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。...
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。...
人工知能についてはロボットの恐ろしい報告から、テクノロジーに対する想像以上の期待にまで及んでいます。現在、消費者はスマートフォン、カスタマーサービスセンター、ウェブサイト、アプライアンスを通じて人工知能に絶えず触れる機会があります。調査によると、人々の80％がAIが自分の生活に良い影響をもたらしていると報告しています。テクノロジー、映画、芸術、および文学の圧倒的な前向きな支持にも関わらず、何故恐ろしく思われているのでしょうか。それでは、どれだけ現実に基づいているのでしょうか？これらの質問に答えるためには、事実を確認することが重要です。...
価値を高める大きな可能性を得るために、ここ数十年は大量のデジタルデータを目撃しました。たとえば、患者の転帰を改善し、コストを削減するには、すべてのデジタルデータに対する患者の関与を増やすことが重要な要素です。いずれにせよ、中央管理システムと今日普及している従来のデータベースでは、このデータの大部分がサイロ内にロックされており、組織や業界がそれを利用してその潜在的な価値を明らかにする能力が大幅に低下しています。この記事では、ブロックチェーンをデータ中心に見ていきます。ブロックチェーンを使用して、データの安全なターゲット交換を促進し、その可能性を解き放ち、ビジネス価値を実現する方法を説明します。
ロボットの時代が到来しました！ファッションとテクノロジーが組み合わさってから、長い間トレンドになっています。服を着て、カメラに向かって「アレクサ、私の見た目はどう？」と聞くと、ほんの数秒でその小さなスピーカーがデータを元に回答を提供します！...
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。...
RPAイニシアチブが実現に失敗した場合、これはロボットが十分に賢くないためであるという自然な仮定があります。しかし、スマートになるのはロボットの仕事ではありません。AIの仕事です。
まだ初期の段階にありましたが、プロバイダー分析は過去10年間で電子カルテ（EHR）の大量採用に伴って始まりました。プロバイダ分析ソリューションは、2つの大きなバケツに分類されます.
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。
