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ビッグデータのユースケース

データは間違いなくデジタル世界の通貨であり、企業はデータを有効活用して革新性を磨き、競争力を獲得しようと悪戦苦闘しています。主要な技術トレンドと顧客による情報の消費方法の変化は、データパラダイムに構造変化を引き起こし、そのすべてから大量のデータを生成されています。企業はデータの活用方法を再考する必要があります。さもなくば企業はリスクも解消されないままになってしまいます。

Big data creates new opportunities but increases challenges

Smart mobility, the internet of things, digital personalization and cloud computing are changing the way businesses operate, run and achieve objectives. Companies have invested in big data technologies with the vision of enhancing customer experiences, driving product innovation, and harnessing real-time insights for business decision-making and operations.

Data is created, utilized and managed at various locations and at varying speeds. Data can be structured or unstructured, generated by humans or by machines and sensors. Companies are realizing that current approaches to big data architecture fail to achieve a consistent and trusted view of information across their enterprise, let alone reach their vision.

Is your organization experiencing any of these issues?


  • Inability to capture unstructured data hindering the capability to gauge customer sentiment

  • Lack of ability to capture and leverage edge data impeding nimble decision making

  • Incapability to use sensor edge data to create predictive insights to avoid asset downtime and failure

  • Lost operational efficiencies resulting in excess inventory and increased cost of goods sold

  • Lack of resources to leverage data for predictive automated use cases throttling fraud detection

  • Inability to prioritize and keep all your valuable data resulting in lost historical insight, impeding product innovation

  • マーケティングや販売活動の足かせになり、収益や保有利益に影響が出ている

Growing business needs a modern big data architecture

ますます増大するビジネスニーズに対応する最新のビッグデータアーキテクチャである Connected Data Fabric Architecture を活用しましょう。Connected Data Fabric Architecture では、種類も、ソースも、場所もさまざまなビッグデータから提供されるリアルタイムの洞察を活用することができます。企業は、高度な自動化とインテリジェンスを通じて新しく実用的な洞察を加速度的に獲得することで、 IoT 分析、顧客インテリジェンス分析、積極的な詐欺行為予測、リスク分析、リアルタイム分析、顧客の多次元ビューなどの新たなユースケースに対応し、それにより競争力を獲得します。以下はそのメリットになります。


  • 人工知能、機械学習、分散型ディープ・ラーニングによる洞察のための新しいシステム。

  • Personalized experiences for 1:1 relationships with billions of customers.

  • Balanced supply chains and the elimination of slack and stock-outs.

  • Data defined new products and services. Many of the products of the future will be data driven or data enhanced

  • あらゆる業界のあらゆる規模の組織における運用効率の向上。

Connected Data Drives Competitive Edge

洞察のための
システム

Personalized
Experiences

Balanced
Supply Chains

新製品およびサービス

運用
効率

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