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このカテゴリーから、どれも13分以内で読める短い記事を3本ご紹介します。そのあとはトピックから探すか、下の一覧を順にご覧ください。
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14 件の記事（新しい順）
DatabricksDatabricksは何に使われるのか：わかりやすい解説
Databricksは、企業がデータを1か所に集め、整え、レポーティング、機械学習、AIに活用する場です。何ができるのか、何に向かないのか、そして自社に必要かどうかの見極め方を解説します。
· 14 分で読めます
DatabricksDatabricksとMicrosoft Fabricの比較：選択のためのガイド
主なアウトプットがPower BIであるMicrosoft中心の組織なら、Fabricのほうが早道です。エンジニアリングと機械学習のプラットフォームとしてはDatabricksのほうが強力です。多くの組織は結局両方を運用しており、意図して設計するならそれが正解になり得ます。
· 15 分で読めます
DatabricksDatabricksの料金解説：DBUと実際に支払う金額
DatabricksはDBUで課金しますが、DBUの単価は請求額の一部にすぎません。コンピュートの種類とティアによる料金の違い、クラウドプロバイダーが上乗せして請求するもの、そして実際にお金が漏れる場所を解説します。
· 14 分で読めます
DatabricksDatabricksのUnity Catalog：ガバナンスを正しく設定する
Unity CatalogはDatabricksのすべてを統制するガバナンス層です。アクセスの制御、リネージの追跡、誰が何に触れたかの証明を1か所で行えます。その仕組みと、3年目になっても筋の通る設計の方法を解説します。
· 17 分で読めます
DatabricksDatabricks GenieとAgent Bricks：企業データの上で動くAI
Databricks Genieを使うと、業務ユーザーはガバナンスの効いたデータに自然な言葉で質問できます。Agent Bricksは、開発者がその上にエージェントを構築する場です。それぞれが現在何をするのか、回答の精度を決めるもの、うまくいかない場面、そして製造業や防衛分野で最初のパイロットを進める方法を解説します。
· 15 分で読めます
SnowflakeSnowflakeとDatabricksの比較：2026年の選び方
今ではどちらのプラットフォームも、データウェアハウス、データエンジニアリング、Postgres、AIエージェントをこなします。選択を決めるのは、仕事がどこから始まるか、誰が運用するか、誰がクラウドの請求を払うかです。私ならこう判断します。
· 15 分で読めます
SnowflakeSnowflakeの料金解説：クレジット、エディション、コスト
Snowflakeは、コンピュートをクレジットで、ストレージをテラバイト単位で、データの移動をテラバイト単位で請求します。それぞれの定価、誰も気付かないうちに請求が膨らむところ、そして私が本稼働前に設定する管理策を解説します。
· 14 分で読めます
SnowflakeERPデータをSnowflakeへ：SAP、Oracle、Dynamics 365
2026年にSAP、Oracle、Microsoft Dynamics 365のERPデータをSnowflakeに取り込む現実的な方法、それぞれのライセンス上の落とし穴、そしてプラットフォームが信頼されるかどうかを決めるデータモデルの作業を解説します。
· 14 分で読めます
SnowflakeSnowflake Cortex AIとSnowflake Intelligenceの解説
Snowflake Cortex AIは、自社のSnowflakeアカウントの中で動くAIサービス群です。各部分が何をするのか、定価でいくらかかるのか、リスクがどこにあるのか、そして製造業や防衛分野で最初のパイロットをどう進めるかを解説します。
· 14 分で読めます
SnowflakeSnowflakeのアーキテクチャ解説と、その用途
Snowflakeは、ストレージ、コンピュート、調整の3つを別々の層に分けたクラウドデータプラットフォームです。そのアーキテクチャの仕組み、企業が何に使っているのか、そして適さない場面を解説します。
· 15 分で読めます
技術SAP BPC：機能する場面、しない場面、そして次の一手
SAP BPCは今もサポートされていますが、その先はどのバージョンを使っているかで決まります。今も得意なこと、重要なメンテナンスの期限、そして計画をSAC、連結をGroup Reportingへ移すべきタイミングを説明します。
· 15 分で読めます
技術SAP Analytics Cloud：戦略、価格、うまくいく条件
SAP Analytics Cloudはレポーティングとプランニングを1か所にまとめますが、土台のデータが信頼できて初めて機能します。できること、費用、選ぶべき場面を整理します。
· 11 分で読めます
危機対応とリカバリーSAPデータ移行が失敗する理由と、その対処法
SAPのデータ移行の多くは、業務側が思い描くデータの姿を前提に計画を立てるために失敗します。このガイドでは、カットオーバー失敗の大半に共通する5つのミス、そのまま使えるモックロード計画、どのS/4HANAツールがどの作業に向くかを解説します。
· 13 分で読めます
モダナイゼーションと業界660億ドルのERP市場、それでもCFOがExcelに頼る理由
ある物流のスーパーバイザーから、会社が計画モジュールに大金を投じたにもかかわらず、チームが毎週ERPのデータをExcelに書き出して在庫計画を立てていると聞きました。本当のERP失敗の物語は、本稼働ではなく、このギャップにあります。AIだけでは、そのギャップは埋まりません。
· 12 分で読めます
執筆：Noel D'Costa
SAP、Oracle、MicrosoftのERPデリバリーに25年携わり、現在は最高技術責任者（CTO）を務めています。自ら率いたプログラムの経験をもとに、こうした判断を担う方々に向けて書いています。
いま取り組んでいることを お聞かせください。
30分の通話です。プログラム、判断が必要な事項、または課題をお聞かせください。私がお力になれるかどうかをお伝えし、難しい場合は適任者をご紹介します。