The “Bring Your Own Device” (BYOD) concept has become increasingly popular with the rise of hybrid work. It provides enhanced flexibility for employees and greater accessibility for work-related applications. However, managing security on disparate and unmanaged devices is an uphill battle. The browser has become the common tool for accessing web and software-as-a-service (SaaS applications)…
Today’s airlines are fierce competitors, each trying to outdo the others with faster, more personalized options and services. But unlike other businesses, airlines are starting the race from behind, running on systems that need major revamping. That’s because much of their current technology consists of aging, cobbled-together solutions from disparate and siloed vendors. The obvious…
Durante años, Johnson Controls International construyó su arquitectura digital principalmente de la mano de socios de TI. Vijay Sankaran, recién nombrado director digital y de información, tiene nuevas ambiciones para el fabricante de equipos contra incendios, climatización y seguridad, con la mirada puesta en el desarrollo de capacidades internas para una nueva era. Como director…
The new analytics mandate is descriptive, predictive and prescriptive in context. When I meet with CIOs or executive sponsors, one of the first things I do is map out their analytics maturity curve. Too often, organizations conflate dashboards with intelligence. They assume reporting is the endgame, but in reality, it’s just the first step. To…
La percepción que tienen los directores generales, los CEO de las empresas, sobre el conocimiento que su equipo ejecutivo alberga sobre la creciente tecnología de inteligencia artificial no es demasiado buena. Así lo pone de manifiesto una encuesta realizada por la firma de análisis Gartner a 456 directores generales y otros altos ejecutivos de empresas…
Digital transformation enables growth, creates efficiencies, improves experiences, and develops competitive advantages. A primary objective is evolving business models as technology, data, and AI rapidly change customer expectations and market opportunities. Technological paradigm shifts and disruptive global forces require CIOs to rethink their digital strategies every two years. In 2020, it was the pandemic, 2022…
The value of IT certifications has ebbed and flowed over the years, typically responding to shifts in the skills market and hiring demands in the tech industry. During times of digital transformation, spurred on by technology such as AI, cloud, and ML, certifications can be a fast way to get up to speed on the…
Many IT leaders scoffed when they heard that Elon Musk’s US Department of Government Efficiency wants to rip out millions of lines COBOL code at the Social Security Administration and replace it within a matter of months. COBOL is more than 60 years old, and concerns about maintaining the ancient programming language are on the…
L’Europa prova a crearsi una sovranità digitale nell’intelligenza artificiale con il progetto OpenEuroLLM, un’alleanza per sviluppare un modello linguistico open source di nuova generazione che riunisce aziende e istituzioni di ricerca europee specializzate nell’AI. Il consorzio, come si legge nel comunicato stampa di presentazione del progetto [in inglese], è composto da 20 centri di ricerca, aziende…
未来が何をもたらすか知りたいですか？予測分析ツールには答えがある。それは正しいのか？当たることもある。しかし、もしその予測が、あなたの企業がより良い計画を立て、より賢明な支出をし、顧客により先見の明のあるサービスを提供するのに役立つのであれば、多くの場合、時々では十分すぎるほどです。 予測分析ツールとは？ 予測分析ツールは、人工知能、データ分析、統計モデリング、レポーティングを融合させ、将来のトレンドを予測します。このツールには、企業全体からデータを収集するための洗練されたパイプラインが含まれ、統計分析と機械学習のレイヤーを追加して将来の予測を行い、これらの洞察を有用な要約に抽出し、ビジネスユーザーがそれに基づいて行動できるようにします。 予測の質はシステムに入るデータに左右される。”garbage in, garbage out “という古いスローガンは今日でも有効だ。しかし、予測分析ソフトウェアは、世界がギアを入れ替え、未来が過去とほとんど関係を持たない瞬間を予測することができないため、より深い課題がある。それでも、主にパターンを把握することで動作するツールは、ますます洗練されてきている。 専用の予測分析ツールでの作業は、少なくともゼロから自分でプログラミングするのに比べれば、比較的簡単なことが多い。ほとんどのツールは、データ分析に最適化されたアイコンをドラッグ・アンド・ドロップできるビジュアル・プログラミング・インターフェースを提供している。コーディングを理解し、プログラマーのように考えることは助けになるが、ツールを使えばマウスを数回クリックするだけで高度な予測を生成することができる。さらに必要であれば、カスタムコードを追加することで、多くの一般的な問題を解決することができる。 予測分析ツールで何を探すべきか？ まず始めに、貴社のデータに対応する製品を探すのが一番です。すべての予測分析ツールは、CSVのような一般的なフォーマットのデータを分析することができますが、多くのツールは同じベンダーのものとの相性が良いです。例えばIBMのSPSSは、同社のdb2データベースと直接連携できる。Amazon Web Servicesのようなクラウドツールは、S3やRDSのようなAWSの多くのデータストレージソリューションと統合されている傾向がある。 データだけでなく、もう一つの重要な差別化要因は、質問する質問の種類である。ツールによっては、特定の質問を分析するのが得意なものもある。ビジネスが取り組む必要のある質問に答えるために必要な統計的尺度を計算できるツールであることを確認してください。 ユーザーは、人工知能の必要性についても正直でなければならない。この分野はエキサイティングで新しいが、すべてのスタックがAIを必要としているわけではない。来期のウィジェットの需要を予測するための単純な数値を求めているだけの企業には、幻覚を見るかもしれない生成的なAIソリューションは必要ない。 もうひとつ重要な質問がある：誰がそのツールを使うのか？企業によっては、新しいアルゴリズムを開発したり、オープンソースのツールで作業することを望むデータサイエンティストのチームを保持している。彼らは、PythonやRで書かれた新しいコードを統合できる、よりアクセスしやすいスタックを求めるだろう。 また、予測分析を探求し始めたばかりで、標準的なルーチン以上のものを必要としていない企業もあるだろう。この場合、迅速に統合でき、既存のモジュールを使って分析ができるツールが適している。 また、すべてのユーザーが簡単にアクセスできることを重視する企業もあるだろう。そのようなユーザーにとっては、ローコード、さらにはノーコードでのサポートが大きな違いを生む。カスタマイズのオプションに注意を払うことで、ユーザーにとって大きな違いが生まれます。 フォーカスされた予測分析ツール この記事の大半は、あらゆるデータ分析問題に適用可能な、より大規模で一般的なツールについて説明している。ベンダーの中には、市場のニーズに最適化された特化型製品で、より小さく、より焦点を絞った市場をターゲットにしているものもある。それらは、そのビジネスに携わる企業にとって、より有用なものとなり得る。 いくつか例を挙げる： ChAI：原材料の価格設定は、商品の売り手と買い手にとって重要だ。ChAIは、こうした市場をフォローするAI主導の予測分析を提供している。 OneModel：人間の管理は決して容易ではありません。OneModelは人事向けの分析ツールを提供し、労働者の行動を理解し、予測するのに役立ちます。 Hanzo Illuminate：訴訟のための複雑な証拠開示作業を管理する弁護士は、Hanzo Illuminateを利用して電子メール、文書、その他の職場データを分析することができます。 BlueOptima：ソフトウェア開発の成功を測定するための客観的な指標は、管理者の助けになります。BlueOptimaは、コーダーの生産性を追跡できるツールを提供しています。 Adobe Analytics：チャネル、製品、サービスを追跡できるAdobe Analyticsを使えば、デジタル広告のコストと価値を理解するのが少し楽になる。 ChannelMix：マーケティングチームは、「マーケターによるマーケターのための」ChannelMixを利用することができる。このアナリティクスは、マーケティング予算が最も効果を発揮する場所を見つけることに重点を置いている。 Hanarasoft： Hanarasoftは、データストリームを監視し、一部の資産に修理が必要になる兆候を示すソフトウェアである。 予測分析ツールを選ぶ際の主な質問 誰が使うのか？多くの従業員がアクセスできるようにしたいチームもあるでしょう。また、少人数にアクセスを制限したいチームもある。ライセンスコストやアクセスの仕組みは大きく異なる。 専門的なAIアルゴリズムは必要か？AIの最先端を行く企業によって開発された製品もあります。また、古くからある統計モデリングソリューションもある。ソフトウェアだけでなく、それを実行するハードウェアについても、価格と複雑さが異なります。 御社にはウェアハウスやレイクのような統合データ・ソリューションがありますか？もしそうなら、データキュレーションスタックと既に統合されているツールはありますか？ どのような種類のレポートが必要ですか？ツールの中には、スプレッドシートで数字の表を提供することに重点を置いていたビジネスインテリジェンスの世界から発展したものもある。また、AIの世界から始まり、後からそれらの機能が追加されたものもある。 専門的なグラフィックは必要か？ データの視覚化も要因のひとつだ。アプリケーションによっては、美しいダッシュボードに精巧なチャートやグラフを必要とする。また、信頼できる数字の表が欲しいだけの人もいる。 データアクセスとガバナンスに問題はないか？アプリケーションによっては、厳重に管理しなければならない情報を扱うものもある。また、可能な限り広くデータを共有することを目的とするものもある。ツールによっては、データガバナンスのニーズを満たすために、他よりも精巧なアクセスメカニズムを提供しているものもある。 非コーディング者がシステムを使用するのか？一部のツールは、ローコードまたはノーコードオプションの提供に特化しており、エンドユーザーであれば誰でも、開発者の時間を待つことなくレポートやチャートを作成できる。また、コードの書き方を知っているハイエンドのデータサイエンティスト向けのものもある。 導入モデルは互換性があるか？オンプレミスのインストールを求める企業もあれば、クラウドの柔軟性を好む企業もある。クラウドの柔軟性を好む企業もある。選択肢は企業文化に合っているか、データの場所に合っているか。 コストは予測可能で管理可能か？ライセンスモデルはデータの使用方法に合っているか？ユーザーごとのコストは妥当か？ 隠れたコストはないか？データを別のフォーマットに変換しなければシステムが機能しないこともあり、この変換には特に費用がかかる。システムに特別なトレーニングが必要な場合もある。 トップ予測分析ツールの比較 ツール ハイライト 展開 価格 無料オプション オープンソース Alteryx Analyticsプロセスオートメーション データパイプライン用のVisual…