Informatica

データ＆アナリティクス（D&A）リーダーは、マスターデータマネジメント（MDM）、人工知能（AI）、機械学習（ML）などを確実に成功させるため、データ品質の継続的な向上を実現する必要があります。 さまざまなデータ品質ソリューションを評価する際には、重要な推進要因である拡張データ品質（ADQ）に注目する必要があります。ADQは、AI/ML、メタデータ、統合、データマネジメント製品全体の統合によって推進され、革新的な自動化を実現します。 2024年...

データ＆アナリティクス（D&A）リーダーは、マスターデータマネジメント（MDM）、人工知能（AI）、機械学習（ML）などを確実に成功させるため、データ品質の継続的な向上を実現する必要があります。 さまざまなデータ品質ソリューションを評価する際には、重要な推進要因である拡張データ品質（ADQ）に注目する必要があります。ADQは、AI/ML、メタデータ、統合、データマネジメント製品全体の統合によって推進され、革新的な自動化を実現します。 2024年...

データ＆アナリティクス（D&A）リーダーは、マスターデータマネジメント（MDM）、人工知能（AI）、機械学習（ML）などを確実に成功させるため、データ品質の継続的な向上を実現する必要があります。 さまざまなデータ品質ソリューションを評価する際には、重要な推進要因である拡張データ品質（ADQ）に注目する必要があります。ADQは、AI/ML、メタデータ、統合、データマネジメント製品全体の統合によって推進され、革新的な自動化を実現します。 2024年...

大規模データが広がるのに伴い、企業が変革を実現する上でデータの価値を最大限に引き出すことは不可欠になっています。ただし、これは決して簡単なことではありません。事実、調査によると、CIOの80％がクラウドへの移行から得られるはずの業務上のメリットを十分に獲得できていないと報告しています。 この複雑な課題に対応していく中で、AI、DataOps、MLOpsの最新のベストプラクティスを導入することで、データ中心の組織文化を醸成することができます。AI、DataOps、MLOpsの領域（科学）と適応戦略（技術）を統合することで、成長とイノベーションのための数々の新しい機会を特定することが可能になります。 インフォマティカのホワイトペーパー、『AI、DataOps、MLOpsでデータドリブンな組織への変革を推進する方法』では、以下の内容を分かりやすい説明で学ぶことができます。 データドリブンな企業になるための主な課題 データを運用化および構造化する方法 データマネジメントにおけるAI、DataOps、MLOpsの重要な役割      

大規模データが広がるのに伴い、企業が変革を実現する上でデータの価値を最大限に引き出すことは不可欠になっています。ただし、これは決して簡単なことではありません。事実、調査によると、CIOの80％がクラウドへの移行から得られるはずの業務上のメリットを十分に獲得できていないと報告しています。 この複雑な課題に対応していく中で、AI、DataOps、MLOpsの最新のベストプラクティスを導入することで、データ中心の組織文化を醸成することができます。AI、DataOps、MLOpsの領域（科学）と適応戦略（技術）を統合することで、成長とイノベーションのための数々の新しい機会を特定することが可能になります。 インフォマティカのホワイトペーパー、『AI、DataOps、MLOpsでデータドリブンな組織への変革を推進する方法』では、以下の内容を分かりやすい説明で学ぶことができます。 データドリブンな企業になるための主な課題 データを運用化および構造化する方法 データマネジメントにおけるAI、DataOps、MLOpsの重要な役割      

豪National Roads and Motorists’ Association（NRMA、全国道路運転者協会）のデータ環境は、長い年月を経てサイロ化が進んでいました。データ戦略を見直すため、NRMAはインフォマティカの協力のもと、統一データプラットフォーム戦略を採用し、すべてのデータとアプリケーションをGoogle...