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「データ分析」の検索結果一覧(3ページ目)

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レッドハット株式会社

事例

レッドハット株式会社

AI/MLでビジネスを前進させるには? 8組織の事例に学ぶ実装のヒント

市場での競争優位性を確保するために、今や不可欠なものとなったデータ。このデータを活用するためのテクノロジーが人工知能(AI)や機械学習(ML)だが、成功を収めるにはどう実装すればよいのか。8組織の事例から、そのヒントを探る。

2024/07/25

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

株式会社セールスフォース・ジャパン

市場調査・トレンド

株式会社セールスフォース・ジャパン

中堅・中小企業向けAI活用ガイド:導入の成果を最大化するポイントとは?

あらゆる業界の企業が、AIの導入と活用を進めている。その流れは、中堅・中小企業にも訪れているが、中堅・中小企業が成果を最大化させるためには、いくつかのポイントを押さえることが必要だ。本資料でそのポイントを解説する。

2024/07/24

カテゴリ:
中堅・中小企業とIT
中堅・中小企業とIT

株式会社 Hexabase

製品資料

株式会社 Hexabase

生成AIでここまで可能に? システム開発でのドキュメント作成が大幅に効率化

生成AIがカバーする事業領域は拡大しており、システム開発においても例外ではない。現場のエンジニアが、本来の開発作業以外で多くの時間を割かざるを得ない要件定義や開発計画といったドキュメント作成の自動化・効率化に注目したい。

2024/07/24

カテゴリ:
システム開発
開発支援サービス

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。

2024/07/23

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

データ統合を阻むボトルネックはどこ? 解決する鍵は2つのツールにあり

AI/機械学習プロジェクトをはじめ、データをビジネスに生かすには、レガシーシステムからクラウドまでの環境の違いを乗り越え、データ形式の違いを意識せずに統合する必要がある。その実現には2つのツールの組み合わせが必要だという。

2024/07/23

カテゴリ:
システム開発
EAI/ETL

ServiceNow Japan合同会社

製品資料

ServiceNow Japan合同会社

カスタマーサービスのリソース不足を救う、生成AI活用のポイントとは

優れたカスタマーサービスを理由に、ブランドを知人に勧める顧客は実に多く、80%超を占めるという調査結果もある。だが、企業はカスタマーサービスをはじめとするCX施策に十分なリソースを割けていない。そこで期待されるのが生成AIだ。

2024/07/22

カテゴリ:
CX
CTI/ヘルプデスク

Snowflake合同会社

市場調査・トレンド

Snowflake合同会社

世界各国で導入広がる、SaaS型データプラットフォームとは?

ESGに関する情報開示やAI活用がトレンドとなっている昨今、データの重要性とその活用に対するニーズが高まっている。このような中、あるSaaS型データプラットフォーム製品が世界各国で支持を集め、導入されているという。

2024/07/22

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

SAS Institute Japan株式会社

製品資料

SAS Institute Japan株式会社

多分野の予期せぬ問題に即応、各国政府はどうやってインサイトを得ているのか

世界の変化が加速し続ける現代において、政府は予期せぬ事態にどう備えているのか。特に注目すべき4つのテクノロジーを軸に、どのような事態が起きても迅速かつ優れた意思決定を行うための手法を解説する。

2024/07/22

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

マイクロフォーカスエンタープライズ株式会社

製品資料

マイクロフォーカスエンタープライズ株式会社

アラートを70%以上削減、人手不足のIT部門を楽にする自動化の導入方法とは?

IT環境を常に最適化された状態に維持することを目指しているIT部門。しかし近年のIT環境は、分散化・複雑化した状況だ。こうした状況下で全てのツールを統合監視し、問題の特定から修正までの時間を短縮するためには、どうしたらよいのか。

2024/07/19

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

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

保険業界の課題から見えた「データ完全性」の重要性、データ品質を高める秘策は

日々蓄積されていくデータを分析して適切な意思決定につなげるには、データの信頼性を高めることが重要だ。保険業界に焦点を当て、不完全なデータがもたらす問題と「データ完全性」を実現する方法を解説する。

2024/07/19

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

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