AI活用を停滞させるデータのサイロ化を解消、複雑な環境を整備する方法とは?
ビジネスの現場で活用が進むAIだが、期待していたような成果を挙げられずにいる企業は少なくない。その理由の1つとして、データのサイロ化が挙げられる。AIの原資となるデータを適切に扱うためには、どのような体制を構築すればよいのか。
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
ビジネスの現場で活用が進むAIだが、期待していたような成果を挙げられずにいる企業は少なくない。その理由の1つとして、データのサイロ化が挙げられる。AIの原資となるデータを適切に扱うためには、どのような体制を構築すればよいのか。
2024/07/25
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
世界中の組織がサステナビリティ重視のビジネスにシフトする中で、非財務情報の開示の重要性が高まっている。しかし、今の時代にマッチするデータ活用ができていない、何から着手すればよいか分からないという声も多い。
2024/06/17
金融サービス業界で今、ビッグデータへの投資が急増しているという。その背景には、安全性を確保しながら、金融データの価値を最大化し市場競争での優位性を確保したいという狙いがある。特に注目すべき、3つのデータトレンドとは?
2022/06/01
小売業界でもデータ活用に大きな期待が寄せられている。顧客体験の改善、サプライチェーンの最適化、データそのものの収益化などメリットは多岐にわたる。一方で、多くの組織がデータ活用の“壁”に直面しているという。
2022/06/01
ライフサイエンス業界においてもデータ活用の重要性が高まっているが、そこには5つの課題があるという。サイロ化したデータの統合、分析、安全な共有を実現し、データドリブンなインサイトを獲得するための方法を探っていく。
2022/06/01
ヘルスケア&ライフサイエンス業界では、さまざまなデータを統合し、スピーディーかつ効果的に分析・活用することで、患者アウトカムの向上を図っている。ここで重要なのが、業界におけるデータの在り方であり、現在のデータトレンドだ。
2022/06/01
データに基づく意思決定やサービス提供を実現するには、膨大なデータの統合やスピーディーな分析、共有などが欠かせない。ビジネス拡大に伴いデータへの依存度が高まっていたKFCは、こうした取り組みをいかに成功させたのか。
2022/06/01
データドリブンな意思決定を行うには、大量のデータをいかに統合して効果的に分析するかがポイントになる。データの一元化と迅速な分析、共有を可能とするクラウドベースのデータプラットフォームは、課題解決の切り札となるか。
2022/06/01
オムニチャネルの普及によりデータの断片化が進む中、顧客満足度の向上や業務効率化を実現するには、データ運用・分析の手法を変革することがこれまで以上に不可欠となっている。既に成果を上げている5社の事例を基に、そのヒントを探る。
2021/05/28