データ・サイエンス

今日のビジネスは、データであふれています。価値の知見が部署毎のデータ・サイロの中に埋もれ、それが組織全体の効率の悪さにつながっています。データ・サイエンティストがいれば氾濫するデータの管理に役立つかもしれませんが、その人材は不足しています。その結果、わずかなスタッフがその場しのぎで大量の解析や面倒な手動プロジェクトを扱うことになり、企業にはわずかな価値しかもたらされません。

企業には、データ・サイエンス・ワークフローの作成、検証、利用を行うことのできる、拡張性の高いフレームワークが必要です。データ・アクセスやデータの集約から、高度な解析、機械学習、レポーティングに至るプロセスを自動化することで、初心者ユーザーでもデータを最大限に活用でき、また熟練ユーザーは付加価値の高いタスクに集中できるようになります。また、共通のフレームワークを活用することで、ベスト・プラクティスが企業全体で収集、共有されます。データ・サイエンスを誰もが利用できるようになることで、チームは少ない労力で多くの成果を達成し、ビジネスが今日生き残るために必要なイノベーションへの扉が開きます。