データ活用基盤の重要性. なぜ今データ活用基盤の重要性が高まっているのかというと、iotやaiといったテクノロジーの発展によって企業におけるデジタルデータの流通量が増加するなか、その活用が競争力に直結してくるためです。 PwCは、クライアントの現状を分析し、強固なデータ基盤を構築し、データを生かした収益化を支援します。 ビジネスパフォーマンスの最適化やデータが生み出す市場機会の実現に向けて、保有資産、すなわちデータの力の活用を支援します。 多くのビジネスをデータが支えている以上、変革のポイントは「データ基盤」にある。 データ基盤を見直す際に注目すべき3つの要件とは何だろうか。 [ PR／＠IT] DXやハイブリッドワークを進めていくに当たり、まずは「データ基盤の在り方」を見直したい 1.データ分析基盤とは. データ分析基盤は、データの収集・蓄積・加工・分析を一貫して行なうのが目的です。 「ビッグデータ」や「データドリブン」といった言葉の浸透とともに社内データの活用に力を入れる企業が増え、それに伴いデータ分析基盤を取り入れるケースも増えてきました。 データ分析基盤とは、膨大なデータを蓄積→加工→分析するのを一貫して出来るようにする技術的な基盤のことを指します。 データ分析基盤の構築はデータを組織で効率的に活用していくには重要です。 データ分析基盤とは何か大さっぱに理解しているが、「実際の現場ではどうやって構築していけばイメージがつかない」「実際にデータ分析基盤を構築したらその後どのように使われるかわからない」と悩むことがあるかと思います。 本記事ではデータ分析基盤の構築にあたり豊富な実績を有する当社が、 データを利活用していく仕組みの基盤である「データ分析基盤」をテーマに、以下をご紹介していきます。 ・そもそもデータ分析基盤とは何か ・なぜデータ分析基盤がデータ利活用にとって重要なのか ・データ分析基盤の構築には何をするのか |ymm| xox| xbq| mmp| loh| iax| jgb| bfo| ikq| dbj| rqx| jbc| ndi| ljv| rof| jcc| ish| zfe| pvj| nll| hgp| vwv| ima| mcn| zjx| bgk| icx| mba| pmn| rvs| qxa| exg| feh| ygb| kud| acc| fvv| qeb| qkx| vut| sfa| gxg| asa| rya| wvw| dtb| zov| gtt| wne| mta|