自動運転車両の開発において、新たなデータ管理テクノロジーが求められる理由
世界中で進められている自動運転車両の開発だが、その実現においては、圧倒的な量のデータと機械学習が伴う。しかし、ペタバイト規模のデータを処理するには、レガシーなストレージやデータベースでは限界がある。
2021/10/18
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製造業のスピーディーなデジタル化を支援、データ活用プロセスをどう改善する？
製造現場のデジタル化の波は、他業界より早いスピードで押し寄せており、日々生成される膨大なデータからより高い付加価値を引き出すことが求められている。その中でも、データ活用の効果が特に顕著に表れる5つのユースケースを紹介する。
2021/10/18
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製造業がAIやIoTで成功するには？ ユースケースに見るデータ管理基盤の要件
設備の保守コスト削減、販売機会逸失の回避など、分析やAIは製造業に多くの効果をもたらすことが期待されている。だがそのためには、場所やタイプを問わずデータを集約／分析できる管理基盤が欠かせない。その要件とは？
2021/10/18
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クラウド移行で顧客体験が低下？ パフォーマンス測定に潜む落とし穴と回避策
クラウド移行に当たってはアーキテクチャ設計や他のアプリケーションへの依存関係など考慮すべき点が多いが、顧客／従業員の体験に悪影響を及ぼしかねないのが、“主観的”なパフォーマンス測定だ。これを回避するための10のポイントとは？
2021/10/18
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- 経営とIT
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ビジネス価値を創出する機械学習モデル、実務移行・運用を支える「MLOps」とは
機械学習モデルを研究開発から実務環境に移行し、それを維持、拡張し続けることは、多くの組織にとって多大な労力を要する課題となっている。機械学習のあらゆる運用プロセスの遂行を支援するMLOpsは、課題解決の切り札となるか。
2021/10/18
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企業向け「機械学習」機能の構築、困難な理由と成功に導く3つの方法とは？
実務に活用可能な形での機械学習やAIの機能の実装は、企業が今後も市場での競争優位性を維持し続けるために重要な取り組みだ。しかし、この取り組みでビジネスを成功に導くためには、現状の課題を解決、あるいは軽減する必要がある。
2021/10/18
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マルチクラウド化が進む今、競争力を獲得するためのデータ戦略を実践するには？
日々生み出される膨大なデータの真の価値を引き出し、ビジネスにおける成功を勝ち取るためには、効果的なデータ戦略が不可欠だ。しかし、マルチクラウドにおけるデータの分散などが、その戦略の実践を難しいものにしている。
2021/10/18
マンガで解説：社内の課題を解決する、グループウェア活用法とツール選びの勘所
多くの企業で課題となっている情報共有の効率化やコミュニケーションの活性化。その解決手段として、グループウェアの導入が広がっている。その活用法やツールの選び方を、マンガと具体例を用いて分かりやすく解説する。
2021/10/18
最適なデータストレージをどう見極める？ 押さえておきたい選定のポイント
今日の企業にとって、データストレージの最適解を見つけることは実に難しい。限られた予算の中で自社要件に適したプラットフォームを見極め、将来の成長にも対応していくためにはどのような選択をすべきだろうか。
2021/10/15
DX推進の鍵となるAI／機械学習、プロジェクトを成功させるポイントとは？
DXを推進する手段の1つとして、AIや機械学習の活用が進んでいる。しかし、そこには3つの課題があり、導入に至らない企業は多い。これらを解決するためには、適切なプラットフォームと技術パートナーの選定がポイントとなる。
2021/10/15
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