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無制限への準備はできていますか?

お客様の組織のデータ成熟度を評価し、Azure データ サービスを使用してデジタル トランスフォーメーションを加速する方法をご覧ください。

組織のデータ成熟度に関する重要な分析情報を入手する

以下の質問にお答えになると、ホワイトペーパー『Rethinking the Enterprise』で定義されている、組織のデータ成熟度に関する分析情報を得ることができます。お客様の組織に推奨される次のステップや、デジタル トランスフォーメーションを促進するためのキュレーションされたリソースをご覧ください。

次のようなパートナーシップで開発されました。
Keystone
1. チーム間でデータを集計するためのデータ プラットフォームはありますか?
2. データを (バッチ処理ではなく) リアルタイムで処理し、分析を行うことができますか?
3. API などのシステム的な方法で、データを自動的に外部と共有していますか?
4. チーム間での内部 API/データ共有に関するドキュメントの一元化されたソースを用意していますか?
5. 新しいデータ ソースを自動的にチェックして、品質や形式、またはその両方の要件を満たしているかどうかを確認するシステムはありますか?
6. データが変換され、モデルやレポートで使用される際のデータのライフサイクルや系列を追跡することができますか?
7. さまざまな機能やモデルをテストし、そのパフォーマンスを最適化できるサンドボックス環境がありますか?
8. あなたの組織では、ディープ ラーニングや強化学習などの高度な機械学習の手法を使用していますか?
9. 機械学習モデルは、人間の介入なしに自動的にデプロイできますか?
10. 将来の ML モデルの監査に備えるため、ML のアーティファクトを自動的にアーカイブしていますか?
11. 機械学習プラクティスの遵守を徹底するために、パフォーマンス レビューやその他の管理ツールを使用していますか?

あなたの結果は次のとおりです。 プラットフォーム

あなたの組織は、デジタル トランスフォーメーションに成功し、技術的な強度に関してはリーダー的存在となっています。あなたの組織はおそらく、成熟したイノベーション プロセスを支えるデータ、ソフトウェア、人工知能の統合された基盤だけでなく、成長と測定の強力な文化を備えており、従業員が広範囲に協力し、組織の戦略に沿って個々の意思決定を行うことができるようになっています。プラットフォーム組織の詳細情報と分析情報についての詳細をご確認ください

あなたの結果は次のとおりです。 ハブ

あなたの組織は、既にデジタル トランスフォーメーションに向けて大きなステップを踏み出し、今では組織のすべての資産をうまく活用する態勢が整っています。この時点では、あなたの組織は技術的な基盤よりもプロセスの改善を目指している可能性が高く、ビジネス パフォーマンスを促進するための分析や機械学習の利用方法の開発および改善や、従業員が自由に使える新しいデータや分析ツールを効果的に利用できるようにビジネス文化を変革することにも力を注ぐことができています。ハブ組織の詳細情報と分析情報についての詳細をご確認ください

あなたの結果は次のとおりです。 ブリッジ

あなたの組織は既に、デジタル トランスフォーメーションに向けた最初の一歩を踏み出しています。データ プラットフォームの構築を進めていく中で、最初の成功体験に基づいて継続的に構築を進める方法や、データ プラットフォームの次のステップを決定し、優先順位をつけていくという課題に直面するかもしれません。ブリッジ組織の詳細情報と分析情報についての詳細をご確認ください

あなたの結果は次のとおりです。 従来

あなたの組織は依然としてデジタル トランスフォーメーションの初期段階にあり、組織の壁を越えたコラボレーションの促進、データの共有、データの有効活用などの課題に直面している可能性があります。従来型組織の詳細情報と分析情報についての詳細をご確認ください

データドリブンのトランスフォーメーションを成功させるための主要な分析情報を入手する

データ カルチャのリーダー

デジタル トランスフォーメーションを成功させて強化するためにデータ カルチャが果たす役割を詳しくご覧ください。

ホワイト ペーパーを読む

デジタル トランスフォーメーションにおける変化を乗り切る

デジタル トランスフォーメーション中に変更管理を成功させるための主要な戦略について詳しくご覧ください。

ホワイト ペーパーを読む

Azure データ サービスを使用すれば、無制限のスケール、無制限のパフォーマンス、そしてデジタル トランスフォーメーションのための無限の可能性を活用できます。

無限のスケール

1 つのデータベースを数百テラバイトにスケールアップし、ペタバイト スケールで数万人のユーザーがリアルタイムに分析情報を得られるようになります。

NBA がデータと AI を使用して、数十億のデータ ポイントをファン エクスペリエンスを強化する分析情報に変換している方法について、詳しくご覧ください。

Walgreens が Azure を使用して、3 分の 1 のコストで 3 倍の分析パフォーマンスを達成した様子をご覧ください。

無制限のパフォーマンス

リアルタイムのパーソナル化と超低遅延でクラウドネイティブ アプリを構築できます。より高いパフォーマンス分析を、競合他社と比べて低コストで利用できます。1

P&G がデータと分析を使用して、サプライ チェーンの回復性を向上させている方法をご覧ください。

コカコーラが Azure Cosmos DB を使用して、ペタバイト規模の異種データを重要な分析情報に変換している様子をご覧ください。

無限に広がる可能性

カスタマー エクスペリエンスの向上、製品の変革、オペレーションの最適化、そしてあらゆるスキル レベルの従業員が Azure データおよび AI サービスを使って責任を持ってデータに AI を適用できるようになります。

Land O'Lakes が Azure AI ソリューションを使用して、どのように農業のイノベーションを開拓しているかをご紹介します。

BNY Mellon が Azure データ サービスを使用して、顧客が投資に関するより良い意思決定を行えるように支援している様子をご覧ください。

データからより多くの価値をより低コストで引き出す

380%

Azure での分析は最大 380% 高速、他のクラウド プロバイダーとの比較1

59%

Azure での分析は最大 59% コスト削減、他のクラウド プロバイダーとの比較1

64%

Azure Machine Learning は Google Vertex AI よりも最大 64% 安価です。2

Azure のデータ サービスの詳細

Azure マネージド データベース

クラウドネイティブ アプリケーションを構築したり、フル マネージドの柔軟なデータベースで既存のアプリケーションを最新化したりできます。

クラウド規模の分析

変革的で安全な分析ソリューションを構築し、お客様のデータをエンタープライズ スケールでタイムリーな分析情報に変えることができます。

Azure AI

実績があり、安全で責任のある AI 機能を使用してミッションクリティカルなソリューションを構築できます。

1パフォーマンス、TCO、コスト パフォーマンスは、Microsoft が依頼して GigaOm が 2021 年 3 月に実施した『クラウド分析プラットフォームの総保有コスト』レポートの調査データに基づくものです。『クラウド分析プラットフォームの総保有コスト』レポートによると、Azure における分析のコストは、他のクラウド プロバイダーに比べて最大で 59% も低くなっています。データは Test-DS 派生クエリから取得したもので、2021 年 3 月に GigaOm が実施した、ベンダーごとに 103 のクエリを対象としたクエリ実行パフォーマンス テストに基づいています (テストは Microsoft が委託)。主要メトリックとして、各クエリの最適実行時間の集計の合計が使用されました。3 回のパワー ランが完了しました。103 個のクエリ (99 個に加え、パート 2 の 4 個のクエリ) を、各ベンダーのクラウド プラットフォームに対して順番に (1、2、3、・・・98、99) 3 回実行し、3 回のうちの全体的な最速値がパフォーマンス指標として使用されました。そして、これらのベスト タイムを合計して、ワークロード全体の実行時間の総計を算出しました。価格は 2021 年 3 月時点で公開されている米国の価格に基づいています。実際のパフォーマンスと価格は異なる可能性があります。GigaOm TCO 調査の詳細をご確認ください

2総保有コスト、価値実現までの時間、企業能力の準備状況は、2021 年 7 月に Microsoft の委託を受けて GigaOm が実施した「Enterprise Readiness of Cloud MLOps」レポートのデータに基づいています。価格は 2021 年 7 月時点で公開されている米国の価格に基づいています。実際のパフォーマンスと価格は異なる可能性があります。GigaOm 調査の詳細をご確認ください

ガートナーのクラウド データベース管理システムのマジック クアドラント、2020 年 11 月 23 日 Donald Feinberg | Merv Adrian | Rick Greenwald | Adam Ronthal | Henry Cook

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