの両方で使用することができます。 […]