保険
保険のビッグデータ
保険業界は常に非常に保守的です。ただし、新しい技術の採用は単なる現代のトレンドではなく、競争のペースを維持するために必要なものです。現代のデジタル時代では、ビッグデータテクノロジーは膨大な量の情報を処理し、ワークフローの効率を高め、運用コス
analyticsjapan Dec 12, 2019 0 2656
保険業界は常に非常に保守的です。ただし、新しい技術の採用は単なる現代のトレンドではなく、競争のペースを維持するために必要なものです。現代のデジタル時代では、ビッグデータテクノロジーは膨大な量の情報を処理し、ワークフローの効率を高め、運用コス
analyticsjapan Dec 12, 2019 0 28
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 27
analyticsjapan May 23, 2024 0 26
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 24
Aino Aug 5, 2019 0 24
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 90
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 86
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analyticsjapan Jul 11, 2019 0 85
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 84
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1179
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 1131
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 1115
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 1071
Aino Jul 29, 2019 0 1056
analyticsjapan May 21, 2024 0 779
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 6067
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 3237
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 3257
analyticsjapan Sep 4, 2019 0 2645
ブロックチェーンテクノロジーのユースケースシナリオは、終わりがありません。 世界が輸送および調整データを追跡する方法を根本的に混乱させるサプライチェーンのようなイーサリアムプラットフォームになっています。また、育成可能なCryptoKitties(猫を育成するイーサリアムコイン)として新時代のネオペットを収集する個人まで、ブロックチェーンの変革の始まりが始まったばかりです。現在、地球上の各産業は、ブロックチェーンがその最も役立つ手段であるか、最大の脅威となるのかどうかを探っています。...
analyticsjapan Dec 27, 2019 0 1933
ビッグデータは、すべての業界および組織部門、特に人事(HR)業界のゲームチェンジャーとして浮上しています。ビッグデータとHRデータ分析を活用すると、採用、トレーニング、開発、パフォーマンス、報酬など、HRのほぼすべての分野に情報を提供し、改善することができます。ビッグデータを使用することで、HRマネージャーはより賢明な決定を下し、組織がより効率的に目標を達成できるように支援できます。
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 2464
以下は、2020年にモバイルヘルスアプリ業界に大きな影響を与え、患者のエクスペリエンスとエンゲージメントの向上に役立ついくつかの世界的な傾向を示しています。テクノロジーは、患者と顧客のヘルスケア業界の改善にのみ役立つことは間違いありません。いくつかのグローバルテクノロジーの助けを借りて、患者固有の骨、臓器、血管のレプリカの作成から絶えず変化し進歩しています。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 3517
ライフサイエンス企業は常にデータ企業です。 NovartisのGlobal Drug Development内のPredictive Analytics&Designグループのルカ・フィネリ博士は、次のように述べています。「現実には、私たちはデータ会社です。...
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 3193
SalesforceがTableau Softwareを買収したという、業界には大きなニュースが発表されました。 買収金額は153億ドルで、これは史上最大の買収です。Salesforceが自社の製品ポートフォリオにさらに多くのデータインサイトと顧客データテクノロジーを得るための最大の動きです。
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 3058
大手物流業者は、業務から発生するデータ解釈のため、分析と研究に長い間頼っていました。
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 2592
すべての業界、すべての企業、そしてすべてのリーダーが、このたった1つの単純な事実を認識する必要があります。すべての製品、サービス、プロセス、ビジネスモデルが混乱するということ、それは時間の問題です。地球上のすべての業界でのトレンドやテクノロジーの影響を受けないなどと考える企業は、衰退する危険に晒されていることに気が付かなければなりません。
analyticsjapan Aug 8, 2019 0 3120
すべての組織は現在、よりデータ駆動型の試みを行っています。機械学習の手法は、この取り組みに役立ちました。私は、世の中の多くの資料が技術的すぎて理解しにくいことを知っています。この一連の記事では、私の目的はデータサイエンスを簡素化することです。私はスタンフォードの講座、本から手がかりを得ています。この試みは、誰にとってもデータサイエンスを理解しやすくすることです。
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 3366
本番環境での機械学習は5つのフェーズで行われます。 (業界のチームや企業間で標準化されたベストプラクティスはほとんどありません。ほとんどの機械学習システムはアドホックです)。