「今機械学習に必要なのはデータマネジメント」5つの秘訣を実例つきで紹介 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年8月6日 データを活用する多くの企業の価値が向上しています。世界的な企業は、ユーザのデータを巻き込み広告などのビジネスを展開し、現在、多くのビジネスはデータを資本に展開されているといっても過言ではないでしょう。 一方、データの活用の環境が整っている会社ばかりではありません。電子化されていないデータ、管理者がバラバラなデータ、企業によってデータに関する多くの課題があることでしょう。データの課題は、そのままAIの活用を大きく遅らせる足かせにもなってしまいます。 この記事では、重要性が高まる「データマネジメント」について解説します。 バズワード化するAIとデータマネジメントの必要性の高まり 2010年代に入り、今までのシステム以上の精度で画像認識することが可能になり、ディープラーニングなど機械学習への注目が高まりました。 AIの導入に少しでも興味を持った方は、AIの中でも
データマネジメントなき経営は、破綻する。by @yuzutas0 / 20200419
データマネジメントなき経営は、破綻する。 〜2つのデータ分析プロジェクトに学ぶ「残酷な真実」〜 第1回 DLG Cross (データマネジメントとデータパイプライン) の発表資料です。 https://data-learning-guild.connpass.com/event/170177/ データマネジメントの Why（なぜ必要か） What（どんな活動なのか） How（どうやるのか）について、 データ分析プロジェクトの成功例と失敗例を比べながら紹介します。 参考文献『データマネジメントが30分でわかる本』 https://amazon.co.jp/dp/B085W4YSZJ/ [2020-04-21] 一部表現を修正しました。
「データ整備人（仮）」という、「データベースからSQLを書いて抽出する」という仕事についての考察というか「なにこれ？」という話 → データアーキテクトと呼ぶことにしよう | データ分析とインテリジェンス
「データ整備人（仮）」という、「データベースからSQLを書いて抽出する」という仕事についての考察というか「なにこれ？」という話 → データアーキテクトと呼ぶことにしよう 追記：データアーキテクトと命名して改めて整理した この役割については「データ整備人（仮）」ではなく「データアーキテクト」としてエンジニアとアナリストの間で兵站を担う「データアーキテクト」は1つの役割として確立しておいた方が良いと思うので整理してみたにまとめた。 なぜか誰もやりたがらない仕事 営業やマーケターなど、主にビジネスサイドから依頼を受け、必要なデータを集計・抽出して渡す役割がある。 この仕事をうまく表現する言葉もないためか、データに関わる人はもちろん求人情報含めて非常に混乱しているように見受けられる。 そこで、この役割について思うところを書いてみる。正直なところまだ自分の中でもまとまりきっていないので雑多な内容にな
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
