レジに設置したビデオカメラでドライブスルーに並ぶ客の列の長さを認識し、列が長い場合は、用意が簡単なメニューを自動で表示する。ファストフード店が実施しているデータ分析の活用術をはじめ、注目の事例を紹介する。
米調査会社Gartnerのアナリスト、ダグ・レイニー氏は、ビッグデータのケーススタディ55例を55分のプレゼンテーションにまとめた。これを見れば、ビッグデータが具体的にどのように活用されているのかが分かる。「Gartner Symposium」においてレイニー氏は「これはシェークスピア全集のようなものだ。面白さという点では及ばないが、情報としての価値は高いと思う」と冗談めかして言った。
このプレゼンテーションは、ビッグデータの“3つのV”の定義に関する上級者向け解説だといえる。ビッグデータを特徴付ける3つのVとは、「Variety（多様性）」「Velocity（速度）」「Volume（量）」である。この定義はレイニー氏が2001年に提唱したものだ。ちなみに同氏は、「インフォノミクス」という用語の生みの親でもある。
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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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