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エグゼクティブのためのデータ、アナリティクス、AI変革ガイド 第4回:ガバナンスで良質なデータへのアクセスを民主化する

The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 4: Democratize access to quality data with governance 翻訳: junichi.maruyama 本記事は、データとAIの変革イニシアチブを率いるシニアエグゼクティブと重要な洞察と戦術を共有する複数回シリーズのパート4です。シリーズのパート3は こちら でお読みいただけます。...

Databricksが実現するデータとAIの運用モデルとは:Part 1

April 26, 2023 Fabian Lanz による投稿 in データ戦略
Original Blog : How Databricks enables your operating model for Data and AI: Part 1 翻訳: junichi.maruyama "今、(AIの)ボトルネックは、テクノロジーではなく、マネジメント、実装、ビジネスイマジネーションにあります。" -Erik Brynjolfsson データとAIは、ここ数年、ほとんどの組織にとって戦略的な必須事項として浮上しています。大企業も中小企業も、データおよびAIの専門家を多数採用し、データプラットフォームのアップグレードと進化に多大な投資を行ってきました。 これまでのところ、投資のほとんどは、データとAIを活用し、進化し続けるデータ環境の規模と複雑性に伴って出現した技術的課題を解決するために必要なテクノロジーと技術スキルに焦点を当てています。Databricksでは、レイクハウスパラダイムを発明したり、 Delta...

エグゼクティブのためのデータ、アナリティクス、AI変革ガイド 第1回: モダナイゼーションのためのBlueprint

Original Blog : The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 1: A blueprint for modernization 翻訳: junichi.maruyama 今、組織はこれまで以上に、市場機会や新たなリスクに迅速に適応し、現代のダイナミックな経済において適応し、革新し、繁栄するためのより良い地位を築く必要があります。ビジネスリーダーは、デジタルトランスフォーメーションは、コストを削減し、ビジネス価値を高めながら、ビジネスを実行するための新しいテクノロジー基盤を構築する機会であると捉えています。 しかし、相反する組織の優先順位、レガシーベースの情報システム、バラバラのデータ環境は、その実現を困難にしています。そのため、データ、アナリティクス、AIのエグゼクティブは、最新のデータアーキテクチャを容易に導入・移行できるような包括的な戦略を策定し、実行する必要があります。このブログシリーズでは、ご自身の

集まれ!Legendary Heroes of DATA + AI !! Vol3

January 31, 2023 [email protected] による投稿 in Databricks ブログ
日本のDatabricks Championの皆様に、目指したその理由や、これからの思いについて伺う「集まれ!Legendary Heroes of DATA + AI !!」。お楽しみいただいておりますでしょうか? Vol1、Vol 2 でご紹介した皆様からのコメントからは熱い想いが溢れていますよね。私たちにとっては本当に心強い存在であるとともに、正に、Legendary Heros of DATA + AI !! に相応しい皆様だと思います!! さて、最終回のVol.3 では、 日本マイクロソフト 中里 浩...

集まれ!Legendary Heroes of DATA + AI !!

January 17, 2023 [email protected] による投稿 in データ戦略
現在、世界では約200名の精鋭がDatabricks Championとしてご活躍されていますが、その動きは日本でも然り。日本のDatabricks Championの皆様に、目指したその理由や、これからの思いについて伺う「集まれ!Legendary Heroes of DATA + AI !!」。Vol.2としてアクセンチュア株式会社 様をご紹介します! データブリックスの目指す世界は、私たち単体ではなし得ません! 「 Databricks Champion 」の皆様は、共にゴールを共有し、共に走っていく、まさしく、Legendary Heroes of DATA + AI です!! 今回は、 アクセンチュア株式会社...

集まれ!Legendary Heroes of DATA + AI !!

December 6, 2022 [email protected] による投稿 in データ戦略
データブリックスの目指す世界は、私たち単体ではなし得ません!そこで、共にゴールを共有し、共に走っていく皆様に向けて「 Databricks Champion 」というプログラムを設けております。 現在、世界では約200名の精鋭がDatabricks Championとしてご活躍されていますが、日本でもその動きは盛り上がってきており、Databricks Championが増えてきています。 本ブログでは、難関を突破し、晴れてDatabricks Championになられた4名の方に、Databricks Championを目指したきっかけやこれからの思いについて、3回に分けてご紹介したいと思います。 <今回ご紹介する Legendary Heroes of DATA+AI! > [Vol.1] 株式会社NTT データ     斎藤 祐希 様、洪...

AI の活用とデータを一元化することでビジネスを成功に変える方法

August 8, 2022 Satoshi Okamoto による投稿 in インサイト
デジタルネイティブ企業がアナリティクスとAIを大規模に活用し、真のデータ駆動型企業へと飛躍している様子を紹介します。ここでは、 Databricks Lakehouse を活用し、コスト効率と回復力の高いモダンなデータプラットフォームでビジネスの成長に拍車をかけたアジア太平洋地域のデジタルネイティブ企業 5 社に焦点を当てたいと思います。 データと人工知能(AI)は、ビジネスに不可欠な意思決定の最前線にあります。データに精通したデジタルネイティブから「伝統的」な企業まで、これらの企業は、競合他社を出し抜き、顧客を喜ばせるためには、振り返ることに時間を費やさず、リアルタイムでデータを使って先を見通し、将来を予測し計画する必要があることを理解しています。 何百ものお客様とお話するなかで、なぜ企業が倉庫やオンプレミスソフトウェア、その他のレガシーインフラからクラウドへ移行しつつあるのか、その理由がわかってきました。また、サービスを市場投入までの時間を短縮するために、全てを自社で IT インフラを一から構築することから、

小売・リテール業界向けレイクハウスによる課題解決と生産性の向上

小売業のビジネスは、早朝からフル稼働しています。配送トラックは店舗や家庭に商品を届けるために拠点を出発し、店舗では開店の準備やその日の需要に応じた在庫の確認などが行われます。このように年中無休で稼働する小売業界にも、ここ数年で大きな変化が起きています。 世界的なパンデミックが小売業界に与えた影響は大きく、10 年分の変化が一度に起こったといっても過言ではない状況となっています。また、消費者の意識も大きく変容し、かつてないほどの迅速性と完全性を求めるようになっています。実店舗は依然として重要である一方で、オムニチャネルをうまく取り入れ、購買エクスペリエンスを向上させる必要がありました。そこで小売業界では、DX の実現に向けたテクノロジーへの投資を加速させてきました。そして現在は、いかに業務を最適化して生産性を向上させ、収益率を上げるかという課題に取り組んでいます。 データブリックスは、世界のあらゆるチャネルや地域の大手小売業者との連携を通じてリテール業界の課題解決を支援しています。連携先には、Walgreens、C

金融サービスのリスク管理に AI を活用する 4 つのメリット

効果的なリスク・コンプライアンス管理について詳しくは、 こちら のページをご覧ください。 銀行などの金融サービスにおける中核的な機能は、詐欺、マネーロンダリングなどの金融犯罪から顧客を守ることによる資産の保護、リスクの特定、損失の軽減です。相互に絡まり合ったデジタルな現在の世界において、金融サービスにおけるリスク・コンプライアンスの管理は、これまでになく複雑でコストのかかる取り組みとなっています。2008 年の グローバル金融危機 以来、コンプライアンスなどの規制変更は 500% 増加 し、プロセスにおける規制のコストは増大しています。金融サービス機関(FSI)では、2020 年に更新されたマネーロンダリング対策(AML)や 2023 年のトレーディング勘定の抜本的見直し(FRTB)、EU における PSD2 のような新たな規制への対応に追われています。コンプライアンス規制への対応に加え、データ管理やリスク評価の改善を求める消費者の声もあり、銀行の運用コストは 60% 増加しています。 コンプライアンスの問題は、