それが重要なのでしょうか。実はそれほど重要ではありません。番目の開催地であり、私がまさにこのトピックについて基調講演を行ったというだけです。それでは説明しましょう。部では、アナリティクスが本来データをどのようにインサイトに変え、データの価値を引き出すのか、また、そのインサイトの情報がどのように意思決定や行動に活用され、最終的にビジネス変革につながるのかを解説しました。データが戦略的資産であることについては議論の余地はほとんどありませんが、データと、そのデータの潜在的価値の間に大きなギャップが存在するためです。このギャップが埋まらない場合の機会コストは、実際、無視できないほど大きいものです。つの手段を中心に構築されています。独自のエンタープライズクラスの基盤がベースになっています。基づいて構築すれば、価値のギャップは埋まります。問題を多角的に検討すれば、より多くの観点からその問題を捉え、さまざまな方向から理解できるようになります。複数ソースの複数のデータセットと、その関連性を検討することで、複雑なビジネス上の問題を解決しようとしている場合もこれと同じです。複雑な問題に取り組んでいるナレッジワーカーは、関連する可能性があるデータソースに自由に、かつ統制された方法でアクセスできる必要があります。他のベンダーのアプローチでは、通常、データをデータウェアハウスやデータレイクなどの一元的リポジトリに移動しなければなりません。これは、新規データソースが速度を増しながら、全体的に増加し続けるのとは逆を行っています。追加の非構造化データストアがあり、エッジにはストリーミングデータもあります。章が揃っていなければ、ストーリーの全容など把握できるわけありません。統制された、アナリティクス対応の全社的な情報カタログを通じて、あらゆるデータやデータの組み合わせにアクセスできます。AI2機械による自動化のみに依存するニッチな用途もありますが、複雑なビジネス上の問題のほとんどに、人とのインタラクションや人の視点が必要です。拡張知能と呼んでいるのはそのためです。拡張知能では、人知と人の視点がコグニティブな機械学習によって拡張されます。実際、拡張知能は、ユーザーの専門知識のレベルに関係なく、すべてのユーザーのデータリテラシー能力を強化します。サイクル」を打破することもできません。連想技術に基づいて、ヒューマンマシンインターフェイスを調和させ、コグニティブな機械学習を全体的なデータビューに適用し、インサイトを加速して掘り下げます。これにより全ユーザーのデータリテラシーが強化され、結論の信頼性が高まります。アプローチの多くは、インサイトを実行するシステムとは別のレポート、ダッシュボード、またはアナリティクスアプリケーションで結果が提供されます。アプリケーションでは通常、このようなアナリティクスが用意されていません。従業員がデータ主導で業務を行うには、使用すべきレポートやダッシュボードを把握し、データを深く掘り下げる手順を知ったうえで、個人的な独自のデータの解釈に基づいて必要な行動を判断する必要があります。内部ユーザー以外のユーザー層に幅広くアナリティクスを普及させようとすると、これがさらに困難になります。このようにアナリティクスが最終目的となっていること、また意思決定プロセスに十分に活用されていないことに対処する必要があります。アナリティクスはそれ自体が最終目的となっている現状を打破し、組み込み型アナリティクスによって、あらゆる意思決定プロセスに不可欠な一部となる必要があります。自動化などの機械による意思決定の領域にも当てはまります。流行語のように、ベンダーのセールストークで広く使用されるようになっています。人工知能だけでは不十分だという立場を取っています。人知と機械学習を組み合わせ、企業を表すアナリティクス対応のデータセットに適用して、意思決定ポイントに組み込む必要があります。新しいホワイトペーパーをご覧ください。