データを活用しAIを加速

83%の企業は、AIを戦略的な機会とみています。しかし、データの80%は、アクセスできないか、信頼できないか、分析されていないかのいずれかです。

データを活用しAIを加速

83%の企業は、AIを戦略的な機会とみています。しかし、データの80%は、アクセスできないか、信頼できないか、分析されていないかのいずれかです。

適切なクラウド・インフラストラクチャーを用いれば、データ分析の最新化からAIモデルとデータの統合に至るまで、たった一人の技術者がデータ運用を変革し、価値のある変更を成し遂げられます。

データの最新化

信頼できるデータとAIモデルを統合しながら、 マルチクラウド・プラットフォーム内でデータを収集、編成、分析する方法を 最新化して簡素化します。

新たな方法でデータの価値を解き明かし、AIの活用を加速させます。

ビジネスを取り巻く環境はかつてないスピードで大きく変化しています。この変化に対応し、企業が生き残っていくための鍵を握るのがデータです。
データから「何が起こったのか」を理解するだけでなく、将来に対する予測と「それがなぜ起こったのか」というより深いレベルの洞察を得て意思決定を行う、インサイト・ドリブン型組織への前進が求められています。
それを支えるのが AI です。しかし、一足飛びに期待どおりのAIに到達することはできません。
多種多様なデータに統一的にアクセスできる環境、そして、分析の元となるデータの信頼性が担保されて、はじめて機械学習やAIの活用が意味あるものとなります。

登録して読む:

データの最新化

適切なクラウド・インフラストラクチャーを用いれば、データ分析の最新化からAIモデルとデータの統合に至るまで、たった一人の技術者がデータ運用を変革し、価値のある変更を成し遂げられます。

信頼できるデータとAIモデルを統合しながら、マルチクラウド・プラットフォーム内でデータを収集、編成、分析する方法を最新化して簡素化します。

新たな方法でデータの価値を解き明かし、AIの活用を加速させます。

ビジネスを取り巻く環境はかつてないスピードで大きく変化しています。この変化に対応し、企業が生き残っていくための鍵を握るのがデータです。
データから「何が起こったのか」を理解するだけでなく、将来に対する予測と「それがなぜ起こったのか」というより深いレベルの洞察を得て意思決定を行う、インサイト・ドリブン型組織への前進が求められています。
それを支えるのが AI です。しかし、一足飛びに期待どおりのAIに到達することはできません。
多種多様なデータに統一的にアクセスできる環境、そして、分析の元となるデータの信頼性が担保されて、はじめて機械学習やAIの活用が意味あるものとなります。

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工場のフロアで男性と女性が話をしながら1つのタブレットを見ています。AIが導入されて、彼らは工場内のすべてのプロセスからAIが導き出した洞察を参照できます。

AIの導入

AIの専門的知識を持った方がいる会社も、ビジネスの現場で課題を持っている会社もAI活用によるビジネス・プロセスの刷新を実現しています。

AIの導入

工場のフロアで男性と女性が話をしながら1つのタブレットを見ています。AIが導入されて、彼らは工場内のすべてのプロセスからAIが導き出した洞察を参照できます。

AIの専門的知識を持った方がいる会社も、ビジネスの現場で課題を持っている会社もAI活用によるビジネス・プロセスの刷新を実現しています。

データ活用環境で起きているハイブリッド化

データ活用環境で起きているハイブリッド化

道を横断する群衆のように、データを適切に編成して、正しいタイミングで正しい方向に移動させることが必要です。

IoT、モバイル、ソーシャルの発展により、多種多様、大量のデータが生成されるようになりました。
これらのビッグデータをビジネス資源としてAIなどで活用するために、今必要なソリューション。それは、ハイブリッド化した「構造」「保管場所」「ワークロード」の全てのデータに、透過的にアクセスできる仕組みです。
これを実現するのが「ハイブリッド・データ・マネジメント」という統合的なデータ管理手法です。

道を横断する群衆のように、データを適切に編成して、正しいタイミングで正しい方向に移動させることが必要です。

データを編成して、信頼できる分析基盤を構築

編成されたデータ基盤は主要な構成要素の繰り返しであり、このような足場として新しいものを構築するのに役立ちます。 編成されたデータ基盤は主要な構成要素の繰り返しであり、このような足場として新しいものを構築するのに役立ちます。

データを編成して、信頼できる分析基盤を構築

ガバナンス、保護、コンプライアンスを制御する組み込まれた機能を使用して、ビジネスに対応した信頼できる基盤を構築します。

データガバナンスとは

データガバナンスとは、データを企業資産と考え、汚れているデータによって生じている問題を、データを統制しきれいにすることによって解決しようとする考え方です。データの価値を最適化するために必要となるさまざまなプラクティスを導入し、企業がデータに基づいてより良い意思決定を行えるようにします。統一的なガバナンス戦略によって、構造化データだけでなく非構造化データにも秩序がうまれます。

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場所を問わずAIを用いて、場所を問わずオンデマンドで洞察を分析して拡張

場所を問わずAIを用いて、場所を問わずオンデマンドで洞察を分析して拡張

適切なクラウドによって、この図に示されているように、個々のラップトップやモバイル・デバイスなど、あらゆる場所にAIに基づく洞察が提供されます。

洞察を深めて、情報に基づく意思決定を向上させるよう、AIモデルで組織を強化します。

適切なクラウドによって、この図に示されているように、個々のラップトップやモバイル・デバイスなど、あらゆる場所にAIに基づく洞察が提供されます。