ビッグデータ分析ツールを探しているなら、さまざまな機能がある中でも10個の機能に注目してほしい。特に、分析結果を埋め込む機能、他のアプリケーションとの連携機能、バージョン管理機能は確認しておきたいところだ。
ビッグデータ分析は複雑なプロセスで、ビジネス管理、データサイエンティスト、開発者、運用チームなど、広い範囲に関係する。新しいデータ分析モデルの作成は、こうした複雑なプロセスの一部にすぎない。
ビッグデータ分析ツールには10個の必須機能がある。こうした機能を備えていれば、業績向上のためにデータサイエンティストに求められる労力を減らせる可能性がある。本稿ではこの10個の必須機能を紹介する。
ビッグデータ分析に価値があるのは、データモデルから収集した洞察を、他のアプリケーションを使用している最中に、意思決定のサポートに役立てることができる場合だ。
「データモデルから収集した洞察をリアルタイムの意思決定プロセスに取り入れられることが何より重要だ」と話すのは、インメモリデータベースベンダーVoltDBでチーフテクノロジストを務めるディラージ・レメラ氏だ。
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イノベーションの加速とともに、セキュリティやレジリエンスの維持などさまざまな課題が顕在化している金融サービス業界。課題の中身を確認しながら、その解決策として期待されるAI活用の有効性や実装方法を紹介する。
金融業界においてAIツールの活用が進んでいる。一方で、セキュリティ面の不安を抱えている金融サービス企業は少なくない。このような懸念は、リスクとメリットを考慮して、AIと機械学習の戦略を策定することで解消できる。
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AI活用には処理スピードが重要となる。特に、大規模言語モデルのトレーニングでは、長期的に稼働できる強力なコンピュート性能も求められる。そこで注目したいのが、AIモデルのトレーニングを加速させるスーパーコンピューティングだ。
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