データ・サイエンス

知識に基づく意思決定を推進

今日のビジネスは、データであふれています。価値ある知見がさまざまなデータ・サイロの中に埋もれ、組織全体の非効率性の原因となっています。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、利用を実行できる、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、モデリング、レポーティングに至るプロセスを自動化することで、初心者ユーザーもデータを最大限に活用し、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・プラクティスを企業全体で収集、共有できるようになります。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、今日のビジネスで必要とされるイノベーションへの扉が開きます。

導入効果

  • 機械学習のモデル作成の時間とコストが 33% 低下
  • データ集約にかかる時間が 50% 短縮
  • 開発時間が 38% 短縮