Tableauは人工知能(AI)スタートアップEmpirical Systemsの買収により、自動データモデリング機能の提供とBI/分析の活用範囲拡大を目指す。
Tableau Softwareは2018年6月13日、人工知能(AI)技術のスタートアップ(創業間もない企業)、Empirical Systemsの買収を発表した。Tableauはこの買収により、同社のセルフサービス型ビジネスインテリジェンス(BI)製品の分析機能を強化する狙いだ。AI技術を使ったEmpiricalの分析エンジンで、データモデリングのプロセスを自動化すれば、統計の専門知識のないエンドユーザーでも高度な分析機能を利用できるようになる。
Empiricalはマサチューセッツ工科大学(MIT:Massachusetts Institute of Technology)のAI技術研究プロジェクト「MIT Probabilistic Computing Project」のスピンオフ(分離独立企業)として誕生した。Empiricalのデータ分析技術は、自動的に分析データをモデリングして、インタラクティブな予測分析情報を提供するという。
この技術はまだβ版だ。Tableauの最高製品責任者を務めるフランソワ・アジェンスタット氏は、β版を利用中のユーザー企業数を明らかにしていないが、現在のユースケースは幅広く、小売、製造、医療、金融分野の企業が含まれると述べる。適用範囲が広いことも、Empiricalを買収した理由の一つだという。
商品調査コンサルティング会社Impact Analytixの創業者であるジェン・アンダーウッド氏は、TableauのEmpirical買収には、分析情報の自動生成機能に関する遅れを取り戻す狙いがあると見ている。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
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。
いまさら聞けない「仮想デスクトップ」と「VDI」の違いとは
遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ(仮想PC画面)は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
「サイト内検索」&「ライブチャット」売れ筋TOP5(2025年5月)
今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
「ECプラットフォーム」売れ筋TOP10(2025年5月)
今週は、ECプラットフォーム製品(ECサイト構築ツール)の国内売れ筋TOP10を紹介します。
「パーソナライゼーション」&「A/Bテスト」ツール売れ筋TOP5(2025年5月)
今週は、パーソナライゼーション製品と「A/Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介し...