ビジネス用語集一覧 | レイヤーズ・コンサルティング

データドリブン経営 #DX #ERP: データドリブン経営とは、日々収集したデータを分析し、その結果をもとにビジネス上の意思決定を行うこと、および上記を実現するために意思決定プロセスを再設計・構築する活動を指します。「経営」という言葉がついていますが、ここで言う意思決定とは経営レベルのみのものを指すのではなく、現場レベルでの意思決定も含みます。

データマイニング #経営・戦略 #マーケティング #DX: データマイニングとは、大量のデータの中から、自明ではなかった有益な情報（パターンや相関関係など）を発掘する手法です。ネットワークの普及やコンピュータ性能の向上によって、個人や企業問わず広い範囲においてビッグデータの処理を容易に行えるようになりました。現在は多くのビジネスの現場で活用されています。

データマネジメント #財務・経理: 企業活動において、データのやり取りは必須であり欠かせません。昔は紙媒体でやり取りされていたものも近年ではそのほとんどがデータ化されています。従って、世界中の企業とタイムラグなくやり取りでき、データそのものが資産となっている現代において、そのデータをいかに活用し、いかに管理するかがビジネス差別化において欠かせないものとなっています。ここでは、そのデータマネジメントの重要性やポイントについてご紹介します。

データレイク #財務・経理 #DX: データレイクとは大量の非構造化データ（データの正規化や統合化等を行っていない状態の生データ）をそのまま蓄積しておく場所です。データレイクでは、フラットファイルシステムをサポートするマシーンやメインフレームさえあれば問題ありません。また、データの処理（データの構造化等）は別のサーバにデータを移動させて行います。SNSやIoTにより大量に発生するビッグデータ処理を高速化するため、Hadoop Distributed File System（HDFS）などを利用したりします。データレイクでは、大量のデータを入手した際、何に使用するのか検討する場合、取り急ぎの対応として生データのままでデータを蓄積することが可能です。

DNS #DX: DNS（Domain Name System）サーバーとは、ドメイン名とIPアドレスを対応させて変換する仕組みを提供するサーバーです。インターネット上でパケットの送受信を行う際には、IPアドレス「XXX.XXX.XXX.XXX」といった形の数字の羅列が利用されており、人間が扱うのには適していません。そこでDNSで、人間が管理しやすい「www.sample.com」などのドメイン名で通信先を指定しています。

DoS攻撃 #DX: DoS攻撃とは、悪意を持って特定のネットワークやコンピューターに対して大量のデータを送り付けたり、脆弱性を利用して不正処理を行ったりすることによって、攻撃対象のシステムを機能停止に陥らせるサイバー攻撃手法です。また、DoS攻撃の一種としてDDoS攻撃があります。DDoS攻撃とは、複数のコンピューターを不正に乗っ取り、それらを用いてDoS攻撃を行うサイバー攻撃手法です。複数台のコンピューターによるDDoS攻撃では、一台のコンピュータによるDoS攻撃よりも大量のデータを送り付けることが可能になります。

ディープラーニング #DX: ディープラーニングとは、コンピューターによる機械学習の1つで、「深層学習」とも言われています。人間の脳神経回路をモデルにした「ニューラルネットワーク*」を利用することで、より正確で効率的な判断を実現させる方法です。データを分析するうちに、コンピューター自らがデータに含まれる潜在的な特徴をとらえ、判断基準そのものを作成し、その判断基準に基づいてさらに学習を繰り返します。音声認識や画像認識などのパターン認識の分野で実用化されています。 *ニューラルネットワーク：ニューラルネットワークとは人間の脳神経回路を模したモデルです。人間の脳神経細胞（ニューロン）と神経回路網（シナプス）から構成されています。ニューラルネットワークは、ニューロンとシナプスを人工ニューロンという数式的なモデルで表現したものとなっています。ニューラルネットワークは「入力層」、「中間層」、「出力層」から構成されます。入力データは、ニューラルネットワークの「入力層」、「中間層」、「出力層」という3つの層を通過して処理が行われ、結果が出力されます。より複雑な情報に対応するように「中間層」を増やし、多層構造をとったニューラルネットワークのことをディープラーニングと言います。

DR（ディザスタリカバリ） #経営・戦略: DRとは、Disaster Recovery（ディザスタリカバリ）の略で、直訳すると「災害復旧」となり、地震や津波などの災害や、テロ、不正侵入などによりシステムの利用が不可能になった際に復旧や修復をすること、また、そのためのシステムや体制を指します。日本では地震や台風、津波などの自然災害の発生確率が高いため、災害発生時の復旧・修復方法を予め検討することは極めて重要です。 DRの方法にはデータのバックアップや、遠隔地におけるシステムの二重化があります。バックアップとは、予めシステムに蓄積されているデータを別の記憶装置やメディアに保存することです。システムが被災した場合には、予めバックアップしておいたデータを復元することで、データが消滅することを防ぎます。しかし、バックアップしたメディアを元のシステムと同じ場所に保存している場合、同時に被災する恐れがあります。そのため、バックアップは別の場所に保存することが重要になります。システムの二重化とは、同じシステムを別の場所に構築しておき、災害により元のシステムが使用できなくなった際、別の場所のシステムに切り替えるという方法です。全体としてシステムは稼働し続けるため、停止してしまうとビジネスに大きな影響が生じるシステムや社会インフラを支えるシステムなどで利用されています。 DRの目的は、システムの停止時間を最小限に抑え、迅速にサービスを復旧することです。この時に重要視すべき指標が2つあります。1つ目がRPO (Recovery Point Objective)、2つ目がRTO (Recovery Time Objective)です。RPOは障害が発生した際、時間をどこまでさかのぼって復旧するかを示す指標であり、RTOは破損したデータをいつまでに復旧するかを示す指標です。どちらも小さいに越したことはありませんが、コスト面を考慮して、どの段階まで対策を講じるべきか、費用対効果を検討する必要があります。

テキストマイニング #DX: テキストマイニングとは、テキストを対象としたデータマイニングで、構造化されてない大量のテキストデータから、「自然言語処理」と呼ばれる解析手法を用いて、相関関係や傾向などの新たな有益な情報を抽出する分析手法です。テキストマイニングは、定量データではなく、定性データを分析します。従って、「肯定的」「否定的」「中立的」といった感性情報などを抽出できる手法として注目されています。

TS（Technical Standard） #ECM: TSとは、Technical Standard（技術規格）の略です。設計標準と同義、設計における標準の考え方の一部で文書化したもの。主に自動車業界で用いられている用語になります。部品や半製品の設計時に標準としてまとめられた、顧客要求や社内規格を基に設計を行うことで品質担保が可能となります。

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