あらゆる業務において経験や勘だけでなく、データに基づいた意思決定を実現したい。ただ、データサイエンティストは今でも手いっぱい。うまい解決手段はないだろうか。
データサイエンティストでなくても、機械学習を活用して予測分析を利用できる──そんな理想がロボットによって実現できるようになった。機械学習の自動化ツールを活用すれば、データを投入するだけで最適な予測分析モデルを提供してくれるという。
企業の最高情報責任者(CIO)たちは、自社をデジタルエンタープライズに変革する取り組みの真っ最中だが、ITの専門家たちは新たな分野に目を向け始めた。次の変革の波が既に始まったという。
統計解析をはじめとする分析手段を利用し、データから将来の変化を予測するのに役立つのが「予測分析」製品である。その導入効果を解説する。
考古学データを調査している研究者は、オープンデータムーブメントが今後の英国企業にとって何を意味するかを実証してきた。
Hotels.comなどの大手旅行サイトを運営する米Expediaは、顧客の行動履歴から旅行プランや旅程の変更といったニーズを予測する技術を開発している。旅行客の行動を先読みすることで、顧客サービスの向上につなげる。
スポーツの結果を予測することは可能なのか? IBMが英国で取り組んでいるプロジェクトは、データを収集し、公式を導いて、チームが試合に勝つ確率を上げるための目標を抽出するシステムの開発だ。
電子商取引が増えるとともに、サイバー犯罪の件数も増加の一途をたどっている。企業は「オンライン詐欺検出システム」を導入することで、犯罪の検出と阻止に取り組んでいる。
多様化し複雑化する脅威を前に、企業が取るべきセキュリティ対策にも変化が求められつつある。その重要な鍵となるのが「ビッグデータ」の活用だ。
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。
ビジネスの現場では、過去に起こったことを見るよりも、今後起こり得ることを予見することが重要になった。「SAP Predictive Analysis」を提供開始したSAPジャパンの意志もそこにある。
社内外のデータを基に顧客が購買行動に至る根本原因を探り、商品を買いそうな顧客リストや“刺さる”キーワードを導き出す。そんな予測分析製品が「iNSIGHTBOX」だ。
データを多角的・多面的に分析する予測分析製品群「SAS Analytics」。連携が容易な幅広い製品ラインアップで、現状分析から予測まで一気通貫でカバーする。
日本IBMの「IBM SPSS Modeler」は、簡単な操作でデータマイニングや統計解析ができる予測分析製品だ。DWHと組み合わせることで大量データを利用した予測分析も可能になる。