レポート
SAS Institute Japan株式会社
データ分析モデルの業務実装を迅速化、「ModelOps」を始めるための5ステップ
あらゆる組織が、データを活用してビジネス上の意思決定を推進する「データドリブン経営」を目指す一方で、それに対する投資効果は低調な傾向にある。その背景には、最良のデータ分析モデルを業務実装することの困難さがある。
コンテンツ情報
公開日 |
2021/04/22 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
レポート |
ページ数・視聴時間 |
22ページ |
ファイルサイズ |
7.62MB
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要約
あらゆる組織が、データから得られたリアルタイムな洞察をタイムリーに適用し、ビジネス上の意思決定を推進する、「データドリブン経営」への転換を目指している。実際に全世界の多くの組織では、アナリティクスに多大な投資を行っており、その金額は将来的にさらに膨れ上がると予測されている。
一方で、最良のデータ分析モデルを業務実装できている組織は50%に満たないというデータもあり、たとえ業務実装を果たしたとしても、そのライフサイクルで生じる遅延などにより、ビジネス機会の喪失を招いているというケースも多い。では、業務実装の困難さを乗り越え、良好なパフォーマンスを維持し続けるためには、どうすべきだろうか。
本コンテンツでは、データ分析モデルの業務実装を阻む問題点を指摘しながら、これらを解消し、業務実装を迅速化するアプローチ「ModelOps」を提唱している。併せて、ModelOpsの必要性を示す4つの兆候や、取り組みを開始するための5ステップについても解説しているので、データドリブン経営への転換が停滞している組織は参考にしてほしい。