AIは企業にとっては流行語ですが、多くの組織はデータドリブン型になるためのデジタルトランスフォーメーションを未だに苦労しています。
15兆ドル規模の商業用不動産業界の意思決定者は、不十分なデータに基づいて巨大な決定を下すことを余儀なくされています。調査は高価で、しかし時間がかかります。他のデータソースには偏りがあり制限されているため、専門家は数千万ドル以上の価値のある選択肢に気付かずにいます。
価値を高める大きな可能性を得るために、ここ数十年は大量のデジタルデータを目撃しました。たとえば、患者の転帰を改善し、コストを削減するには、すべてのデジタルデータに対する患者の関与を増やすことが重要な要素です。いずれにせよ、中央管理システムと今日普及している従来のデータベースでは、このデータの大部分がサイロ内にロックされており、組織や業界がそれを利用してその潜在的な価値を明らかにする能力が大幅に低下しています。この記事では、ブロックチェーンをデータ中心に見ていきます。ブロックチェーンを使用して、データの安全なターゲット交換を促進し、その可能性を解き放ち、ビジネス価値を実現する方法を説明します。
2017年初め、AmazonはAIの新しい機能を発表しました。AmazonGoは、レジ係やチェックアウトラインを必要としない、人工知能搭載の店舗の食品スーパーです。買い物客は、専用スマートフォンアプリをアクティブにして入店し、必要なものを持ち上げるだけ。クレジットカードや現金を引き出すのを待たずに、入店の際と同じゲートを通って外に出るだけで、お買い物完了となるのです。買い物客のAmazonアカウントに対して自動的に、先ほど持ち上げて取った商品価格が課金されます。
SalesforceがTableau Softwareを買収したという、業界には大きなニュースが発表されました。 買収金額は153億ドルで、これは史上最大の買収です。Salesforceが自社の製品ポートフォリオにさらに多くのデータインサイトと顧客データテクノロジーを得るための最大の動きです。
近年、大手消費財企業の最高マーケティング責任者は驚異的な成功を収めています。彼らの最高は、消費者の日常生活の中心にブランドを埋め込むというマーケティングの聖杯を達成することによって、見事なブランド構築を開拓し、そのように巨人の評判を築きました。ある意味、それは理解できます。現在、マーケティング担当者にとって厳しい環境です。急速に加速する業界の変化のペースに対応するには、並外れた工夫、革新、洞察が必要です。そのため、CMOが試行され、テストされたマーケティング手法に後退しているのも不思議ではありません。実際、CMOの4人に3人は、戦略的なマーケティング目標を達成するための一番の方法は、過去に機能したソリューションを再適用することだと言います。
現在（米国では）約80億ドルと評価されている教育テクノロジー：Edtech業界は、近年、投資資本の大量流入の恩恵を受けています。これは、2018年だけでも14億5000万ドルと報告されています。
ライフサイエンス企業は常にデータ企業です。 NovartisのGlobal Drug Development内のPredictive Analytics＆Designグループのルカ・フィネリ博士は、次のように述べています。「現実には、私たちはデータ会社です。...
すべての組織は現在、よりデータ駆動型の試みを行っています。機械学習の手法は、この取り組みに役立ちました。私は、世の中の多くの資料が技術的すぎて理解しにくいことを知っています。この一連の記事では、私の目的はデータサイエンスを簡素化することです。私はスタンフォードの講座、本から手がかりを得ています。この試みは、誰にとってもデータサイエンスを理解しやすくすることです。
消費者は、生活のあらゆる面でパーソナライズされた体験を期待するようになりました。 AIを金融サービスで使用して、顧客をセグメント化し、リテールバンキングのコンバージョンと定着率を高めるパーソナライズされたオファーを推進できます。自動化されたエージェントは、ミレニアル世代を惹きつけるための鍵であり、人と話すことなく顧客が質問に答え、問題を自分で解決するのに役立ちます。不正行為を顧客に自動的に警告し、行動を起こすことで、顧客満足度を高め、解約の可能性を減らすことができます。
AIは企業にとっては流行語ですが、多くの組織はデータドリブン型になるためのデジタルトランスフォーメーションを未だに苦労しています。
