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「データ分析」の検索結果一覧(16ページ目)

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日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

AI活用を成功に導く、「データからルールを作り出す」新たなアプローチとは?

ビジネス価値を創出する手段としてAIに注目する企業は多いが、その成功事例はまだ少ない。その背景には、AIスキルやリソースの不足、AI活用自体が目的化することによる失敗といった理由が見える。成功させるコツはないものか。

2021/01/08

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

日本アイ・ビー・エム株式会社

技術文書・技術解説

日本アイ・ビー・エム株式会社

AI導入を成功に導く4つのステップ、データの収集から始める戦略とは?

AI活用で大きな成果を生み出す企業が増える一方、導入プロセスをきちんと理解していなかったことで、途中でつまずいてしまう企業も少なくない。AI導入を成功に導くために踏むべき4つのステップを解説する。

2021/01/08

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

日本オラクル株式会社

製品資料

日本オラクル株式会社

“IT部門任せ”ではダメ データ管理診断で成熟度をチェック

大量のデータ処理はあらゆる企業にとって重要な経営課題だが、「データ処理はIT部門だけが行うもの」と考える企業も多く、企業間で処理能力の格差が広がりつつある。データ管理診断結果を元にこれを解消するためのヒントを紹介する。

2020/12/08

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

SAS Institute Japan株式会社

技術文書・技術解説

SAS Institute Japan株式会社

IoTの効果はAIで進化する、グローバルな企業調査で見えたIoTの現在・未来

AIとIoTを組み合わせる「AIoT」が今、急速に台頭している。IoTの可能性を最大限に引き出すには、膨大なデータの処理にAIを利用するのが効率的だ。ビジネスリーダーへの調査を通じ、AIoTが企業にもたらす競争優位性を探った。

2020/12/03

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

SAS Institute Japan株式会社

技術文書・技術解説

SAS Institute Japan株式会社

IoTプロジェクトに不可欠な「ITとOTの連携」 両チームのズレを解消するには

IoT機器が浸透し、その収集データを活用する動きも加速している。こうした中で重要となるのが、データ収集・分析を行うITチームと、IoT機器を運用するOTチームの連携だ。両チームにおける認識のギャップを解消し、連携を深める方法とは。

2020/12/03

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

株式会社グルーヴノーツ

製品資料

株式会社グルーヴノーツ

AIで進化した需要/行動予測、行動の類似性を可視化する新たな解析術とは?

消費行動が大きく変化する昨今のビジネス環境を勝ち抜くには、マーケットの緻密な分析と消費者行動の高精度な予測が不可欠になる。しかし、人間行動の解析は数値化が難しいことが課題となる。これを解決する、新たな方法とは?

2020/11/30

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

SAS Institute Japan株式会社

製品資料

SAS Institute Japan株式会社

産業分野のIIoTデータを競争力に変えるために必要な「5つのステップ」とは?

産業分野のIoT(IIoT)が生み出す大量のデータは大きな価値を持つ一方、ビジネス戦略に組み込むのは容易ではない。分析プラットフォームの選び方やエッジアナリティクスの必要性など、IIoT戦略で成功するための5ステップを解説する。

2020/11/04

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

株式会社エヌ・ティ・ティピー・シーコミュニケーションズ

製品資料

株式会社エヌ・ティ・ティピー・シーコミュニケーションズ

「2025年の崖」を乗り越えるために DXを推進する製造業におけるAI活用の最適解

多くの製造業に重くのしかかる「2025年の崖」。その克服には、デジタル技術を活用したデータ利用の拡大と迅速化がポイントとなる。しかし、実際にはデータ化や見える化が進んでいないのが現状だ。その具体的な解決策とは?

2020/10/16

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

IoT分野の急拡大とともに増える脅威、保護に必要なのは2つのベストプラクティス

今やあらゆる場面で利用が進むモノのインターネット(IoT)だが、その急速な普及に伴い、新たな脅威も増え続けている。IoTデバイスとそのデータを包括的に保護するため、IoTセキュリティのベストプラクティスに取り組みたい。

2020/10/09

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

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