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拡張分析
拡張分析は、人工知能 (AI)、機械学習、自然言語処理といったテクノロジーを活用してデータ分析を強化します。これらのテクノロジーは、データの準備やクレンジングから新たな知見の獲得や探索に至るまで、データ分析ワークフロー全体で使用できます。拡張分析は、面倒な手動のタスクにかかる時間を短縮して価値のある分析にさらに時間をかけられるようになるという利点を、経験豊富なアナリストと高度な技術的なスキルをもたない市民データ・サイエンティストの両方にもたらします。
拡張分析に関して中小企業が知っておくべきこと
データ主導型になることは、収益性の向上や顧客獲得率の上昇など、ビジネスにとっての有益な成果と強い相関性があります。また、拡張分析によって、ビジネスの敏捷性と正確性を確保でき、予測や見通しの信頼性を高めることができます。これらのすべては、社内の高度なデータ分析能力が不足している中小企業に転機をもたらす可能性があります。
関連用語
- ハプティクス
- WAN (Wide-Area Network)
- イントラネット
- サービスレベル目標 (SLO)
- セキュリティのオーケストレーション、自動化、レスポンス (SOAR)
- Scalability
- Service-Level Agreement (SLA)
- サービスとしてのソフトウェア (SaaS)
- アイデンティティ・アクセス管理 (IAM)
- データセンター
- Augmented Reality (AR)
- 同期
- Multitenancy
- Chief Information Officer (CIO)
- ITサービス
- Authorization
- Service-oriented Architecture (SOA)
- Platform as a Service (PaaS)
- マネージド・サービス・プロバイダー (MSP)
- Security Information and Event Management (SIEM)