機械学習で競争優位を守る方法

メタデータを活用したリアルタイムデータ精度の検証 正確なリアルタイムデータを得ることはビジネスにとって不可欠です。メタデータを用いてパターンを特定し、メタデータファイルを通じてこの情報をグループ化し、メタデータ管理フレームワークを通じてメタデータの精度を確保することが必要です。 正しい値とフォーマットを指すデータ品質特性であるリアルタイムデータ精度は、収益性と成長を目指すビジネスにとって必須です。企業は消費者需要の流入に対応するために正確なリアルタイムデータを必要とします。Cスイート幹部と財務プロフェッショナルの3分の1が、リアルタイム財務データをますます重視していると同意しています。 残念

メーカーは長年、製造実行システム（MES）を用いて生産管理を行ってきました。スタンドアロンでも、広範なERPシステムの一環でも、MESは生産の管理と改善に重要な役割を果たしてきました。 しかし、レガシーMESソリューションには大きな欠点があります。 MESは日々の設備・生産プロセス管理において製造データを高いレベルに引き上げましたが、依然として手作業データ収集・入力を伴うプロセス駆動型オペレーションに依存しています。また、人駆動型であり、他のエンタープライズソフトウェアとの相互運用性に欠けることが多々あります。 MESの効果を高めるため、メーカーはショップフロアにある貴重なリソース「機械データ

組織はデータ品質を自動化してAIとMLを改善できるか？ 過去10年間で、企業は人工知能（AI）と機械学習（ML）がもたらすポテンシャルを理解し、解き放ち始めました。まだ初期段階ですが、企業はこの技術がもたらす大きなインパクトを理解し始めており、より良い、より速い、より効率的な意思決定を支援します。 もちろん、AIとMLはビジネスのイノベーション受容の特効薬ではありません。実際、これらのアルゴリズムの成功は、その基盤、具体的には質の高いデータの質しかありません。 それがなければ、企業はAIとMLを導入した目的そのものが失敗し、悪いデータの予期せぬ結果が、効率とレピュテーションの両面でビジネスに取

データサイエンティストはデータサイエンスプロジェクトの成功に不可欠だ。だが、彼らは単独ではできない。他のスキルセットと自動化ソリューションからの支援が必要だ。 データ——現代機械の歯車を潤すオイル。だが問題がある。組織はこの新たな力からビジネスインサイトを得るのに苦労している。 慢性的な不足 市場では、多くのエンタープライズ顧客が非常に大きなデータサイエンスチームを構築しようとしている。中には、顧客入力からIoTデバイスまで——これがメインチャネルになる——データ爆発に対処するため、数百人を採用しようとするところもある。 だが容易ではない。データサイエンティストは大幅に不足している。 Gar