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Change Adoption: A Guide to Using Behavioral Science to Drive Organizational Change   The way we live and...

What is work management—and why your organization needs it Shifting priorities, getting...

 Human-centric AI at work: A playbook for powering your organization with AI Leverage AI to amplify hu...

When you’re planning a software development initiative to improve customer experience, support...

A medida que se intensifica el aumento de los datos a escala, es fundamental liberar todo su potencial...

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

Face à l'essor des données évolutives, exploiter tout leur potentiel pour transformer les activités de...

Da Datenmengen immer größer werden, ist es wichtig, das vollständige Potenzial zu entfalten, um Abläufe...

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      

Con il continuo aumento dei volumi di dati, è fondamentale riuscire a sfruttarne tutto...

Quasi il 90% dei dirigenti di livello C prevede di incrementare la spesa per le tecnologie dedicate ai...

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...