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Accelerating CXO Effectiveness & The Intelligent Enterprise

Apr 27

AI use cases in the enterprise undergoing rapid change

New approaches to AI model building, more system thinkers -- amid a global pandemic, the landscape has changed for AI applications in the enterprise. Here are eight emerging AI use cases.

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Apr 24

Highlights from Experian 2019 global data management research

Ninety-five percent of organizations see impacts in their organization from poor data quality. This statistic is just one of many findings that our annual 2019 Global data management research report unearthed.

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Apr 24

Spend Visualization

n today’s social networked enriched environment, we are bombarded with information. Social networks permeate our personal as well corporate life. We are inundated with facts, fake news and information that is unknowingly misrepresented or misstated for an intended purpose. Information is electro ...

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SAS - Jun 02 - Blog Post:
COVID-19 y la reactivación económica

El aprovechamiento de los datos ha demostrado ser muy importante en estos tiempos en los que cuidar la salud y...

SAS - Jun 02 - Blog Post:
Transform word vector tables from long to wide

Let's talk about how to transform word vector tables from long to wide in SAS, so we can potentially get...

Dynatrace - Jun 02 - Blog Post:
Scale your API operations with our version 2 APIs

We're happy to announce the launch of the new generation of Dynatrace APIs, which will provide you with a consistent...

SAS - Jun 02 - Blog Post:
SAS社員としての誇りーミツバチ、森林や絶滅危惧種の動物を保護するためにAI/アナリティクスを活用

アナリティクスの目的の一つは企業の営利活動の支援 筆者は、SAS社員として、20年以上に渡りアナリティクスおよびAIで企業・組織を支援してきました。 金融機関における、リスク管理や債権回収の最適化 通信業における、顧客LTV最大化、ネットワーク最適化やマーケティング活動の最適化 製造業における、需要予測、在庫最適化、製造品質の向上や調達最適化 流通・小売業における、需要予測やサプライチェーン最適化 運輸業における、輸送最適化や料金最適化 ライフサイエンス・製薬企業における、業務の最適化 官公庁における、市民サービス向上のための不正検知 など、様々な業種・業務においてアナリティクスの適用によるお客様のビジネス課題の解決に携わってきました。営利目的(ここでは市民サービスの向上も含めることにします)の企業・組織におけるアナリティクスの活用目的は主に以下の3つに集約されます。 収益(売り上げ)の増大 コストの低減 リスク管理 アナリティクスは、いわゆる「データ分析」を手段とし、過去起きたことを把握して問題を定義し、次に将来を予測し、様々な選択肢の中から最適な予測に基づいて意思決定をしていくことになりますが、その過程の中で、起きてほしい事象を予測して促進したり、起きてほしくない事象を予測して防いだり、その予測のばらつきを管理したりということを行っていきます。 このような営利目的でのアナリティクスの活用はSASという会社が誕生した40年以上前から行われており、基本的な活用フレームワークは変わっていません。IT技術の進化によって、利用可能なデータの種類や大きさが、増えてきただけにすぎないと言えます。例えば、昨今のAIブームの代表格であるディープラーニングですが、ディープラーニングという処理方式の進化と、GPUという処理機械の進化によって、非構造化データをより良く構造化しているものであり、もちろんモデリング時のパラメータ推定値は何十億倍にはなっていますが、モデリングのための1データソースにすぎません。もう少しするとディープラーニングも使いやすくなり、他の手法同様、それを使いこなすあるいは手法を発展させることに時間を費やすフェーズから、(中身を気にせず)使いこなせてあたりまえの時代になるのではないでしょうか。 SAS社員としての誇り、Data for Goodへのアナリティクスの適用 前置きが長くなりましたが、SAS社員としてアナリティクスに携わってきた中で幸運だったのは、データの管理、統計解析、機械学習、AI技術と、それを生かすためのアプリケーション化、そのためのツール、学習方法や、ビジネス価値を創出するための方法論や無数の事例に日常的に囲まれていたことだと思います。それにより、それら手段や適用可能性そのものを学習したり模索することではなく、その先の「どんな価値創出を成すか?」「様々な問題がある中で優先順位の高い解くべき問題はなにか?」という観点に時間というリソースを費やすことができていることだと思います。そのような日常の仕事環境においては、アナリティクスの活用を営利目的だけではなく、非営利目的の社会課題の解決に役立てるというのは企業の社会的責任を果たす観点においても必然であり、Data for...

Dataiku - Jun 02 - Blog Post:
6 Ways AI Will Change Media & Entertainment

Media & entertainment companies are facing increasingly competitive and uncertain markets but can get ahead with AI and machine learning.

Keep updated on all things AI