データがあっても、それをどう理解し、どう利用すればよいかが分からなければ意味がない。一部のBIエキスパートだけではなく、全従業員がアナリストになれる方法をFacebookの事例に学ぶ。
米Facebookのアクティブユーザー数は、2008年末の時点では6億人だったが、現在は10億人を超えている。ユーザーが増えれば増えるほどデータは増加し、ストレージスペースは拡大する。例えば以下のような驚きのデータが挙げられる。
2004年に創業したFacebookにとって、この急成長は「企業や顧客の動向を知ることのできる有益なデータ」が増えていることを意味する。
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グローバル競争力の強化において、データ活用は不可欠である。しかし、多くの企業が「情報の分断」「手作業の処理への依存」により、効率的なデータ統合と可視化を実現できずにいる。本資料では、この課題を解決した2社の事例を紹介する。
データドリブン経営で重要になる“データの可視化”だが、拠点ごとのデータ収集に時間と手間がかかり、データの整合性を確保することが困難になっているグローバル企業は多い。本資料ではこのような課題を解決に導くアプローチを解説する。
AIの普及や発展によって、企業が保有するデータの量は膨れ上がっている。その約90％は非構造化データだ。そのため、AIと分析のワークロードをより有効なものにする上では、非構造化データの扱いが非常に重要となる。
Excelやスプレッドシートを用いて社内のデータを管理している企業は少なくない。しかし、それにより、データの閲覧や管理、共有などにおいて問題が発生している企業も多い。データ活用を加速するためには、どのような体制が有効なのか。
ビジネスの成果を挙げるためにデータ活用の取り組みが進む一方、分散するデータが足かせとなり、データの価値を引き出せていないケースも多い。その解決策となるAI対応のデータ基盤を構築する方法について解説する。
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