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リサーチ&アドバイザリ企業であるGartner, Inc.とForresterは、データ仮想化の導入および導入範囲の拡大が共に進んでいくことを予測しています。その背景として、企業が複数の情報システムに分散していたデータを利活用していこうとする動きが活発化していることがあげられます。本資料ではデータ仮想化を業務に活用する13のユースケースについて解説します。
世界中のあらゆるメーカーがデータの重要性を理解しています。一方で適切なデータを適切なタイミングで適切なユーザーに届けることは今日のメーカーにとって最も大きな課題の一つとなっています。1980年代にジャストインタイム方式が製造業のオペレーションにイノベーションをもたらしたように、データ仮想化は製造業が抱えるデータに関する課題を克服する方法においてイノベーションをもたらします。
本資料ではデータ仮想化は製造業におけるデータ仮想化の効果と6つの事例について解説します。
近年の機械学習技術では、複数のデータセットで各々学習を行い、ベストなモデルを自動的に構築するアルゴリズムが利用されるようになっています。これにより、統計学やモデリングの専門知識がほとんどないアナリストが、複雑な問題を解決できるようになってきています。
勾配ブースティングアルゴリズムは、単⼀の決定⽊を繰り返し強化するアンサンブルモデリング手法です。こちらのモデルは幅広い活⽤⽅法がありますが、ここでは製造分野における根本原因分析にフォーカスします。
ガートナー社の2020年版マジック・クアドラント「データサイエンスおよび機械学習プラットフォーム」部門で、TIBCOは2年連続で「リーダー」に選ばれました。
※米国TIBCO Software Inc. のWebサイトに移動します。
ガートナー社の2020年版マジック・クアドラント「マスターデータ管理ソリューション（MDM)」部門で、TIBCOは4年連続で「リーダー」に選ばれました。
※米国TIBCO Software Inc. のWebサイトに移動します。
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