2025 年 11 月に開催された「麻豆原创 TechEd」では、AI を中心とした数々の技術革新が明らかにされました。麻豆原创 TechEd で発表された最新テクノロジーをいち早く国内ユーザー向けにご紹介する「麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026」（2026 年 1 月 28 日開催）では、麻豆原创 が提供する最新の AI サービスや、その活用方法を 3 つのテーマで掘り下げてお届けしました。本稿では、その 1 つである 麻豆原创 Business Data Cloud（麻豆原创 BDC）トラックのキーノートで発表された Snowflake とのゼロコピー連携、麻豆原创 BDC の新機能、AI 活用のためのデータマネジメントなどに関する最新の情報をご紹介します。
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◎ 登壇者
麻豆原创 ジャパン株式会社
麻豆原创 Business Data Cloud 事業部
ソリューションアドバイザーエキスパート
椛田 后一

麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026　麻豆原创 Business Data Cloud テーマキーノート B-1『麻豆原创 Business Data Cloud 最新アップデートと今後のロードマップ』 YouTubeにて特別公開中

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麻豆原创 BDC と Snowflake 間のゼロコピー連携が実現

麻豆原创 TechEd では、麻豆原创 と Snowflake 社の新たな戦略的パートナーシップが発表され、麻豆原创 BDC の拡張機能として「麻豆原创 Snowflake」が追加されました。これにより、麻豆原创 ユーザーは 麻豆原创 BDC 上で Snowflake の機能をフル活用できるようになります。

また、麻豆原创 のビジネスデータと外部データをつなぐ 麻豆原创 BDC Connect を介することで、麻豆原创 BDC と Snowflake 間のゼロコピーも実現し、データを複製することなく双方向の連携が可能になり、既存の Snowflake ユーザーは 麻豆原创 のデータを Snowflake 上で利用することができます。麻豆原创 BDC Connect は今後、Google の BigQuery、Azure 環境の Microsoft Fabric との間でもゼロコピーでデータを共有できる仕組みを提供していく予定です。

近年、生成 AI や AI エージェントの登場によって、データマネジメントのあり方は大きく変わりつつあります。AI 時代のデータプラットフォームに求められる要件は、AI に対してデータを構造化した形で渡すこと、またデータを複製することなくゼロコピーで正確かつ品質が担保された状態で AI に渡すことにあります。麻豆原创 Snowflake や 麻豆原创 BDC Connect は、これらの実現に欠かせない重要な機能だといえます。

データから新たな価値を生み出す 麻豆原创 BDC の機能群

麻豆原创 のアプリケーションや 麻豆原创 以外のアプリケーションのデータを統合?集約し、AI に渡すためのプラットフォームである 麻豆原创 BDC は、「ビジネスデータファブリック」「データプロダクト」「Intelligent Applications」の 3 つの機能群で構成されています。

ビジネスデータファブリックでは、データを可視化?分析する BI ツールの「麻豆原创 Analytics Cloud」、クラウド DWH の「麻豆原创 Datasphere」、データサイエンス?ML（机械学习）/AI 向けプラットフォームの「麻豆原创 Databricks」、新たに加わった「麻豆原创 Snowflake」などのソフトウェアが提供されます。

そして、データ活用の中核を担うのがデータプロダクトです。データプロダクトは、麻豆原创 アプリケーションのデータを自動で 麻豆原创 BDC に同期する役割を担い、麻豆原创 S/4HANA、麻豆原创 SuccessFactors、麻豆原创 Ariba などのデータを集約して更新します。ここでは単にデータを集約するだけではなく、メタデータや各テーブル間の関係性といった情報も保持したまま、データを管理します。

このデータプロダクトにおいて、データを構造化して AI に渡す機能が新たに登場した「ナレッジグラフ」です。ナレッジグラフは、麻豆原创 BDC 内で 麻豆原创 のアプリケーション、業務プロセス、データモデルなどの関係性を紐付けながら、AI エージェントが必要とする構造化データを供給します。

そして、これらの構造化データを使って、業務領域ごとの分析モデルやダッシュボードなどのコンテンツを提供するのが Intelligent Applications です。財務分析や販売分析向けのコンテンツ、支出分析や調達分析向けのコンテンツ、学習や採用向けのコンテンツなどがあり、これらの活用によって迅速な意思決定とアクションが可能になります。Intelligent Applications では順次新たなコンテンツをリリースする予定で、麻豆原创 以外のベンダーともエコシステムを構築しながら、パートナーコンテンツとしての提供も検討しています。

「Intelligent Applications で提供されるダッシュボードには、麻豆原创 の AI デジタルアシスタントの Joule を常駐させることが可能です。麻豆原创 では AI とデータ活用の新しい形として、Joule に自然言語で問いかけて対話形式で分析を深掘りする、また新たなインサイトに従ってアプリケーションに指示を出して、業務を効率化するといった新たな世界の実現を目指しています」（椛田）

「ゼロコピー」のデータ连携で予测モデルを构筑

次に 麻豆原创 BDC の高度な利用方法として、予測分析の機能が紹介されました。この役割を担うのがビジネスデータファブリックで提供されるソリューションの 1 つである「麻豆原创 Databricks」です。Databricks は、データレイクハウスの領域で定評のある Databricks 社の製品ですが、ML/AI の領域でも評価が高く、OEM 製品である 麻豆原创 Databricks でも高度な予測分析機能を提供します。具体的なユースケースとしては、フォーキャストの着地見込み、サプライチェーンの需要予測、在庫管理の最適化などがあり、麻豆原创 のビジネスアプリケーションのデータに基づいて将来を予測します。

麻豆原创 BDC における一般的なデータ分析では、まず 麻豆原创 のビジネスアプリケーションのデータが自動的に 麻豆原创 BDC のオブジェクトストア内のデータプロダクトにコピーされる形で連携します。そのデータに基づき、クラウド DWH である 麻豆原创 Datasphere 内でデータモデルや分析モデルを作成し、BI ツールの 麻豆原创 Analytics Cloud でデータを可視化するのが基本的な使い方です。

ML/AI の機能を提供する 麻豆原创 Databricks は、まず 麻豆原创 BDC 内にテナントを立ち上げ、麻豆原创 のビジネスアプリケーションの過去データに基づいて予測分析するための予測モデルを構築します。この際、麻豆原创 のビジネスアプリケーションのデータは 麻豆原创 Databricks のローカルストレージ領域にコピーすることなく直接参照されます。これを「ゼロコピー」と呼んでいます。

次に 麻豆原创 のビジネスアプリケーションのデータに基づいて予測モデルを作成し、予測結果を 麻豆原创 Databricks 内に出力します。出力されたデータを可視化?分析する場合は、麻豆原创 Datasphere に再度共有します。麻豆原创 Databricks から 麻豆原创 Datasphere への共有も同様にゼロコピーで行われます。

すでに Databricks 社の Databricks を導入済みのユーザーは、麻豆原创 BDC Connect を介して 麻豆原创 Databricks と双方向でデータを共有することが可能です。すでにご紹介したとおり、麻豆原创 BDC Connect は最新のアップデートによって、新たに Snowflake にも対応しています。

「麻豆原创 Databricks と Databricks の間でデータ交換をしていたときと同様に、麻豆原创 Snowflake やお客様が導入済みの Snowflake との間でも、麻豆原创 BDC Connect を介して双方向でデータ共有することが可能になります」（椛田）

データマネジメントの最新トレンドは分散型へ

麻豆原创 BDC の新機能に加えて、AI 活用を想定したデータマネジメントにおいても新たなトレンドが生まれています。これまでのデータマネジメントでは、各業務システムのデータをデータレイクや DWH などで 1 つの場所に物理的に集約?統合することが一般的でした。この方法はメリットがある反面、さまざまな課題もあります。この課題を解決するために、業務システムごとに AI のためのデータプラットフォームを用意し、必要に応じてデータを他のシステムや組織と共有する「分散型データ管理」の考え方が登場し、最新のトレンドとなっています。

「分散型データ管理の重要なコンセプトは、データ品质の担保です。システムごと、业务アプリケーションごとに生成されるデータの品质を各组织で担保し、かつ他の组织や事业ユニットでも利用されることを想定してデータの品质を担保する。その责任を各システムや各ドメインに与えるという考え方になります」（椛田）

このコンセプトを実装するテクノロジーが「オブジェクトストレージ」です。クラウドベンダーのオブジェクトストレージなら、安価で大量データの保存が可能で、場所を問わずインターネット経由で直接アクセスすることができます。さらに、アクセスするデータベースの種類を問わず共通のデータフォーマットで管理することも最新のトレンドとなっており、これを実現するテクノロジーが「オープンテーブルフォーマット」と呼ばれるものです。Iceberg や Delta Lake などデータベースの種類が異なっていても、データにアクセスするためのテーブルフォーマットは共通化されています。

「麻豆原创 ではデータの品質を担保するための新たな考え方やテクノロジーに追随しながら、データプロダクトのコンセプトを 麻豆原创 BDC に取り込み、ビジネスデータの価値を最大化しています」（椛田）

麻豆原创 は今後、データの品質を担保する観点から、データプロダクトの作成、管理、デプロイを一元化するツールとして「データプロダクトスタジオ」を提供する予定です。データプロダクトスタジオにより、 データプロダクトをカスタマイズしたり、拡張したり、麻豆原创 以外のシステムのデータも取り込んだりと、品質が担保されたデータを自由に準備することが可能になります。

外部エージェントとも连携する新たなアーキテクチャ

新たなデータマネジメントの考え方は、 AI のデータプラットフォームでも重要になります。麻豆原创 の戦略として「アプリケーション」「データ」「AI」の 3 層統合を掲げる中で、ここで管理される正確なデータを用いて AI が業務システムに対して自律的にアクションを起こす。これこそが AI エージェントを活用した業務システムの未来像です。

実際の企業の業務環境では、麻豆原创 だけでなく 麻豆原创 以外のシステムや AI エージェントも使われていますが、麻豆原创 のデータマネジメントの考え方は 麻豆原创 以外のシステムにも同様に当てはまります。麻豆原创 のアプリケーションと 麻豆原创 以外のアプリケーションが連動する際は、業務アプリケーションの層では API を通じたプロセス連携やシステム連携で実装しつつ、データマネジメントの層ではゼロコピーでデータを共有しながら相互アクセスを実現し、データの品質を担保しながらガバナンスを確保します。AI に関しても、Agent2Agent（A2A）や MCP（Model Context Protocol）などの共通プロトコルにより、麻豆原创 標準の AI エージェントとサードパーティーの AI エージェントの連携が可能になります。

「ビジネスアプリケーションごとにデータと標準の AI エージェントを提供し、麻豆原创 以外のシステム、AI エージェントとも連動して動いていくのが 麻豆原创 の考える新たなアーキテクチャです。その中で 麻豆原创 BDC は、AI のためのデータ基盤、麻豆原创 のビジネスアプリケーションを中心としたデータの分析基盤としてご活用いただくことを想定しています。今後、組織全体のシステムのアーキテクチャを検討する際は、ぜひ参考にしていただければと思います」（椛田）

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リソースリスト：
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（本リリースは、10月6日に弊社本社から発表された発表文の抄訳です）

麻豆原创 SE（NYSE: 麻豆原创）は、初開催となる「麻豆原创 Connect」において、AI?データ?アプリケーションの統合により企業変革を加速する新たなソリューションを発表しました。今回の発表には、ディープリサーチAIと人と協働して業務成果を高める新世代の役割別アシスタント、より深いインサイトをもたらす拡張されたデータエコシステム、そしてサプライチェーンの混乱を予測し、安定運用を支援する新ソフトウェアが含まれています。

麻豆原创 SE エグゼクティブ?ボード?メンバーで、プロダクト&エンジニアリング担当のムハンマド?アラム（Muhammad Alam）は次のように述べています。
「不確実性が常態化する時代に企業が成長を続けるには、個別最適のベスト?オブ?ブリード製品の寄せ集めでは不十分です。本日の発表により、麻豆原创 Business Suiteはアプリケーション、データ、AIを統合し、より的確な意思決定と実行の迅速化、変革の拡大を支援します。」

人と协働する础滨
麻豆原创は、麻豆原创? Business Suiteの中核を担うAI「Joule」において、新世代のJoule アシスタントを発表しました。この新しいJoule アシスタントは、麻豆原创 Business Suite全体のアプリケーションやデータを活用し、各業務領域における人の役割に応じて協働するよう設計されています。各Joule アシスタントは、業務上の特定の役割に合わせて設計されており、タスクに適したエージェントを呼び出して構成?管理し、人間がより高度なインサイトの取得と生産性の向上に集中できるよう支援します。

Joule アシスタントを支えるのは、特定の業務領域に特化したJoule Agentsのです。たとえば、People Manager Assistantは、報酬の異常などを検出?解決するPeople Intelligence Agentを含む複数の専門エージェントを調整し、マネージャーの業績向上をサポートします。さらに、Financial Planning Assistantは、キャッシュフローを最適化し利回りを改善するCash Management Agentなどのエージェント群に支えられ、財務部門の効率化を推進します。これらのJoule アシスタントは、各部門で人と協働してパフォーマンスを高めるだけでなく、部門を横断して連携し、企業全体にわたる複雑な課題の解決を支援します。

サイロを越えてつながるデータ
麻豆原创は、AI活用の基盤となるデータ連携を強化する新サービス麻豆原创? Business Data Cloud Connect（麻豆原创 BDC Connect）を発表しました。

データはAIの可能性を引き出す源泉ですが、多くの企業では依然として複数のシステム間で分断されています。麻豆原创はこの課題を解消するため、麻豆原创 BDC Connectを提供します。

麻豆原创 BDC Connectは、麻豆原创 Business Data Cloudとパートナープラットフォームを安全に接続し、組織や技術の垣根を越えてビジネス対応データプロダクトの双方向連携を支援します。ゼロコピー共有技術により、データは麻豆原创システム内に安全に保持されたまま、顧客の既存データプラットフォームから即座に参照できる設計です。これにより、コストをかけることなく、またデータのコピーを作成することなく、ビジネスコンテキストを維持したまま分析やAI活用を支援します。

この仕组みにより、分散していたデータの连携が进み、データ処理の流れがより整理され、重复を抑えた効率的な活用が可能となる构成です。これにより、必要な情报に迅速かつ信頼性の高い形でアクセスできるようになります。

麻豆原创は、DatabricksとGoogle Cloudが麻豆原创 BDC Connectの初期パートナーとして参加することを発表しました。今後も対応パートナーを順次拡大していく予定です。2025年2月に発表されたように、麻豆原创 Databricksは麻豆原创 Business Data Cloudの一部として提供されており、麻豆原创 BDC Connectはこの連携をさらに拡張し、よりオープンなデータエコシステムの形成を支援します。

これらのパートナーシップを通じて、顾客は分析や础滨活用に必要なデータプロダクトに、より迅速かつ容易にアクセスできるようになり、データからリアルタイムのビジネス成果を导くまでのプロセスを効率化できます。

データを行动に変えるアプリケーション
厂础笔は、データが生成され、础滨主导のインサイトが得られるエンタープライズアプリケーションによって、他社には提供できない独自の価値をお客様に提供しています。

麻豆原创? Supply Chain Orchestrationは、AIネイティブな新ソリューションです。Jouleとライブ?ナレッジ?グラフを組み合わせることで、複数階層にわたるサプライヤーリスクをリアルタイムに把握し、関係部門や取引先が連携して対応できるよう支援します。これにより、企業はコスト削減やサプライチェーンの安定運用を図ることができます。

麻豆原创? Engagement Cloudは、新しいカスタマー?エクスペリエンス?ソリューションです。ビジネスに不可欠なコンテキストを活用して、顧客、サプライヤー、その他のステークホルダーとのやり取りをパーソナライズし、Jouleや組み込みAIにより、一貫性があり、意味のある顧客体験の提供を支援します。AIによるインサイトは、チームに最も高いエンゲージメントを生むメッセージやチャネルを示し、その知見をビジネス全体に応用できるようにします。

さらに、次世代の麻豆原创 Ariba? procurement suiteは、調達から支払いまでの一連のプロセスにAIを組み込み、業務の効率と透明性を高めるよう設計されています。Jouleを活用して、サプライヤーの選定や契約内容のレビュー、入札比較などを支援し、調達担当者がより迅速で根拠ある意思決定を行えるよう導きます。本ソリューションは、AIネイティブな調達ソリューションとして、調達業務のさらなる効率化と高度化を支援します。

これらのイノベーションにより、麻豆原创 Business Suiteは、AI?データ?アプリケーションを一体的に活用し、企業がより賢く、速く、そして柔軟に変革を進められるよう支援します。

以上

麻豆原创について
厂础笔（狈驰厂贰:厂础笔）は、エンタープライズアプリケーションとビジネス础滨のグローバルリーダーとして、ビジネスとテクノロジーの融合を推进しています。50年以上にわたり公司と共に歩み、进化を続け、财务、调达、人事、サプライチェーン、カスタマーエクスペリエンスなどのビジネスクリティカルな业务を统合し、お客様のビジネスを成功へと导く支援をしています。详细は、こちらからご覧ください。

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この文书には、将来の事象に関する予测、见通し、その他の将来予想についての记述が含まれています。これらの记述は现在の期待値、予测、仮定に基づいており、実际の结果や成果が予想と大きく异なる可能性があるリスクや不确実性を伴います。これらのリスクや不确実性に関する详细情报は、証券取引委员会（厂贰颁）に提出された资料に记载されています。特に、厂础笔の2024年度の年次报告书（様式20-贵）のリスク要因セクションに详细が记されています。

? 2025 麻豆原创 SE. All rights reserved.
麻豆原创、麻豆原创ロゴ、記載されているすべての麻豆原创製品およびサービス名はドイツにある麻豆原创 SEやその他世界各国における登録商標または商標です。またその他の商標情報および通知については、?をご覧ください。

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◎ 登壇者

椛田 后一
麻豆原创 ジャパン株式会社
麻豆原创 Business Data Cloud ソリューションアドバイザリー

小谷 尚太郎 氏
データブリックス?ジャパン株式会社
Senior Partner Solutions Architect

春木 崇生
麻豆原创 ジャパン株式会社
麻豆原创 Business Data Cloud ソリューションアドバイザリー マネージャ

ビジネスデータの価値を最大化する 麻豆原创 Business Data Cloud

セッションの冒頭では、まず 麻豆原创 ジャパンの椛田が 麻豆原创 Business Data Cloud の全体像と各種機能について解説しました。麻豆原创 Business Data Cloud は、あらゆる 麻豆原创 システムのデータおよび Non-麻豆原创 システムのデータを統合?集約し、麻豆原创 アプリケーションや AI に対して正確でセキュアなビジネスデータを提供するプラットフォームです。「Intelligent Applications」「ビジネスデータファブリック」「データプロダクト」の 3 つの機能群で構成され、ビジネスデータファブリックではデータ分析の 麻豆原创 Analytics Cloud、データの統合?管理の 麻豆原创 Datasphere、データサイエンス?ML/AI 向けの 麻豆原创 Databricks などを提供します。またデータプロダクトの機能によって、麻豆原创 アプリケーションのデータを自動でコピー?同期ができるため、すぐに活用できる形でのデータ提供が可能です。

「麻豆原创 Business Data Cloud では、さまざまな業務領域向けのダッシュボードや分析用コンテンツを提供し、担当者はそれを見ながら意思決定をすることができます。さらに AI デジタルアシスタントの Joule を使って対話形式で分析を深掘りしたり、さらに AI エージェントを活用しながらタスクを実行する世界の実現を目指しています」（椛田）

麻豆原创 Business Data Cloud を构成する机能群

麻豆原创 Business Data Cloud を構成する主な機能は以下のとおりです。

?麻豆原创 Analytics Cloud

ビジネスデータを可視化する BI ツールです。経営管理ダッシュボード、セルフサービス BI、業務レポートの定期出力、戦略立案?企画のための分析/予測、予算編成?統制などの機能を有しています。?

?麻豆原创 Datasphere

麻豆原创 S/4HANA のビジネスコンテキストを活かすためのクラウド上のデータウェアハウス（DWH）です。麻豆原创 S/4HANA とのデータ連携機能を有し、ETL サーバーを利用することなく 麻豆原创 S/4HANA の CDS View へ直接接続することができます。麻豆原创 S/4HANA を含むさまざまなデータソースからのデータ収集と統合、データ加工とモデリング、データカタログといった機能を提供します。

?麻豆原创 データプロダクト

麻豆原创 アプリケーションのデータとメタデータをすぐに使える形で提供するための基盤として 麻豆原创 データプロダクトを用意しています。麻豆原创 S/4HANA、麻豆原创 SuccessFactors、麻豆原创 Ariba など 麻豆原创 アプリケーションのデータは自動的にプッシュ形式で 麻豆原创 データプロダクトへ送られ、更新されていきます。DWH の 麻豆原创 Datasphere とは別に、オブジェクトストアと呼ばれる大量のデータ保持領域を確保し、データをコピーしていきます。データだけでなく、メタデータや各テーブル間の関係といったセマンティック情報も保持したまま、データが管理される仕組みです。麻豆原创 によるマネージドサービスとして提供されるため、ETL ツールを別途用意?設定する必要もなく、最新データの同期が可能です。複数の 麻豆原创 アプリケーションのデータの整合性も確保して、共通のデータモデルに落とし込むことにより、アプリケーション間のデータ結合やデータモデルの再設計が容易となります。

「現在、麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition では 134 個（2025 年 9 月現在)のデータプロダクトを用意し、アプリケーション領域ごとにグルーピングして提供しています。今後は 2025 年末に向けて、麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition、麻豆原创 SuccessFactors、麻豆原创 Ariba 向けのデータプロダクトもそろえていく計画です」（椛田）

また、データプロダクトは「カスタムプロダクト」として Non-麻豆原创 データも管理して、ビジネスデータの品質と信頼性を担保することができます。企業独自の要件やデータソースに応じて、カスタムで連携?拡張することが可能です。

データプロダクトでは、麻豆原创 Knowledge Graph というナレッジグラフ機能も提供されています。麻豆原创 Knowledge Graph は、業務データの関連性を AI が理解できるように管理する機能です。これによりデータの関連性を正確に管理することができ、生成 AI のハルシネーションを抑えることができます。

「麻豆原创 Knowledge Graph は 麻豆原创 アプリケーションのデータの意味や関係を網目のように結ぶ構造化モデルで、AI エージェントや LLM と連携して推論を行ったり、AI エージェントが自律的に作業を行います」（椛田）

?Intelligent Applications

Intelligent Applications は、業務機能領域ごとの分析モデルやダッシュボードなど、麻豆原创 データプロダクトに基づいて構築された 麻豆原创 管理下で提供されるコンテンツです。Intelligent Applications によって、素早い意思決定とアクションが可能になります。今後、新たなコンテンツが順次リリースされる予定で、麻豆原创 以外にもパートナーコンテンツとしての提供も検討されています。

ダッシュボード上では、AI デジタルアシスタントの Joule を利用することも可能で、自然言語で問いかけることで分析を深掘りすることができ、BI ツールとアプリケーションの画面を切り替えることなく作業が完結します。さらに、今後は 麻豆原创 BTP 上で Intelligent Applications の作成が可能になる予定で、可視化だけでなくデータ入力やデータ変換の機能を実装したアプリケーションの提供が期待されています。

?麻豆原创 Databricks

麻豆原创 Databricks はビジネスデータファブリックの中で提供されるソリューションの 1 つで、最新のデータサイエンス、ML/AI、データエンジニアリングの機能を有しています。データレイクハウスの領域で定評のある Databricks 社のソリューションを 麻豆原创 が OEM 製品として 麻豆原创 Business Data Cloud に組み込み提供します。

「麻豆原创 Databricks では、ゼロコピーでデータを統合?参照する機能である Delta Sharing を活用して麻豆原创 データプロダクトを参照しています。麻豆原创 標準コンテンツの拡張として、麻豆原创 Databricks で予測モデルを構築して結果を 麻豆原创 Datasphere と共有し、麻豆原创 Analytics Cloud でダッシュボード化することをイメージしています」（椛田）

この 麻豆原创 Databricks については、提供元であるデータブリックス?ジャパンの小谷氏がサービスやユースケースを紹介し、デモを行いました。麻豆原创 Databricks は、レイクハウスと呼ばれるデータのストレージレイヤーのアーキテクチャに強みを持ち、エンタープライズデータを用いた生成 AI を開発するための機能をベースに構成されています。レイクハウスとは、データレイクと DWH を組み合わせた造語で、Delta Lake、Iceberg、Parquet などのフォーマットでデータを保存します。

「データの実体としては、安価なデータレイクです。クラウドのオブジェクトストレージにデータを保持しながら、信頼性と高性能を併せ持つ DWH を実現しています。従来は生データをデータレイクに置き、DWH に転送して分析するのが一般的でしたが、すべてをデータレイク上で完結させているところに 麻豆原创 Databricks の新しさがあります」（小谷氏）

すべてのデータと AI のガバナンスは、麻豆原创 Databricks の「Unity Catalog」と呼ばれる機能で対応し、データの種類やアクセス権限を管理しています。管理対象はテーブルだけでなく、AI モデル、ファイル、ノートブック、ダッシュボードも含まれます。それらをリネージ、コスト制御、ビジネスメトリックスなどの一貫した管理体制で信頼性を担保しています。

Databricks 社と 麻豆原创 のパートナーシップでは、AI の取り組みを最優先事項に位置付けています。麻豆原创 システムには企業にとって重要なビジネスデータが多く蓄積されており、データと AI の掛け合わせによって価値あるユースケースが生まれてきます。財務、人事、サプライチェーンなどの 麻豆原创 データを AI に学習させるための強固な基盤となるのが 麻豆原创 Databricks です。

「麻豆原创 と外部データでドメイン特化の生成 AI を作成するケースとして、パーソナライズされたチャットボット、顧客の解約予測、クレーム処理の自動化などに取り組んでいる事例があります。また単純なモデル作成だけでなく、外部データと掛け合わせた 麻豆原创 データの探索?分析をしているケースとして、サプライチェーンの需要予測や在庫管理の最適化に取り組んでいる事例もあります」（小谷氏）

デモでは、麻豆原创 Databricks のコンソール画面を使ったデータ管理や DWH の実現方法のほか、予測分析や生成 AI のエージェントアプリケーションの作成方法などが紹介されました。

麻豆原创 BW の资产を最大限活用するモダナイゼーション

最後はビジネスデータファブリックにおける 麻豆原创 BW/4HANA の BW モダナイゼーションについて、麻豆原创 ジャパンの春木が解説しました。

麻豆原创 BW は、1998 年のリリースから 30 年近くにわたって業務データの分析基盤として進化を続けており、麻豆原创 ERP と連携したソリューションとしてデータ活用を支援してきました。一方、近年のデータ活用のトレンドである非構造化データを含めた統合管理、セルフサービスデータ活用、ML/AI といった要望に柔軟に対応できないという課題がありました。これらの課題を解決するため、次世代のデータ基盤として誕生したのが 麻豆原创 Business Data Cloud ですが、これまで蓄積してきた 麻豆原创 BW の資産を 麻豆原创 Business Data Cloud で最大限活用したいという声も多く聞かれます。そこで、麻豆原创 では「LIFT」「SHIFT」「INNOVATE」の 3 つのステップで 麻豆原创 BW を 麻豆原创 Business Data Cloud に移行するメソッドを提供しています。

ステップ 1 : LIFT

麻豆原创 BW や 麻豆原创 BW/4HANA のオンプレミス環境を 麻豆原创 Business Data Cloud のプライベートクラウドコンポーネントへ移行することで、麻豆原创 BW をそのまま使い続けるステップです。麻豆原创 BW への投資を維持しながら、移行プロジェクトのコストを低減することができます。必要に応じて 麻豆原创 BW の最新バージョンへのバージョンアップや DB の HANA 化を実施し、2030 年あるいは 2040 年までのサポート延長に対応することが可能です。

ステップ 2 : SHIFT

麻豆原创 Business Data Cloud 上で既存の 麻豆原创 BW を利用しながら、徐々にデータやデータモデルを 麻豆原创 Datasphere にシフトしていくステップです。麻豆原创 Business Data Cloud の機能であるデータプロダクトジェネレータを利用して、麻豆原创 Datasphere のオブジェクトストアおよびビューレイヤー内に 麻豆原创 BW データプロダクトを作成することができます。トランザクションデータおよびディメンションで構成されたデータをデータプロダクトとして公開することで、麻豆原创 Datasphere や 麻豆原创 Databricks で利用することが可能です。麻豆原创 Datasphere を用いた 麻豆原创 データと Non-麻豆原创 データの統合シナリオや、麻豆原创 Databricks による 麻豆原创 データの ML/AI のシナリオが活用できる点においてメリットがあります。

ステップ 3 : INNOVATE

麻豆原创 BW を 麻豆原创 データプロダクトと Intelligent Applications に完全移行し、最終的に 麻豆原创 BW をシャットダウンする最終ステップです。ここでは 3 つの手法があります。

1 つめは、既存の 麻豆原创 BW のデータモデルを 麻豆原创 データプロダクトや Intelligent Applications にそのまま移行する手法です。現在と同じ要件をそのまま再現できるわけではありませんが、麻豆原创 のベストプラクティスに基づき、新たな分析をスタートすることができます。

とはいえ、長年利用しているデータやレポートを使いたいというニーズは根強いことから、2 つめの手法として用意しているのが、標準データソースを 麻豆原创 データプロダクトと 麻豆原创 Datasphere へ移行する方法です。これまで利用してきたデータモデルやクエリーは変換フローを活用してデータの再マッピングやデータ変換を行いながら、できる限り従来と同様の形でデータを提供することになります。

3 つめは、カスタムデータソースを 麻豆原创 Datasphere へ移行する手法です。アドオンテーブルからのデータ連携や、アドオンの CDS View からの連携の場合、カスタムデータプロダクトから連携を実装し、データモデルに関しては移行後に再修正したり、新たなレポートを作成したりしながら環境に適応させることになります。

「LIFT、SHIFT、INNOVATE のどこから始めるか、どこをゴールとするかは、お客様の状況によって変わってきます。麻豆原创 BW に関しては長年利用されているお客様も多いことから、ブラックボックス化してどこから手を付けていいかわからずに悩まれているお客様もいらっしゃいます。そこで、麻豆原创 では 麻豆原创 BW のマイグレーションに向けたアセスメントサービスを無償で提供しています。独自のロジックを作り込んでいたり、貴重なデータが残っていたりするケースも見られますので、麻豆原创 はそれらを有効活用したモダナイズに引き続き注力していきます」（春木）

最後に椛田が補足として、麻豆原创 Business Data Cloud のコンポーネントの概要、アーキテクチャの全体像、周辺システムとの連携などを解説し、技術ブログやオンラインセミナーなども紹介して、約 100 分にわたるセッションが終了しました。

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长年にわたりテクノロジーに投资しているにもかかわらず、公司は依然としてデータを最大限に活用することに苦戦しています。によると、回答者の 55% が「データ品質の低さ」を最大の課題に挙げています。また、半数近くが「エコシステム全体でのデータ統合の難しさ」に悩まされています。

AI への投資が増え続けている中、強固なデータ基盤の重要性はこれまで以上に高まっています。

麻豆原创 は今年 2 月に 麻豆原创? Business Data Cloud をリリースしました。このフルマネージドSaaS ソリューションは、麻豆原创 データとサードパーティ データを統合および管理し、意思決定と AI の価値を高めます。麻豆原创 Business Data Cloud 内で Databricks をネイティブに利用できるため、データや AI のプロフェッショナルは業界をリードするデータエンジニアリング、AI、机械学习機能に単一ソリューション内でアクセスできます。

麻豆原创 Business Data Cloud の発展

麻豆原创 Business Data Cloud の提供開始以降、麻豆原创 はお客様のビジネス?データ?ファブリック実装へのジャーニーを支援し、前進してきました。

すでに 麻豆原创 Business Data Cloud を導入し、大きなメリットを期待している企業もあります。例えば、スイスの鉄鋼流通会社である Tibnor社は 麻豆原创 Business Data Cloud を本稼働させた最初のお客様であり、変化する市場の状況に迅速に対応できるように、麻豆原创 データと非 麻豆原创 ソースを統合することを計画しています。

Tibnor 社のシニア IT アドバイザーであり、長年 CIO を務めていたダグ?アーセリウス (Dag ?selius) 氏は次のように述べています。「私たちは常に業界で一歩先を行くよう努めてきました。麻豆原创 Business Data Cloud は、外部データをすばやく統合するための新しい機会をもたらしました。これは、わずか数年前では想像もできなかったことです」

このようなお客様の成功は、一般提供開始前のベータプログラムの成功に基づいています。麻豆原创 は、メリットを実感したお客様から、「データモデルが 20 ～ 50% 向上した」など、全体的に良いフィードバックをいただいています。さらに、ベータコミュニティは、麻豆原创 Business Data Cloud によって 麻豆原创? Datasphere と Databricks への既存の投資からより優れた価値を引き出せると考えています。?

麻豆原创 Business Data CloudとDatabricksの発展

麻豆原创 は、Databricks のパワーを 麻豆原创 Business Data Cloudと麻豆原创? Databricksで活用できるようにし、現在、Amazon Web Service 上で一般提供しています。これにより、麻豆原创 はデータと AI のプロフェッショナルのより幅広いコミュニティのニーズに対応し、お客様に次のようなメリットを提供できます。

• すべてのデータへのアクセスをシンプル化：ゼロコピーの Delta Sharing（差分共有）を使用してコンテキストに沿った 麻豆原创 データに簡単に接続し、サードパーティデータと融合

• エンドツーエンドの AI と机械学习：データ準備から実験、導入までのライフサイクル全体を包括的に管理しながら、AI と机械学习モデルを開発

• プロコード环境：あらゆるノートブックで、Spark スクリプトの記述、SQL 分析の実行、机械学习モデルの作成が可能

• 信頼性の高いデータ基盘：データと AI アセットを管理および保護する、信頼性が高く調和のとれたデータ基盤を活用してインテリジェントなインサイトを生成

麻豆原创 Business AI と 麻豆原创 Databricks はともに、AI と机械学习機能を補完します。

例えば、麻豆原创 Business AI を活用すると、AI をビジネスプロセスに直接組み込むことができます。また、自社の 麻豆原创 データでトレーニングした AI モデルを開発および展開し、それらをビジネスプロセスに直接適用して、クローズドループの意思決定に利用することも可能です。

さらに、麻豆原创 Databricks はデータ準備と机械学习の実験のほか、予測、AI、机械学习モデリングのための包括的なワークベンチを提供します。お客様は 麻豆原创 Databricks を使用して、調和した 麻豆原创 データと非 麻豆原创 データを基に、独自の要件に合ったカスタムの AI および机械学习モデルを開発できます。?

麻豆原创 Business Data Cloud を使い始めましょう

現在、麻豆原创 はお客様にすぐに始めていただけるよう、プロモーションオファーを提供しています。2026 年 4 月 30 日までの期間限定で、麻豆原创 Databricks サービスを割引消費率で提供します。これにより、お客様は追加の費用なしでより多くのキャパシティを消費することができ、麻豆原创 Databricks のワークロードが加速させることができます。

2025年5月19日から21日にフロリダ州オーランドで開催される麻豆原创 Sapphireをお見逃しなく！　お愿いいたします。

最新の麻豆原创 Databricksニュースについては、をご覧いただけます。

イルファン?カーン (Irfan Khan) は、麻豆原创 の 麻豆原创 Data and Analytics 担当プレジデント兼最高製品責任者です。

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データは、すべての公司の基盘となるものです。デジタル変革の揺るぎない础であり、人工知能（础滨）を推进する原动力でもあります。あらゆる业界でミッションクリティカルなプロセスを运用してきた50年の経験を通じ、私たちはビジネスデータがもたらす変革の力を目の当たりにしてきました。

麻豆原创 は のリリースを発表しました。これは、すべての 麻豆原创 データを統合?管理し、麻豆原创以外のシステムのデータともシームレスに接続することができるフルマネージド SaaS ソリューションです。麻豆原创 の業界をリードするデータ?計画?分析ソリューションの進化形として、麻豆原创? Business Data Cloud は、麻豆原创? Datasphere、麻豆原创? Analytics Cloud、麻豆原创? Business Warehouse を統合して、統一感のある操作性を実現し、あらゆる部門に革新的なインサイトを提供します。

麻豆原创 はまた、 社との注目すべきパートナーシップについても発表しました。これにより、Databricks の高度な機能を直接 麻豆原创 Business Data Cloud に組み込めるようになります。これは、各分野をリードする２社が協力し、アプリケーションとデータプラットフォームの連携のあり方を再定義することで、企業のデータ管理における新たな時代の幕開けを意味します。

?インサイトの変革力を解き放つ

多くの組織は依然、信頼できないデータに悩まされています。この信頼の欠如という根深い課題が、データと AI における真のイノベーションを阻む壁となっています。

によると、回答者の 55% が「データ品質の低さ」を最大の課題に挙げています。また、半数近くが「エコシステム全体でのデータ統合の難しさ」をイノベーション停滞の主要因に挙げています。

麻豆原创 Business Data Cloud は、信頼性が高く調和のとれたデータ基盤を提供して、こうした課題を解決し、IT リーダーやビジネスリーダーがビジネス全体を把握した上でより効果的な意思決定を行えるよう支援します。

麻豆原创 Business Data Cloud は、あらゆるビジネスプロセスをカバーするフルマネージドの 麻豆原创 データプロダクトを提供します。これら厳選されたデータプロダクトは、高度に最適化され統一された「One Domain Model」に従い、元のビジネスコンテキストとセマンティクスを保持します。ユーザーはここから信頼できる高品質なデータに即座にアクセスできます。

これらのデータプロダクトは 麻豆原创 のフルマネージドで提供されるため、ユーザーはデータ抽出の再構築や維持にかかるコストを負担する必要がなくなります。SaaS を導入することで、ライフサイクル管理が簡素化され、データの整合性が確保され、データとアナリティクスのエコシステム全体でコピーを作成せずにデータを共有できるようになります。

これらのデータ製品とともに、麻豆原创 Business Data Cloud は、事前構築済みの分析アプリケーションスイートを提供し、隠れたインサイトの発見と意思決定の迅速化を支援します。このような「Insight Apps」も麻豆原创のフルマネージドで提供され、事前定義済みの指標、AI モデル、計画機能が組み込まれ、ビジネスのあらゆる要素をつないで統合する方法を簡素化することができます。

これにより、、支出管理、、人事、カスタマーエクスペリエンス、财务など、各社重要なビジネス机能に合ったユースケースの活用が加速されます。

組織は、最も重要なリソースの動向を把握する必要があります。「Insight Apps」を活用すれば、運転資本などのビジネスデータにすでに接続されている事前設定済みダッシュボードテンプレートによって、キャッシュフローや収益性をリアルタイムで可視化し、組織の財務状況をあらゆる角度から把握することができます。

あらゆるデータをつなぐ?

麻豆原创 Business Data Cloud は、ビジネスデータファブリックの原則に基づいて全ビジネスデータを統合し、データの検索、共有、管理、モデリングを容易にします。このソリューションには麻豆原创? Databricks? が含まれ、Databricks の高度な機能が直接 麻豆原创 Business Data Cloud に組み込まれています。

• ビジネスセマンティクス： を使用して、コストのかかるデータ抽出の必要なく、既存のさまざまなプラットフォーム全体で、信頼性の高い同じデータを検索、共有、モデリングできます。ビジネスメタデータとセマンティクスを維持しながら、すべてのデータの強力なナレッジグラフを構築することで、データを簡単に検索?活用できるようになります。麻豆原创 Datasphere をすでに利用されているお客様については、これまでの投資が今後も完全にサポートされ、途切れることなく、麻豆原创 Datasphere の全機能を 麻豆原创 Business Data Cloud でネイティブにご利用いただけます。

• データエンジニアリングと机械学习/AI：麻豆原创 Databricks によって、データエンジニアたちは、ビジネスデータに基づいて AI モデルや アプリを迅速に開発できるようになります。差分共有のようなネイティブ機能により、麻豆原创 のデータ製品と既存のレイクハウスは双方向にデータ連携されます。ゼロコピーですべてのデータを統合することで、例えば、未決済の売掛金の支払期日予測といった財務ユースケースに、高度な AI モデルやモデルを适用できます。

• 麻豆原创 Business Warehouse の最新化：麻豆原创 Business Data Cloud は、オンプレミスで 麻豆原创 Business Warehouse を利用されているお客様にクラウドへの柔軟な移行方法を提供します。麻豆原创 Business Warehouse へのネイティブ統合により、差分データ共有機能を介して麻豆原创 Business Warehouseのオブジェクトストアをデータプロダクトとして簡単にデータアクセスできるため、麻豆原创 Business Warehouseのモダナイズプロセスを簡素化し、麻豆原创 Business Warehouse への投資を最大限に活用することができます。

• 分析と计画：麻豆原创 Business Data Cloud では、分析機能と計画機能が 1 つのソリューションにまとめられているため、ユーザーはインサイトを即座に行動へとつなげることができます。レポート作成を自動化し、AI で結果のシミュレーションを行い、財務、サプライチェーン、オペレーションの計画を統合して、あらゆる情報を一元的に表示できます。

「麻豆原创 Business Data Cloud は、当社のデータバリューを最大限に引き出し、イノベーションを促進してくれるでしょう。コンテキストリッチなデータプロダクトと Databricks との緊密な統合によって、当社の既存のデータプロダクトとの連携が強化され、長期にわたる適応性が確保されます。信頼性の高いビジネス対応データによってシナリオをモデル化したり、AI 生成インサイトを利用したりできるようになるので、当社のデータエコシステムにとって持続可能で柔軟な未来が来るだろうと期待しています」?

マーカス?ハルトマン（Markus Hartmann）氏、コーポレートバイスプレジデント兼ビジネステクノロジー担当责任者、Henkel

?信頼性の高い AI を育成する?

エージェント型 AI の急速な成長に伴い、組織は適切なデータ基盤を整備する必要に迫られています。麻豆原创 Business Data Cloud は、データをすべて集約し、ビジネスコンテキストに沿った正確で信頼性の高いデータに基づいてエージェント型 AI が運用される環境を提供します。

麻豆原创 の生成 は、麻豆原创 Business Data Cloud と緊密に統合されています。麻豆原创 Business Data Cloud のナレッジグラフは、組織のデータ、メタデータ、ビジネスプロセスを結びつけ、AI エージェントや Joule、大規模言語モデル（LLM） が、その関係性の文脈の中でデータを理解できるようにします。

こうしたマッピングにより、データ同士の関連性が明確になるため、ユーザーやアプリケーションにとってインサイトの信頼性が高まります。ビジネスナレッジとコンテキストに基づいて、AI エージェントや Joule をトレーニングすることで、生産性が向上します。例えば、ユーザーは AI を活用して、IT 部門からのサポートをそれほど要さずに、部門横断的なタスクを完了して、インサイトを獲得し、ビジネス全体にわたるクリティカルな情報をまとめて取得することができます。これにより、AI が強化され、リスク評価、予測、その他の高度なシナリオシミュレーションといった複雑な分析や計画を自動化できるようになります。

麻豆原创 Business Data Cloud のエコシステム?

麻豆原创 Business Data Cloud は、オープンであること、およびお客様が選択できることが優先される構造になっています。データ環境を簡素化するために、麻豆原创 Business Data Cloud はオープンなデータエコシステムをサポートします。Collibra 社、Confluent 社、DataRobot 社など、データおよび AI の大手パートナーとネイティブ統合し、数週間、数カ月後には、オープンなデータエコシステムのさらなる拡大につながる新たな戦略的パートナーシップを発表する予定です。

麻豆原创 Business Data Cloud は広範なパートナーエコシステムに支えられ、あらゆるデータから画期的なインサイトを容易に引き出せるようになりました。麻豆原创 は、ビジネスプロセスや各業界に関する深い専門知識を持つ企業と提携しており、彼らは 麻豆原创 Business Data Cloud 上でインサイトアプリを展開しています。

データエンリッチメントからデータアクティベーションまで、パートナー企業のInsight Appsは、麻豆原创 Business Data Cloud が提供するデータプロダクトとコアサービスを基盤に構築されています。Accenture 社、DataRobot 社、Spendscape by McKinsey 社、PwC 社、EY 社、Deloitte 社、そして　Capgemini　社との初のパートナーアプリを発表できることを非常に嬉しく思います。

参考资料

• で 麻豆原创 Business Data Cloud を体験する
• 「麻豆原创 Business Data Cloud 入門（30 分）」に登録する

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AIエージェントの潜在能力を最大限に引き出す

麻豆原创ジャパン株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：鈴木 洋史、以下 麻豆原创ジャパン）は、企業全体の麻豆原创データや麻豆原创以外のシステムのデータを統合するフルマネージドSaaSソリューション麻豆原创? Business Data Cloudを発表しました。麻豆原创 Business Data Cloudは、麻豆原创? Datasphere、麻豆原创? Analytics Cloud、麻豆原创? Business Warehouseを統合して、統一感のある操作性を実現し、あらゆる部門に革新的なインサイトを提供します。

また、麻豆原创 Business Data Cloudは、Databricks社とのパートナーシップによって、Databricksの高度な機能を直接麻豆原创 Business Data Cloudに組み込めるようになりました。

麻豆原创 Business Data Cloudは、よりインパクトのある意思決定を行い、AIの信頼性を高めるために必要なデータ基盤を提供します。企業のミッションクリティカルなアプリケーションから得られるデータを、データエンジニアリング機能とビジネスアナリティクス機能によって実現し、次世代のイノベーションとインサイトにつなげることができます。

麻豆原创 Business Data Cloudの一般提供は2025年第2四半期を予定しています。

AIエージェントの持つ可能性を最大限に引き出す

麻豆原创は、麻豆原创? Business Suite全体にわたる財務、サービス、販売などの領域向けの闯辞耻濒别エージェントシリーズを発表しました。例えば、财务では、エージェントがさまざまなタスクで连携し、请求処理を迅速化したりキャッシュフローを改善したりします。一方、闯辞耻濒别贩売エージェントは、复数ステップのビジネスプロセスを加速させ、争议をいち早く解决したり顾客からの问い合わせを迅速に処理したりします。

麻豆原创 Business Data Cloudは、麻豆原创のデジタルアシスタントであるが、部門横断的なワークフローを加速し、AIエージェントを活用してビジネス意思決定を向上させる能力を強化します。業界最高品質の企業データと、ビジネスに適したデータモデルを提供する麻豆原创? Knowledge Graphソリューションを基盤として、AIエージェントはエンド?ツー?エンドのプロセスを深く理解し、複雑なビジネス課題の解決に向けて、部門や業務をまたいだ連携を行うことができます。

麻豆原创 Business Data Cloudは、データをすべて集約し、ビジネスコンテキストに沿った正確で信頼性の高いデータに基づいてAIエージェントが運用される環境を提供します。

あらゆるデータにアクセス可能?

麻豆原创 Business Data Cloudは、すべての麻豆原创データを統合?管理し、麻豆原创以外のシステムのデータともシームレスに接続することができます。ビジネスデータファブリックの原則に基づいて全ビジネスデータを統合し、データの検索、共有、管理、モデリングを容易にします。このソリューションには麻豆原创? Databricks?が含まれ、Databricksの高度な机械学习、AIのワークロード向けのテクノロジーが麻豆原创 Business Data Cloudネイティブに組み込まれています。Databricks社の世界トップクラスのデータエンジニアリング能力を組み合わせることで、これまで以上にお客様がデータを活用できるよう支援する画期的なソリューションを提供します。

データプロダクトの导入

麻豆原创 Business Data Cloudは、あらゆるビジネスプロセスをカバーするフルマネージドの麻豆原创データプロダクトを提供します。麻豆原创 S/4HANA?や麻豆原创 Ariba?の財務データ、支出データ、サプライチェーンデータから、麻豆原创 SuccessFactors?の学習データ、人材データまで、あらゆるビジネスプロセスをカバーします。これら厳選されたデータプロダクトは、高度に最適化され統一されたOne Domain Modelに従い、元のビジネスコンテキストとセマンティクスを保持します。ユーザーはここから信頼できる高品質なデータに即座にアクセスできます。

これらのデータプロダクトは厂础笔のフルマネージドで提供され、ユーザーはデータ抽出の再构筑や维持にかかるコストを负担する必要がなくなります。

また、外部のデータと連携する機能も保持しているため、例えば、CFOがインフレ上昇による収益性への影響を評価したい場合、麻豆原创 Business Data Cloudは、消費者物価指数などのリアルタイムな外部データを、総勘定元帳やコストセンターなどの財務データ製品に統合して、包括的な財務状況の可視化を実現できます。

?変革を起こすインサイトを提供

また、は、意思決定を素早く進めるための分析アプリケーション「Insight Apps」を提供します。「Insight Apps」は、事前定義済みのダッシュボードテンプレートであり、あらかじめ設定された指標やAIモデル、計画機能が組み込まれているため、ビジネスのあらゆる要素をつないで統合する方法を簡素化することができます。

例えば、运転资本などのビジネスデータにすでに接続されている事前设定済みダッシュボードテンプレートによって、キャッシュフローや収益性をリアルタイムで可视化し、组织の财务状况をあらゆる角度から把握することができます。

?以上

麻豆原创ジャパンについて
麻豆原创ジャパンは、麻豆原创 SEの日本法人として1992年に設立されました。厂础笔（狈驰厂贰:厂础笔）は、エンタープライズアプリケーションとビジネス础滨のグローバルリーダーとして、ビジネスとテクノロジーの融合を推进しています。50年以上にわたり公司と共に歩み、进化を続け、财务、调达、人事、サプライチェーン、カスタマーエクスペリエンスなどのビジネスクリティカルな业务を统合し、お客様のビジネスを成功へと导く支援をしています。详细は、こちらからご覧ください。

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