ビッグデータと分析のアプリケーションは、eコマースビジネスがゲームの一歩先を行くのを助けています。ビッグデータは、組織がより大きな利益を得るためにどの製品、価格、広告がトップであるかを決定するために使用できる多数の事実の集まりです。
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。...
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。...
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。
需要と製薬の研究開発投資の両方によって、日本で最も重要な製薬療法分野は何だと思いますか？
近年、大手消費財企業の最高マーケティング責任者は驚異的な成功を収めています。彼らの最高は、消費者の日常生活の中心にブランドを埋め込むというマーケティングの聖杯を達成することによって、見事なブランド構築を開拓し、そのように巨人の評判を築きました。ある意味、それは理解できます。現在、マーケティング担当者にとって厳しい環境です。急速に加速する業界の変化のペースに対応するには、並外れた工夫、革新、洞察が必要です。そのため、CMOが試行され、テストされたマーケティング手法に後退しているのも不思議ではありません。実際、CMOの4人に3人は、戦略的なマーケティング目標を達成するための一番の方法は、過去に機能したソリューションを再適用することだと言います。
ビッグデータはここ数年の間ずっと話題になってきましたが、今日それは実際に使用されているでしょうか。 ビッグデータを適用するための道のりは、かなりの準備段階が必要で手を出せないテクノロジーのように思われますが、適切なツール、チーム、戦略があれば、ビッグデータを活用して市場競争の優位性を目指すことが可能です。...
このブログは、人工知能（AI）が金融部門で果たす変革的な役割について探求します。AIは、顧客サービス、業務効率、セキュリティ、およびデータに基づく意思決定など、金融のさまざまな側面を革新しました。このブログでは、AIの利点がコスト削減、プロセスの効率化、セキュリティ対策の強化、戦略的インサイトのためのデータの活用などに焦点を当てています。世界のAI市場が大きな数字に達し、フィンテック市場が大幅な成長が見込まれる中、AIを取り入れることは、金融機関が競争力を維持し、顧客に優れた体験を提供するために重要になっています。...
ファッションは、ミシンの発明から電子商取引の台頭まで、常に革新の温床でした。テクノロジーと同様に、ファッションは前向きで循環的です。 巨大な産業でもあります。...
