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。
保険数理科学が現代の金融理論と現在広く「データ科学」と呼んでいるものの両方に先んじて、データは常に支払人のビジネスモデルの中核をなしてきました。しかし医療では、支払人が直面する質問のセットは他のものよりも広いです分析が主に損失の可能性、損失のコスト、および価格競争力があるが有益な保険料に焦点を当てている保険会社の種類。今日では、有力支払者は保険会社と保険加入者の両方を対象にしており、データ分析は健康への影響に影響を与える能力の不可欠な要素です。
食品業界は、ビッグデータに関して劇的なスピードで増加しています。 Food and Beveragesは、実用的な洞察によりさらに蓄積され、販売端末との関連する接点を獲得しています。これはすべて、企業がそれぞれのサービスに活用できるビッグデータの助けを借りて行われます。飲食料品業界の主な関心事は、顧客ロイヤルティが低いことであり、それにより競争が激化し、断片化されています。食品業界は、産業界で最も重要かつ最大のセクターであることは間違いありません。現在、食品および飲料業界は、技術面で急速に成長しています。...
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。...
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。
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
2017年初め、AmazonはAIの新しい機能を発表しました。AmazonGoは、レジ係やチェックアウトラインを必要としない、人工知能搭載の店舗の食品スーパーです。買い物客は、専用スマートフォンアプリをアクティブにして入店し、必要なものを持ち上げるだけ。クレジットカードや現金を引き出すのを待たずに、入店の際と同じゲートを通って外に出るだけで、お買い物完了となるのです。買い物客のAmazonアカウントに対して自動的に、先ほど持ち上げて取った商品価格が課金されます。
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。
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。
