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「データ分析」の検索結果一覧(10ページ目)

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3337件(91〜100件を表示しています)

ServiceNow Japan合同会社

製品資料

ServiceNow Japan合同会社

コスト削減と成長促進を両立、標準化/統合/自動化を実現するAI基盤の実力

世界規模で急激な変化が続く中、企業のリーダーは成長の促進とコストの最適化が求められている。こうした状況で、多様なニーズに同時に対応するためには、適切なアプローチの採用とともに、対応可能な基盤の選択が重要になる。

2024/10/24

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

キンドリルジャパン株式会社

市場調査・トレンド

キンドリルジャパン株式会社

生成AIの本格活用に向けて、CIOが意識したいポイントと具体的な取り組み方

生成AIへの期待と関心が高まっている今。しかし、現時点でビジネスの価値創造にまで有効活用できている企業は多くない。こうした中で、企業のデジタル化をリードするCIOは、生成AI活用に対して、どう向き合えばよいのだろうか。

2024/10/24

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品レビュー

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

データドリブン経営を加速、データ統合をクラウドサービス上で実践する方法

データドリブン経営を目指して取り組みを進めているものの、実現まで至らない企業も多い。こうした企業に共通しているのがデータソースが複数のシステムやツールに分散・サイロ化していることだ。この状況をどう解消すればよいのか。

2024/10/23

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

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

データを活用し、ビジネス価値を創出するために必要な3つのベストプラクティス

データ活用から価値を生み出すには、データ量は多ければ多いほど良いはずだ。ところがその量があまりに膨れ上がると、管理と連携が困難になり、データから価値を引き出しイノベーションを起こすのに苦労する組織も出てくる。

2024/10/23

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

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

将来の混乱に備えたサプライチェーンの変革、データとAIによるその実現方法

近年は地政学的影響や自然災害などによって、サプライチェーンの不確実性が顕在化し、その管理の重要性が高まっている。将来の混乱に備え、顧客のニーズを満たすためには、サプライチェーン全体でデータの使用方法を見直す必要がある。

2024/10/23

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

SB C&S株式会社

製品資料

SB C&S株式会社

今さら聞けない「生成AI」、ビジネス活用のために押さえておくべき基礎知識

生成AIが急速に普及する一方で、安心安全にメリットを享受するには、正しい理解と準備が必要となる。AIアシスタントとして今注目される「Copilot for Microsoft 365」「Azure OpenAI Service」などを例に、基礎知識や活用方法を解説する。

2024/10/23

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

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

生成AIをビジネスで活用するには? データ基盤構築で注目すべき10のヒント

生成AIには業務生産性の向上だけでなく、従来と異なる新たな価値の創出に至るまで、実に多様な成果を期待できる。その活用に当たっては、まず生成AIモデルに有用なデータを提供するエンドツーエンドの基盤構築が不可欠だ。

2024/10/22

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

市場調査・トレンド

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

データや生成AIの活用を加速、データドリブンなカルチャーを醸成する5つの方法

データドリブンという言葉は以前から注目されているものの、実際にデータドリブンなカルチャーを構築できている企業はまだ少ない。このような状況を変えるために、組織はどうしたらよいのか。本資料で詳しく解説する。

2024/10/22

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

プリサイスリー・ソフトウェア株式会社

製品資料

プリサイスリー・ソフトウェア株式会社

メインフレームデータ活用の第一歩、新しいデータ環境構築における課題と対処法

ビッグデータの重要ソースでありながら、活用が進まないメインフレームデータ。その価値を引き出すには、「新しいデータ環境」の構築が必要となる。その際に障壁となる4つの主要な課題と、対処法のベストプラクティスを解説する。

2024/10/22

カテゴリ:
システム開発
EAI/ETL

プリサイスリー・ソフトウェア株式会社

製品資料

プリサイスリー・ソフトウェア株式会社

クラウドDWH活用の課題、メインフレームやIBM iのデータをどう扱う?

今やデータ活用に欠かせないものとなった、クラウドベースのデータウェアハウス(DWH)。一方で、エンタープライズデータの多くは今もメインフレームやIBM iなどに散在している。これらをスムーズに取り込み、活用するには何が必要か。

2024/10/22

カテゴリ:
システム開発
EAI/ETL

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