2
はじめに
データと分析により、ビジネスチャンスの新しい時
代が開かれました。クラウドと機械学習を活用したモ
ダン分析はビジネス全体にわたる可視性を高め、大き
な利益をもたらす意思決定の促進に役立ちます。
リーダーシップを担うチームは、リアルタイムのデー
タや履歴データから得るインサイトにより、予期しな
い変化への迅速な対応、カスタマーエクスペリエンス
の改善、予測能力の強化、運用コストの削減や時間短
縮のためのプロセスの効率化を実現できます。
この日本語ガイドでは、AI や機械学習の進歩に伴い
、
拡大するクラウドプラットフォームやクラウドサービ
スへの移行により、どのように分析への取り組みが加
速し、データの可用性、パフォーマンス、スケールに
関するこれまでの障壁が克服するかをご紹介します。
3
成功の抑制要因
分析の適切な組み合わせとは ?
5
障害を克服する
機械学習 : 誰もが利用できる機能
6
モダンな分析アプローチを
実装する方法
8
データを活用する
8
スポンサーの視点
目次
データをビジネス価値に変える
以下にいくつかの例として、組織がビジネス上の利点や共通の利益のために、どのように分析を応用し
ているかをご紹介します。
サプライチェーンにおいて、市場の状態や顧
客の需要が変化したときに迅速に方向転換できま
す。例えば、パートナーネットワークで供給が中断
した場合、機械学習を活用した分析によりネット
ワーク内のメンバーに警告が通知されるため、納品
スケジュールを維持するために別のサプライヤーや
発送業者を見つけることができます。
製造業者は、機器の故障を予測的に検出し、
製造現場のダウンタイムを回避するために、十分
に早い段階で是正措置を取ることができます。
これらの機能により、生産性とビジネス継続性
が高まり、製造業者は生産と納品を改善し、さ
らにコストを削減できます。
電気通信会社やその他データ集約型の企業は、
生成データや収集データをパッケージ化し、対象
とする市場に販売することで、そのデータを収益
化しています。このようにして、ビジネスの新し
い収益源を生み出しています。
マーケティング部門は、分析を使用して消費者の
デジタルフットプリントに基づき、その好み、行動、
エクスペリエンスについて学習しています。企業はこ
の情報を基に、非常に細かく分類されたグループに対
して的確にサービスを提供し、顧客基盤を拡大できま
す。また、顧客が希望する連絡方法や決済方法につい
て学習し、それに応じた取引を行うことで、満足度の
向上やロイヤルティの構築も実現できます。
科学コミュニティは、衛星、宇宙ステーション、
ロボット車両から収集された膨大な量の環境データを
分析および共有して、地球における人類の居住性を改
善し、火星での居住を実現するために私たちに何がで
きるのかを伝えています。
分析や機械学習を成功に導くモダン戦略を構築する
