データアナリティクス対人工知能–データアナリティクスがAI採用を加速する方 法
AIは企業にとっては流行語ですが、多くの組織はデータドリブン型になるためのデジタルトランスフォーメーションを未だに苦労しています。
analyticsjapan
Aug 26, 2019 09:22
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AIは企業にとっては流行語ですが、多くの組織はデータドリブン型になるためのデジタルトランスフォーメーションを未だに苦労しています。
データ量の増加、高度なアルゴリズム、コンピューターの性能とストレージの改善により、AIの人気が高まっています。
一方、企業はビジネスアプリケーションにAIアプリケーションを組み込んでいますが、統合、コスト、セキュリティ、プライバシー、さらには規制上の課題などの一連の共通の課題に直面しています。
問題は、企業におけるAIのオンボーディングを加速するのにデータアナリティクスが役割を果たすことができるかどうかです。
企業がデータアナリティクスの活用に成功すると、AI採用のために上級管理職の賛同を得る可能性が2倍になります。
データアナリティクスは、AIシステムの成功につながる進化の一部です。
適切な運用が出来ると、機械学習モデルは巨大な統合データで熟練されます。
データの発見、ビッグデータ、競争、準備、統合などのタスクを処理するデータアナリティクスを意識した組織では、AIは必要な進歩です。
成熟したモデルを持つデータアナリティクスを意識した組織にとって、AIが簡単な移行である理由を説明します。
成熟したデータアナリティクスシステムは、人工知能の成功を支えます。
AI技術の採用に最も成功している世界的な技術リーダーは、データビジネスポリシーをコアビジネス機能に組み込んでいます。
これは、APIとインターフェースの形で現れます。
データ標準に関する企業全体のポリシーは、データアナリティクスと機械学習の合理化に大いに役立ちます。
データポリシーを維持すると、利害関係者を明確に特定し、企業全体のアクセスを監視するのに役立ちます。それによって従業員の混乱を減らすことができます。
もう1つの重要なことは、AIシステムがより多くのデータとより適切な品質のデータを供給されるにつれて、成熟していくことです。
これがデータストレージとデータウェアハウスに組織が投資する理由です。
これはAIを実装するために資産を調整するプロセスの一部です。
Radiusの共同設立者兼CEOであるDarian Shirazi氏は、「質の高いデータはAIの質の高い予測に不可欠です。
長年にわたって、AIがビジネスの変化を推進するという約束を果たすことができるように、より正確なデータを維持するという課題を解決することに焦点を当てる企業が増えるでしょう。」
実際、”インドの国内企業のデータアナリティクス状況である2017 Analytics India Magazine”と”Cartesian Consulting”によると、さまざまな分野の企業が昨年からデータアナリティクスを広く採用しています。
これは、データアナリティクスが国内市場に浸透した範囲を表しており、インドの組織の従業員59人ごとに1人がデータおよびデータアナリティクス機能に関連付けられています。
レポートの発見は成熟度と浸透度と負の相関関係であり、データアナリティクスの浸透度がデータアナリティクス関数の高い成熟度が無いことを示しています。
たとえば、eコマース企業はすべてのでデータアナリティクスの浸透度が最も高く、成熟度は最も低くなります。
インドでは、Flipkartが浸透度と成熟度の両方が高い唯一の企業です。
データアナリティクスがAI採用の道を切り開く方法は次のとおりです。:
- データストレージ、データアナリティクス、ガバナンス、構造化データおよび非構造化データの管理機能、視覚化ツールおよび技術を含む、深いビジネスインテリジェンススタックを持つ組織は、効果的なAI戦略を構築するためのツールを備えています。
- ”Fractal Analytics”のレポートによると、ビッグデータアーキテクチャへの投資は、特にCRMやERPシステムなどの従来の構造化データソースと共に存在する構造化データと非構造化データを組み合わせるために成功するために不可欠です。
- したがって、ビッグデータソリューションへの投資は、取り込み、ストレージ、検出、モデリング、データアナリティクス/ ML、および視覚化からテクノロジーの「ビジネスインテリジェンススタック」を強化するための全体的な戦略の一部と見なされる必要があります。
- レポートによると、このアーキテクチャに加えて、組織は、ビジネスとエンドユーザーによるデータの調査と視覚化を可能にするために必要なツールを見つける必要があります。
- 企業全体のビジネス管理システムを構築することにより、企業は、記述的なデータアナリティクスとレポートだけでなく、予測データアナリティクスソリューション、ML、およびAIを大規模に実装するための堅牢なビッグデータプラットフォームを作成できます。
- エンタープライズ規模のビジネスインテリジェンスのプラットフォームは、ベストプラクティス、アルゴリズム、およびソリューションの展開を可能にすることにより、AIの採用を促進できます。AIのコンテキストでは、組織の詳細なデータアナリティクス機能は、組織が機械学習とAIをより効果的に活用するのに役立ちます。
