コンテンツ情報
公開日 |
2019/11/29 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
事例 |
ページ数・視聴時間 |
22ページ |
ファイルサイズ |
2.51MB
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要約
米国のある商業銀行では、多様なユーザーがアナリティクスを利用している。事業開発グループでの上得意客向けのオファー、リスク分析担当のリスクモデルの構築など、バラバラなニーズに対応するため、利用されているパッケージは十種類以上に上り、一元管理が困難という課題も抱えていた。
その状況を変えたのが、商用・オープンソースを問わずアナリティクス資産を一元的に管理・活用できるアナリティクスガバナンスプラットフォームだ。異なる言語でも同じアナリティクスを実行でき、アルゴリズムの実装方法や各種のオプション、データモデルに関する懸念を一掃できる。ユーザーにとっても自分好みのツールを自由に使えるというメリットがある。
このプラットフォームの役割は幅広く、例えばPythonで開発した機械学習アルゴリズムを、リアルタイムのデータストリームに適用する一方で、それらのアナリティクス資産をJavaやC向けのAPI群、RESTful Webサービスなどを通じてオープンシステムと連携させることも可能になる。ユーザーや環境にかかわりなく、アナリティクスの価値を高めるための方法を本資料で確かめてほしい。