予期せぬ時代で成功するためには、企業はデータを活用して顧客ロイヤルティを生み出し、ビジネスプロセスを自動化し、将来のアイデアを創造する必要があります。しかし、ビッグデータの需要は、既存のデータ分析の問題を解決する能力を上回っており、コピーアンドペーストの方法は事態を悪化させるだけです。
大企業と中小企業は、真のデータドリブンになり、AIを活用してKPIを満たすために、新しいアーキテクチャであるデータファブリックを必要としています。データファブリックアプローチにより、ユーザーフレンドリーな ビジネスインテリジェンスプラットフォームは、適切な人を適切なデータセットに適切なタイミングで接続して、俊敏性を促進し、結果を予測し、エクスペリエンスをパーソナライズできます。
- ビジネス分析ソフトウェア: ビジネス分析は、リアルタイムの洞察、ビジネス分析ツール、予測、データ分析、BI ツールに基づいて自信を持ってデータドリブンな意思決定を行うための多用途性をもたらし、収益性を高め、主要な指標全体で成果を推進します。
- データサイエンスおよび分析:AIは、革新的な製品やサービスの提供を早め、顧客の期待に応え、リスクと詐欺を減らし、収益の成長を促進するために、業種・業務全体の組織にとって急速にクリティカルな戦略的コンポーネントになりつつあります。適切な分析プラットフォームは、自動化されたサポートされた分析機能を提供し、ワークフローを合理化し、コストのかかるエラーを排除し、データサイエンティスト、データアナリスト、および基幹業務の所有者の時間を節約します。
- テキスト分析: テキスト分析に投資することで、企業は専門家が面倒なビジネス プロセスに費やす時間を減らし、利害関係者のための価値の創造により多くの時間を費やすことができるようになります。
IBMの次世代AIとデータ・プラットフォームで企業のAI活用を倍増します。
IBMが、2023年第1四半期のThe Forrester Wave™: Data Management for Analyticsでリーダーとして選出
企業全体の財務計画と運用計画を合理化および統合する方法をご覧ください。
Cognos ダッシュボードと、よりスマートな分析を可能にする洗練されたデータ可視化ツールを使用して、自信を持った意思決定を行うことができます。
信頼性の高いAIを、あらゆるクラウド上で構築、拡張します。ModelOpsのためのAIライフサイクルを自動化します。
ドラッグアンドドロップインターフェイスでデータインサイトを明らかにし、ビジネスや研究の問題を解決します。
要件から廃棄までのデータを管理して、コストを削減しながらビジネスの俊敏性を向上させます。
線形、混合整数、および2次プログラミング用の高性能ソルバーを最適化します。
自然言語のAI搭載コンテンツ分析を適用してビジネス上の意思決定とプロセスを加速し、回答とインサイトをより迅速に発見します。
Tableau、SQL、Sisense、その他のツールを使用して、あらゆるデータソースからクラウドベースの情報を収集、整理、分析します。
データ統合からデータ品質やガバナンスまで、お客様固有の要件を満たします。
シンプルさ、拡張性、スピード、洗練さを実現し、すべてクラウドとオンプレミスでサービスとしてデプロイできます。
ビジネスデータを分析して実用的な洞察を取得し、意思決定に情報を提供します。
データ サイエンスがどのようにビジネスの洞察を引き出し、デジタル変革を加速し、データ主導の意思決定を可能にするかを学びましょう。
データ アーキテクチャとは何か、またデータ アーキテクチャを実装するために利用できるコンポーネントについて説明します。
データ ファブリックが分散環境全体でデータをインテリジェントに調整し、データ利用者に提供する方法を学びます。