データ管理で変わるアナリティクスの成否、信頼できるデータをどう準備するか
アナリティクスによりデータから最大限の価値を引き出したい。これは多くの企業に共通する願いだろう。そこで重要となるのが、アナリティクス向けデータの準備だ。あらゆるタイプの生データを効率的に活用するための調整法を学んでおこう。
2021/08/06
アナリティクスによりデータから最大限の価値を引き出したい。これは多くの企業に共通する願いだろう。そこで重要となるのが、アナリティクス向けデータの準備だ。あらゆるタイプの生データを効率的に活用するための調整法を学んでおこう。
2021/08/06
オンラインまたはモバイルデバイスからの電子決済は、消費者の購入機会を創出する一方で、不正対策が欠かせない。ユーザーの利便性を低下させることなく、セキュリティを強化するには、どんな対策を講じるべきだろうか。
2021/08/06
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。
2021/04/22
データとそのアナリティクスで得られた洞察が、組織の競争力の獲得やビジネス拡大に大きく貢献することは、広く理解されている。しかし、本当の意味でのデータドリブン型ビジネスへの転換を果たせている組織は、まだまだ少ないのが現実だ。
2021/04/22
AIのビジネス適用にはまだ不透明な部分が確かにある。しかし、さまざまな技術の発展や機能開発、プロセス確立によって着実に進み始め、実際に課題解決に生かす事例も登場している。AI活用成功の鍵や今後の展望をグローバル調査から考察する。
2021/04/12
アナリティクスの戦略レベルでの利用が多くの企業で支持される一方、全社的な展開は十分に行われているとはいえない。企業や政府機関の専門家へのインタビューとグローバルなアンケートから、アナリティクスの課題と解決策を考察する。
2021/04/12
技術開発に力を注ぐTOYO TIREでは、新たなプロジェクトで「レシピを入力し、それにより得られるゴム材料の物性を推定できるシステム」の構築を目指していた。プロジェクトを実現すべく、同社が選んだソリューションとは?
2021/04/12
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
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
有識者の「暗黙知」に頼りがちな製造業の生産スケジューリングは、効率性や売り上げへの貢献度が検証しづらく、突発的なトラブルへの対応も難しいという課題がある。これらを解決するには、どんなシステムを選べば良いのだろうか。
2020/11/25