データサイエンスの実践には課題が伴います。 断片化されたデータ、データサイエンス・スキルの不足、さまざまなツール、プラクティス、フレームワークの選択、トレーニングや展開のための厳格なIT標準などが挙げられます。 また、精度が不明瞭で監査が困難な予測により、MLモデルを運用化することも困難になります。
IBMのデータサイエンス・ツールとソリューションを使用すると、次のようなAI駆動型のイノベーションを促進できます：
- インテリジェントなデータ・ファブリック
- 簡素化されたModelOpsライフサイクル
- 柔軟な導入でAIモデルを実行する能力
- 信頼性の高い説明可能なAI
つまり、AIの成果に信頼をもたらすと同時に、あらゆるクラウドでデータサイエンス・モデルを運用できるようになります。 さらに、ModelOpsでAIのライフサイクルを管理でき、処方的分析でビジネスの意思決定を最適化し、 ビジュアル・モデリング・ツールで 価値実現までの時間を短縮します。
AIとMLのライフサイクル全体にまたがる機能を備えた、拡張性の高い統合データサイエンス・プラットフォームです。
予測と最適化のテクノロジーにより、より優れた意思決定を実現します。
AIモデルをDevOpsと同期させて運用し、迅速なROIを実現します。
オープンで柔軟なアーキテクチャーによってAIのライフサイクルを自動化し、価値実現までの時間を短縮します。
データとAIの完全統合プラットフォームを使用して、あらゆるクラウドでデータを収集、整理、分析します。
先進的かつ視覚的なデータサイエンスと機械学習のツールを使用して、価値実現までの時間を短縮します。
製品ファミリーにより処方的分析機能を使用して、意思決定を最適化します。
機械学習を活用して人についての洞察をさらに深め、広告主のROIを向上します。
IBMの意思決定最適化ツール・セットを使用して、製造、流通、在庫の費用を削減します。
モデリングと予測ソリューションによって、これまで不明だった生産の阻害要因を究明します。
マルチクラウド・データとAIプラットフォームでオープンソース・データサイエンスを使用することで、何が得られるのかをご説明します。
AI分野の高成長リーダーが、自社の業界でどのようにして優位に立っているかをご覧ください。
IBM Decision Optimizationソフトウェアを使用して、ビジネスがいかに処方的分析を容易に適用できるかをご覧ください。
データサイエンスの定義、データサイエンスのライフサイクル、関連するツールについて説明しています。
深く掘り下げて、需要の高いデータサイエンスの知識を学び、実際のサンプル・コードを使用してソリューションを構築し、IBM Developerの開発者のグローバル・コミュニティーにアクセスします。
このガイドは、お客様のビジネスが最新の予測分析の展望を把握し、AIの使用を拡大、強化する機会を特定し、データサイエンス・チームとビジネスの利害関係者が価値を迅速に提供できるように支援します。