勝手にデータ分析　

勝手に次世代データアナリティクス・プラットフォームをアピールさせていただいてます。勝手…

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勝手に次世代データアナリティクス・プラットフォームをアピールさせていただいてます。勝手に分析に関する最新ブログや紹介記事情報を勝手にツイート。

より深いインテリジェンスでユーザーに力を与える。オーグメンテッド・アナリティクス(より強力な分析)とは？

オーグメンテッド・アナリティクス(より強力な分析) より深いインテリジェンスでユーザーに力を与える。オーグメンテッド・アナリティクス(より強力な分析)とは、「機械学習（ML）やAIなどの技術を用いて、データの準備、インサイトの生成、インサイトの説明を支援し、アナリティクスやBIプラットフォームでのデータの探索や分析方法を拡張する」というものです（Gartner調べ）。 ・人工知能とアナリティクスの組み合わせは、あらゆるアプリケーションを強化します。 ・データサイエンスと人

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    • マーケティングの最大のデータギャップを解決

      Fivetran + Sisense + CaliberMind: マーケティングの最大のデータギャップを解決 常にお客様から聞いているB2Bマーケターが直面する6つの最大のデータギャップとは、 1. CRMではバイヤーをアカウントとして認識していない。 2.ひとつのキャンペーン活動＝ひとつの販売と考えている 3.悪いデータ(データクレンジングの必要性) 4.データサイロ(データの分断化) 5.過度にシンプル化されたキャンペーンレポート 6.Salesforce が真実の情報

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      • コロナ以降のゲームチェンジャー(今の流れを変える)テクノロジーとは

        Gartner社によるポストCovid19(コロナ)以降のゲームチェンジャー(今の流れを変える)テクノロジーに関する調査では、アナリティクスが1位、それに関連するAIが2位という結果になりました。 その理由は？ なぜなら、すべてがデジタルへの移行を加速させており、これらのデジタル活動について、かつてないほど多くのデータが作成されているからです。日々の業務やアプリケーションにアナリティクスを導入していない企業やサービスプロバイダーは、同業他社に比べて著しく不利な立場にありま

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        • 複数のソースからのデータを分析。単純なデータセットだけでは、もう限界です。

          複数のソースからのデータを分析。単純なデータセットだけでは、もう限界です。強力なインサイト(洞察)を得るには、複数ソースからデータを取り込む必要があります。@Measuremen社、@Skullcandy社、@Air Canada社の実例を見ながら、その鍵を探っていきます。 データセットが複雑で多様であればあるほど、驚くべき強力なインサイトを生み出し、行動に反映させる機会が増え、成長が促進されます。 Measuremen社:多数のソースからのデータで設備利用を最適化 初期

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          データやアナリティクスの活用について、これまでとは違う考え方

          データやアナリティクスの活用について、これまでとは違う考え方をする時が来ています。 ハーバード・ビジネス・レビュー誌に掲載された、当社のチーフ・プロダクト＆マーケティング責任者の@Ashley Kramerが執筆した記事を深く掘り下げてみました。記事はこちらからご覧いただけます： https://sisen.se/3cDHZmz

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          【今さら聞けない】クラウドの柔軟さ。3つのクラウドホスティングのオプションを比較。

          今一度、クラウドホスティングとは何か？を考えてみる。 すべての企業がデータ企業になりつつあり、クラウドはデータと、そのデータを保存・分析するための計算能力を、企業やアプリケーションが必要とするときに、必要なときに、必要な方法で利用できるようにすることに迫られています。 クラウド・ソースから得られたインテリジェンスを社内のワークフローや顧客向けアプリにシームレス(絶え間なく)に注入することで、ビジネスを進化させ、新たな収益源を開拓することができるのでは？ 昨今、企業はク

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          【今さら聞けない】クラウドの柔軟さ。3つのクラウドホスティングのオプションを比較。

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          【今さら聞けない】What is Data Exploration (データ探索)？

          What is Data Exploration? データエクスプロレーション(データ探索)とは？ データ探索とは、データ分析の最初のステップであり、ユーザーが大規模なデータセットを構造化されていない方法で探索し、初期のパターンや特徴、興味のあるポイントを発見することです。 データエクスプロレーション(データ探索)は何に使えるか？ 膨大な量の情報がある場合、データ探索を行うことで、管理可能なサイズに切り詰め、分析を最適化するための作業に集中することができます。 *この

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          【今さら聞けない】What is Data Exploration (データ探索)？

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          プリディクティブ　アナリティクス(Predictive Analytics)とは?

          予測分析-ビジネスインテリジェンスの次なるフロンティア(先駆者) 悲しいことに、多くの企業は、すでに起こったことを記述するだけで、将来の計画には役に立たない静的で歴史的なレポートを提供する時代遅れの分析を使用して行き詰まっています。誰もが絶対的な確信を持って何が起こるかを明らかにすることは期待できませんが、次の四半期や来年に何を予想するかについてある程度のアイデアを持っているだけでも、ビジネスを進化させ、業界を変革することができます。 もっとも望ましい予測分析活用は、ワーク

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          プリディクティブ　アナリティクス(Predictive Analytics)とは?

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          次世代のビジネスインテリジェンス(BI)とは？

          次世代のビジネスインテリジェンス(BI)とは？ それは、The age of action (行動の時代) リアルタイムのインテリジェンスでアクション(行動)を起こす “既存のダッシュボードを見ているだけでは、何も起こらない…” ダッシュボードを飛び越えて、リアルな分析結果がスマホやいつも使っている業務アプリでみれたなら。。。 次世代BIは、あらゆる意思決定にAIとアナリティクスを使用する新しい機敏な方法を提供しています。 平均的な成人は1日に35,000件の意思決

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