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日本オラクル株式会社

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アナリスト vs. 自律型データベース、分析結果にはどれだけの差が出るのか?

アナリスト不要でビッグデータ分析が可能といわれる「自律型データベース」。その実力は果たして本物なのか? 「離職率の改善」というテーマにおいて、2人のアナリストと自律型データベースが出した分析結果を例に、その真相を探る。

コンテンツ情報

公開日 2019/12/02 フォーマット URL 種類 Webキャスト
ページ数・視聴時間 6分25秒 ファイルサイズ -

要約

 調査会社のIDCによると、2020年までにデータを活用できる企業とそうでない企業とでは、4300億ドルもの収益差が生じることが予測されているという。このことから分かるように、データを駆使して問題解決に当たることは、いまや成長に不可欠な要素となっている。中でも効果が期待されている分野が、機械学習を活用した自律型データベースだ。

 一般的なデータ可視化ツールの場合、分析作業は人間のバイアスの影響を受けやすく、公平な結果を導き出すことが難しい。だが、機械学習を取り入れることで、データに基づく客観的な分析が可能になるため、問題に対する根本原因を究明できる。さらに、昨今のモバイルテクノロジーの進歩により、こうした高度な分析を場所に縛られずに行うことも可能になっている。

 本コンテンツでは、アナリスト不要で誰でもビッグデータ分析を可能にする「自律型データベース」の特長について、動画で分かりやすく解説する。動画内では、離職率の改善というテーマにおいて、2人のアナリストと自律型データベースの分析結果を比較するという興味深い内容も紹介されているので、ぜひその結果を確認してみてほしい。

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