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。...
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。...
サイバー攻撃は非常に急速に増加しているため、サイバーセキュリティに対する脅威となっています。ブロックチェーンはサイバー世界を保護するために使用できるのでしょうか？...
現在（米国では）約80億ドルと評価されている教育テクノロジー：Edtech業界は、近年、投資資本の大量流入の恩恵を受けています。これは、2018年だけでも14億5000万ドルと報告されています。
人工知能（AI）は議論の的となっている話題であり、業界の分野を超えて堅実な支持を得ています。このテクノロジーはここ数カ月間トレンドにあり、日々進化しているため、製造、金融、およびジャーナリズムの分野で新しいユースケースが生まれています。最近では、AIは従業員のエンゲージメントを高め、世界中の組織での採用、トレーニング、定着の方法を改善するための効果的なツールと見なされています。
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。
ヒューマンバイアスの削減：AIは、人間の直感や知覚ではなくデータに依存しているため、人間の視点が歪曲されて意思決定プロセスが阻害される可能性がなくなります。これにより、組織を差別訴訟から保護することができますが、よりまとまりのある、コミュニケーションのとれる職場を作り出すこともできます。
消費者は、生活のあらゆる面でパーソナライズされた体験を期待するようになりました。 AIを金融サービスで使用して、顧客をセグメント化し、リテールバンキングのコンバージョンと定着率を高めるパーソナライズされたオファーを推進できます。自動化されたエージェントは、ミレニアル世代を惹きつけるための鍵であり、人と話すことなく顧客が質問に答え、問題を自分で解決するのに役立ちます。不正行為を顧客に自動的に警告し、行動を起こすことで、顧客満足度を高め、解約の可能性を減らすことができます。
15兆ドル規模の商業用不動産業界の意思決定者は、不十分なデータに基づいて巨大な決定を下すことを余儀なくされています。調査は高価で、しかし時間がかかります。他のデータソースには偏りがあり制限されているため、専門家は数千万ドル以上の価値のある選択肢に気付かずにいます。
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。...
