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Casi el 90 % de los ejecutivos va a aumentar su inversión en tecnología en datos, análisis e inteligencia...

CIOやIT責任者が、人工知能（AI）や大規模言語モデル（LLM）といった画期的なテクノロジーを活用して成功を収めるためには、乗り越えなければならない課題に集中し続ける必要があります。 信頼できる高品質データをAIモデルへ供給するとともにデータ統合戦略を刷新することで、AI／ML（機械学習）イニシアチブをスムーズに進め、成功へ導くことができます。 インフォマティカの電子ブック『AIの実運用を妨げるデータ品質やデータ統合の障壁を解決する方法』を、貴社のイニシアチブの成功にお役立てください。具体的に、次のようなトピックを取り上げています。 AIの導入成功に向けた基盤づくりとデータ統合の課題を解決する方法 知っておきたいデータ統合の4つの使用事例 予測モデルの構築・管理に要する時間を70％短縮したBanco...

AI（人工知能）が普及するのに伴い、CIOやIT組織のリーダーたちは信頼できる高品質データに基づいてAIイニシアチブを推進することに大きく力を注いでいます。このような状況の中、AI/ML（機械学習）の導入を妨げている最大の技術的要因として挙げられているのが、データマネジメントです。 しかし、AI搭載のデータマネジメントプラットフォームによって、先進機能を活用してAIをより効果的にサポートし、信頼できるAIドリブンな意思決定を組織全体で促進できます。 インフォマティカの電子ブック『AI活用を飛躍させる最新のデータガバナンス』では、その方法を分かりやすい説明で学ぶことができます。主な内容は次のとおりです。 モダンなデータガバナンス／AIガバナンスの必要性 モダンなデータガバナンスの3本柱 信頼できるデータを配信するための適応型でインテリジェントかつ総体的なアプローチ  

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...

先頃実施された市場調査から、データマネジメントとデータファブリックの重要なトレンドが明確になり、クラウドベースのソリューションと拡張可能なデータフレームワークの導入が増加しているという事実が確認されました。さらに、組織が取り組むべき優先課題もデータ品質、ガバナンス、統合プラットフォームへと移行しており、回答者の26％が、データファブリックはITデータマネジメントにさまざまなメリットをもたらすと考えていることも明らかになりました。 ぜひ調査レポート『2024...

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Generative AI and ML for the enterprise While wide adoption of generative AI remains...

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The data store for AI Data is the center of all organizations, but the full benefit...

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