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ビッグ データと分析

リアルタイムで大量のデータを分析することにより、より優れたエクスペリエンスを提供し、より優れた意思決定を行います。顧客エンゲージメントを高め、収益を増やし、コストを低減するインテリジェントなアクションを提供するための洞察を得ます。

Virginia Tech

"What excites me about what I'm doing with Azure is the ability to accelerate discovery to the point where we might be able to find treatments for cancer."

バージニア工科大学コンピューター サイエンス教授、We Feng 氏

必要なデータすべてを集約

従来の POS システムや eコマース Web サイトから、Apache Hadoop および Spark を使用してリアルタイムにデータをストリームする Twitter や IoT センサーなどの新しい顧客センチメント ソースまで、データ ボリュームは爆発的に増加しています。初めから多様なデータセットを分析することにより、事後対応型かつ分断されたものではなく、予測的で包括的な、より多くの情報に基づいた意志決定を下すことができます。

Chili's
"Being able to get very actionable insights at an individual restaurant level is game changing. If you know specifically that a particular restaurant has a heat and speed problem, or what particular items are reported as cold, or which particular servers are slow, or what’s causing the bottleneck, that’s game changing, and you’re getting it in real time."

デジタル イノベーションおよびカスタマー エンゲージメント担当副社長、Wade Allen 氏

ビッグ データの活用で情報に基づく意思決定が可能に
ビッグ データを永久に保持。

最も貴重な資産であるビッグ データを保持

サイズにかかわらず、組織のデータを永久に保持します。コストを低減する代わりに保持するデータを犠牲にするのではなく、規制や会社の基準に準拠しながら経済的な価格でデータを保持できます。Hadoop、Spark テクノロジーやクラウドによってこれらが可能になりました。

Beth Israel Deaconess Medical Center
"It's part of our audit requirements that we keep data for seven years, and some information has to be retained for as long as 30 years. With HDInsight, we can store more data and query it as needed."

データベース管理マネージャー、Don Wood 氏

カスタマイズ された体験をお客様に提供

人々はそれぞれ異なる体験を望みます。顧客の行動に基づいて変化する、カスタマイズされた体験によってお客様を喜ばせましょう。カスタマイズされたショッピング体験向けの動的な割引を含む、おすすめの商品を提供することもできます。サプライヤーには、最新の注文情報や顧客の履歴データに基づいて、購入の予測一覧を提供します。

Ziosk
"Until now, we haven’t had the ability to optimize the guest experience based on their specific interactions with the devices. With Azure we can close the loop."

ソフトウェア アーキテクト責任者、Kevin Mowry 氏

機械学習と予測分析ソフトウェアによって体験をカスタマイズ。
高度な分析がサプライ チェーンを最適化。

よりコスト効率の優れたサプライ チェーンを構築

企業のバリュー チェーン全体からビッグ データを集約し、リアルタイムで高度な分析を使用することにより、供給側のパフォーマンスを最適化し、コストを節約します。在庫レベルの評価、製品フルフィルメントのニーズ予測、潜在的なバックログの問題の特定といった、サプライ チェーンのリアルタイムの可視化により、事前対応型の措置をとることができます。

ThyssenKrupp
"We wanted to go beyond the industry standard of preventative maintenance to offer predictive and even preemptive maintenance, so we can guarantee a higher uptime percentage on our elevators."

最高経営責任者、Andreas Schierenbeck 氏

行うすべてのことを効率化

データに埋もれている洞察を明らかにし、ビジネスの運営方法を最適化します。人材を編成する場合でも、サプライ チェーンを管理する場合でも、スタッフと顧客のニーズを予測する場合でも、運用効率に影響する要因を理解することは、ビジネスを合理化するうえで欠かせません。

RockwellAutomation
"We plan to deploy Microsoft Azure technologies across all of our monitoring applications, because they enable us to orchestrate data more effectively across increasingly complex environments. We can serve remote customers, wherever in the world they are, at a level of efficiency that hasn’t been possible before."

ソフトウェア ビジネス開発ディレクター、John Dyck 氏

高度な分析がビッグ データに埋もれている洞察を明らかに。

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