データサイエンス×クラウドで切り拓く未来

デジタルが浸透する社会において
攻めのデータ活用は未来を創る

AIテクノロジーの進化、ビジネスプロセスの変革を機に、新たな事業モデルやイノベーションの創出につなげる動きが加速しています。
この実現に欠かせないのがデータの活用です。ビジネスの状況が目まぐるしく変わるデジタル時代においては、仮説を素早く検証するアジャイルな意思決定と、チームや個人の自律的な行動、つまりデータドリブンであることが求められます。

企業におけるデータドリブンな経営とは、現実世界の動きをデータとして取得し、データ主導でビジネスの意思決定を行う「攻めのデータ活用」を実践することです。
組織全体で攻めのデータ活用を実践していくためには、世の中のデータを収集・蓄積・利活用し社会に価値を還元するという好循環を作り出す活動、すなわちデータマネジメントの組織的な運営が不可欠であると私たちは考えています。

データの価値を継続的に高め続けるためには、クラウドの活用は必然であり、その力を最大限に引き出すことが重要です。
BigTechに代表されるクラウドサービスプロバイダーが提供するサービスは、コモディティ化が進む中、一部の差別化されたサービスを用途に応じて使い分けるマルチクラウド戦略を取り入れることで、技術革新・サービスの進化に柔軟に追随できるデータ基盤を実現することができます。

大和総研は、主要クラウドサービスプロバイダーのパートナーに認定されており、各社が提供するサービスの特性を熟知しています。
総合的な知見を持つスペシャリスト集団として、お客様のニーズに合わせて最適なクラウドソリューションを提案・支援いたします。

データ活用を促進する重要なテクノロジー

企業のデータ活用の未来を担うクラウド。クラウドのメリットを最大限に引き出すために欠かせないテクノロジーについて、代表的なソリューションを私たちのノウハウとともに解説します。

データを蓄積・統合する データプラットフォーム

データレイク/データウェアハウス(DWH)

経営資源であるデータから価値を生み出すためのアーキテクチャ

データマネジメントプラットフォーム(DMP)

社内外のデータを効率的に収集・分析しマーケティング効果を最大化

アノテーション

データにラベルを付与する機械学習の重要プロセス

価値あるデータを維持する・作り続ける データ運用

MLOps

機械学習システムを持続的に開発・運用するための実践手法

アノテーション

データにラベルを付与する機械学習の重要プロセス

データを使い価値を創出する データ利活用

AutoML

安定した品質の機械学習モデルをスピーディーに構築

AIサービス(AI as a Service)

ディープラーニングを利用した非構造化データの利活用推進

トレンドIT用語を学ぶ