サービス

データ利活用：インサイドドリブン経営が実践されていない、時代遅れのデータ分析基盤

AI/機械学習による予測分析データプラットフォーム構築サービス

経営判断、現場のオペレーション判断など様々な意思決定がインサイトに基づいて行われる。必要なデータが組織横断的に共有され、データ分析から得られたインサイトに基づく合理的判断が、意思決定プロセスの基軸となっている。このような「インサイトドリブン経営」を実現する、AI予測分析データプラットフォームの構築および活用を実現し、ビジネスにおけるイノベーションと価値創造を促進します。

目次

データ利活用の課題

「旧態のデータ蓄積・分析基盤が刷新されていないため、ERPのリアルタイム化による“今”のデータを活かせていない」、「外部環境の変化に対応した切り口で分析できない」。企業担当者からこのような課題を伺う機会が増えています。AIの活用によるデータ分析と柔軟なデータ利活用基盤によってデータを価値ある資産に変え、今後起こりうる経営状況の理解と不確実性に対する効果的な打ち手を競合に先んじて打ち出すこと、更にデータ分析で得られる洞察を課題解決策に結び付けるリテラシーの組織内醸成が必要です。
 

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データ利活用の課題
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サービスの特長

BI x AI Transformationサービスはデロイトが有する様々な強みを掛け合わせることにより、予測困難な時代に求められる先進的・革新的なデータプラットフォームの戦略策定から構築までをワンストップで提供することで、課題解決により深くコミットします。
 

サービスの特長
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アプローチ

AI/機械学習による予測分析を活用した意思決定のイノベーションは、目指すべき将来像を描き（Think Big）、プロダクトネイティブな自動予測ライブラリーを利用し、実現可能性の検証を通じてできるところから始める（Start Small）ことがポイントとなります。

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自動予測ライブラリー

SAP HANAやSACには自動予測分析を可能とするネイティブなライブラリー”Automated Predictive Library (APL)“が標準装備されており、自動分類、回帰、時系列予測などの主要なシナリオに対応しています。これにより機械学習をシステムに幅広く迅速に実装、簡単に活用することが可能です。
 

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デロイト トーマツのAI

AI活用に必要なデータ収集、分析基盤の整備からAIの導入、運用までAIをビジネスの中核に据え、大胆な変革を一気通貫で支援します。ここでは、ビジネスへのAI活用促進の手がかりとして、デロイト トーマツのAIのユースケースを紹介しています。